GLM-5.2已升级，能对标海外一线模型吗？
GLM-5.2这波升级，就三件事。第一，最大上下文从200K token扩展到了1M token，而且强调"扎实"——不只是能接收百万token，还能在真实杂乱的长任务轨迹里稳定保持质量 。第二，架构上加了IndexShare，每四层稀疏注意力层复用同一个索引器，把1M上下文下每token的算力开销压低了2.9倍，还给了思考挡位，速度效果自己选。第三，投机解码用的MTP层也升级了，接受长度最多提升20% ，跑起来更顺滑。那能打得过海外一线吗？看数据：Terminal-Bench 2.1上只比Opus 4.8低4%，比自家上一代GLM-5.1涨了17.5% ；FrontierSWE上更猛，只落后了Opus 4.8 1%！它反倒超过了GPT-5.5和更早的Opus 4.7 。综合来看：编码能力大致卡在Opus 4.7和4.8之间 ，权重还是MIT协议全开源 ，国产大模型这次真摸到"主力可用"的门槛了。
发布于 广西
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