GLM-5.2 登陆阿里云百炼：百万级 Token 上下文、Claude 级编程能力，国产大模型迎来新进化
由智谱AI打造的新一代旗舰级模型 GLM-5.2，现已正式上线阿里云百炼模型服务平台。在全球百万用户参与盲测的前端开发评估系统 Code Arena 中，GLM-5.2 在可用的全球模型中取得了极为亮眼的成绩。作为采用 MIT 协议开源的 SOTA 编程模型，它在 FrontierSWE 测试中的表现仅比 Opus 4.8 低 1%，同时超越了 GPT-5.5 和 Opus 4.7；在 Terminal-Bench 2.1 中，相比前代 GLM-5.1 提升了 17.5%，与 Opus 4.8 处于同一可比区间。更关键的是，这些能力如今在阿里云百炼上即开即用，无需漫长等待。
在阿里云百炼上部署 GLM-5.2，你将获得哪些优势？
开通百炼服务即可免费领取千万级 Token 额度，具体操作步骤请参照下方图示：
阿里云为智谱 GLM-5.2 模型提供了免费体验额度，每个模型可领取 100 万 Token。只需先开通百炼平台，这些额度即可直接到账，无需额外申请。
百万级免费体验，搭配灵活计费方案
百万免费 Token 开箱即用，零门槛即可上手实践。同时支持 TokenPlan 与节省计划两种灵活抵扣方式，用户可根据自身需求选择最具性价比的成本方案。
1M 超长上下文，长程任务无忧处理
稳定支持 1M 超长上下文，面对长程任务全程无信息丢失，交互持续可靠。以实际案例为例：88 万 Token 的多端应用工程可一次完整运行，不中断、不跑偏，确保开发流程顺畅。
开发者 Coding 体验全面跃升
更强大、更实用的代码能力，全面覆盖前端、后端到移动端全链路，形成闭环且可落地的工程交付能力。项目级上下文承载能力显著增强，生产级工程规范遵循更可靠，客户端调试闭环更为扎实。
全链路编程工程交付能力
从任务拆解到架构设计、前后端开发、联调部署，全程自主高效完成。不再只是单纯编写代码，而是像一位经验丰富的软件工程师一样，完成完整的交付闭环。
GLM-5.2 模型实力全景展示
2025 年初，智谱集中全力攻坚代码能力，经过大半年对代码基座 GLM-4.5 的打磨，到年底的 GLM-4.7 已成为开源领域最强的代码模型。但代码并非 AGI 的终点，通往 AGI 的路上还需翻越长程任务这座高山——让模型能够完成跨越数天、数周乃至数月的规划与执行。当模型以顶级软件工程师的思维不知疲倦地工作时，它正在重新定义一个个职业。今天，GLM-5.2 应运而生，专为长程任务能力打造，以下为核心基准表现：
长程任务表现
FrontierSWE（数小时尺度复杂软件工程）：仅比 Opus 4.8 低 1%，超过 GPT-5.5（1%）和 Opus 4.7（11%）
代码能力实测
Terminal-Bench 2.1（终端任务完成评测）：比 Opus 4.8 低 4%，相比 GLM-5.1 提升 17.5%。
MCP-Atlas（大规模工具调用评测）：比 Opus 4.8 仅低 0.8%，与 Claude Opus 4.8 处于可比区间。
1M 上下文能力
通过扩展 1M Coding Agent 训练环境，覆盖自动化研究、性能优化等多个领域，GLM-5.2 在 1M 上下文场景下的表现有时甚至超过 Opus。在实际业务场景中，88 万 Token 的完整多端应用开发可一次性完成，从开发、联调、测试到打包上线全程无断裂，真正实现全流程闭环。
GLM-5.2 开发者真实反馈
模型正式发布前已面向数十万开发者开放体验，反馈集中在以下四个提升方向：
项目级上下文承载能力更强，能够将完整工程纳入同一条推理链路
长程任务执行更稳定，复杂任务可持续推进而不跑偏
生产级工程规范遵循更可靠，严守研发流程硬约束
客户端与移动端工程能力更扎实，真机调试闭环更加完善
为什么选择在阿里云百炼上使用 GLM-5.2
阿里云百炼作为阿里云一站式大模型服务平台，GLM-5.2 在平台上的接入体验经过深度优化：
标准接口即开即用——兼容 OpenAI 接口，无需额外适配，存量代码零改动即可迁移。
全链路开发工具——搭配阿里云百炼 Prompt 工程、RAG 知识库、智能体编排，从调试到落地一站完成。
弹性成本方案——百万免费额度 + TokenPlan 灵活计费 + 节省计划长期抵扣，覆盖从体验阶段到生产环境的全周期需求。
立即体验 GLM-5.2
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GLM-5.2 阿里云百炼体验入口
https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/efm/model_experience_center/text?modelId=glm-5.2
GLM-5.2 同时以 MIT 协议在 GitHub、Hugging Face、ModelScope 开源，支持 vLLM、SGLang、transformers 等主流推理框架自行部署。
