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  3. GLM 5.2

Z.ai

Chatte online mit GLM 5.2

Z.ai's flagship for the hard engineering work — reasoning kept across every turn and tool call.

GLM 5.2 ausprobieren Tarife ansehen
Vertraut von 790,000+ Nutzern

200K tokens

Kontext

32,768 tokens

Max. Ausgabe

Mittel

Geschwindigkeit

Straight from GLM 5.2

Three prompts, three unedited answers, generated on September 2, 2026 through NinjaChat. Click the prompt to copy it and run it yourself.

Prompt

Write a Python function that merges overlapping intervals, plus three short tests. Keep the whole answer under 40 lines of code.

GLM 5.2 answered
def merge_intervals(intervals):
    if not intervals:
        return []
    intervals.sort(key=lambda x: x[0])
    merged = [intervals[0]]
    for start, end in intervals[1:]:
        last_end = merged[-1][1]
        if start <= last_end:
            merged[-1][1] = max(last_end, end)
        else:
            merged.append([start, end])
    return merged

# Three short tests
assert merge_intervals([[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]) == [[1,6],[8,10],[15,18]]
assert merge_intervals([[1,4],[4,5]]) == [[1,5]]
assert merge_intervals([[1,2],[3,4]]) == [[1,2],[3,4]]
print("All tests passed")

Read: We ran the same 3 prompts on 12 AI models — Unedited answers, latency and price for every model, measured through the NinjaChat API in September 2026.

Served by Fireworks as glm-5.2. Answers vary run to run; these are one take each, not the best of several.

Wofür du es nutzen wirst

Systemdesign

Architektur-Reviews und Migrationspläne inklusive Edge Cases.

Agenten mit Tools

Reasoning vor jedem Tool-Aufruf, über den gesamten Job hinweg.

Große Refactorings

Änderungen über viele Dateien, die von Anfang bis Ende konsistent bleiben.

Strukturierte Ausgabe

Sauberes JSON und Tabellen, wenn die Antwort in eine Pipeline fließt.

Prompts to steal

Tuned to this model — click any line to copy.

Über GLM 5.2

GLM 5.2 ist das Flaggschiff von Z.ai in der GLM-5-Reihe, veröffentlicht im Juni 2026, und genau das Modell, das das Labor auf ernsthafte Softwareentwicklung ausrichtet: große Refactorings, tool-lastige Agenten-Loops und jene Systemdesign-Fragen, bei denen eine lange, konsistente Gedankenkette mehr zählt als eine schnelle Antwort. Auf NinjaChat ist GLM 5.2 in jedem Tarif enthalten, zusammen mit dem restlichen Modellkatalog.

Die Handschrift der GLM-Familie bleibt erhalten: Das Modell denkt vor jeder Antwort und vor jedem Tool-Aufruf nach, behält dieses Reasoning über die Turns hinweg bei, sodass auch eine lange Sitzung stimmig bleibt, und lässt dich die Denktiefe pro Turn einstellen. In 5.2 sitzt diese Mechanik auf einer stärkeren Basis und hält damit auch bei Aufgaben durch, die über viele Dateien und Schritte laufen – genau dort, wo frühere GLM-Modelle abgedriftet sind.

Während GLM 4.7 der schnelle Alltags-Coder ist, ist 5.2 das Modell, zu dem du eskalierst: ein Architektur-Review, ein Migrationsplan samt Edge Cases, ein Bug, der sich über mehrere Services zieht. Auf der Infrastruktur von NinjaChat verarbeitet es rund 200K Tokens Kontext – genug für eine ansehnliche Codebasis in einem einzigen Thread – und liefert sauber strukturierte Ausgaben, wenn du JSON anforderst.

Wenn du das aktuelle GLM zum Chatten gesucht hast: Das hier ist die Spitze des Angebots, mit 4.7 nur einen Klick entfernt, wenn du stattdessen Tempo brauchst.

So nutzen Sie GLM 5.2

Von null zum ersten Ergebnis in unter einer Minute.

01

Erstelle ein NinjaChat-Konto und wähle einen Tarif

02

Chat öffnen und GLM 5.2 aus der Modellliste wählen

03

Gib ihm das ganze Problem: Dateien, Rahmenbedingungen, Ziel

04

Halte die Aufgabe in einem Thread; das Reasoning wird über die Turns hinweg mitgenommen

05

Für schnelle Iterationen auf GLM 4.7 wechseln

Tipps für bessere Ergebnisse

  • Lass es bei den entscheidenden Turns länger nachdenken
  • Fehlerausgaben wörtlich einfügen; es debuggt anhand der Belege
  • Fordere JSON oder eine Tabelle an, wenn du die Antwort weiterverwendest
  • 4.7 für Tempo, 5.2 für Tiefe

GLM 5.2 vs. die Alternativen

Ehrliche Vergleiche – wo {model} überzeugt und wo nicht.

vs. GLM 4.7

Modell ansehen

+Mehr Tiefe bei Systemdesign und langem Reasoning

–4.7 ist schneller und günstiger für alltägliches Coding

vs. GLM 5

Modell ansehen

+Das neuere Flaggschiff mit stärkerem agentischem Verhalten

–GLM 5 bleibt für eingespielte Prompts verfügbar

vs. Claude Sonnet 5

Modell ansehen

+Starke Tool-Nutzung bei geringeren Kosten

–Sonnet 5 ist beim Schreiben feiner geschliffen und hat ein breiteres Ökosystem

Häufig gestellte Fragen

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