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  3. GLM 5.2

Z.ai

Chatea con GLM 5.2 en línea

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

Prueba GLM 5.2 Ver planes
Con la confianza de 790,000+ usuarios

200K tokens

Contexto

32,768 tokens

Salida máxima

Medio

Velocidad

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.

Para qué lo usarás

Diseño de sistemas

Revisiones de arquitectura y planes de migración con casos límite.

Agentes con herramientas

Razona antes de cada llamada a herramientas y lo mantiene durante todo el trabajo.

Refactorizaciones grandes

Cambios en varios archivos que se mantienen coherentes de principio a fin.

Salida estructurada

JSON y tablas limpios cuando la respuesta alimenta un pipeline.

Prompts to steal

Tuned to this model — click any line to copy.

Acerca de GLM 5.2

GLM 5.2 es el modelo insignia de Z.ai dentro de la línea GLM 5, lanzado en junio de 2026, y el que el laboratorio orienta a la ingeniería de software seria: refactorizaciones grandes, bucles de agente con mucho uso de herramientas y esas preguntas de diseño de sistemas donde importa más una cadena de razonamiento larga y coherente que una respuesta rápida. En NinjaChat, GLM 5.2 está incluido en todos los planes, junto con el resto del catálogo de modelos.

El sello de la familia GLM sigue presente: el modelo razona antes de cada respuesta y de cada llamada a herramientas, mantiene ese razonamiento entre turnos para que una sesión larga siga siendo coherente y te deja ajustar la profundidad en cada turno. En 5.2 toda esa maquinaria se apoya en una base más sólida, así que aguanta el tipo de tarea de varios archivos y varios pasos en la que los GLM anteriores se desviaban.

Si GLM 4.7 es el programador rápido del día a día, 5.2 es al que escalas: una revisión de arquitectura, un plan de migración con casos límite, un error que atraviesa varios servicios. Maneja unos 200K tokens de contexto en NinjaChat, suficiente para una base de código considerable en un solo hilo, y devuelve salida estructurada de forma limpia cuando le pides JSON.

Si buscabas el GLM actual con el que chatear, aquí es el tope de gama, con 4.7 a un clic cuando lo que quieras sea velocidad.

Cómo usar GLM 5.2

De cero a tu primer resultado en menos de un minuto.

01

Crea una cuenta de NinjaChat y elige un plan

02

Abre el chat y elige GLM 5.2 en la lista de modelos

03

Dale el problema completo: archivos, restricciones y objetivo

04

Mantén la tarea en un mismo hilo; arrastra su razonamiento entre turnos

05

Cambia a GLM 4.7 para iteraciones rápidas

Consejos para mejores resultados

  • Pídele que piense más tiempo en los turnos que de verdad importan
  • Pega el error tal cual; depura a partir de la evidencia
  • Pide JSON o una tabla cuando vayas a reutilizar la respuesta
  • Usa 4.7 para velocidad y 5.2 para profundidad

GLM 5.2 vs las alternativas

Comparativas honestas — dónde gana {model} y dónde no.

vs GLM 4.7

Ver modelo

+Más profundidad en diseño de sistemas y razonamiento largo

–4.7 es más rápido y más barato para programar a diario

vs GLM 5

Ver modelo

+El modelo insignia más reciente, con un comportamiento agéntico más sólido

–GLM 5 sigue disponible para prompts ya ajustados

vs Claude Sonnet 5

Ver modelo

+Buen manejo de herramientas a menor coste

–Sonnet 5 está más pulido en escritura y tiene un ecosistema más amplio

Preguntas frecuentes

Más allá del chat — imágenes y video

Todos los planes de NinjaChat incluyen 50+ modelos, un estudio completo de imágenes y generación de video.

A real FLUX Pro Ultra outputA real Google Imagen 4 outputA real Seedream output
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