Z.ai
Z.ai's flagship for the hard engineering work — reasoning kept across every turn and tool call.
200K tokens
Contexto
32,768 tokens
Salida máxima
Medio
Velocidad
Three prompts, three unedited answers, generated on September 2, 2026 through NinjaChat. Click the prompt to copy it and run it yourself.
Write a Python function that merges overlapping intervals, plus three short tests. Keep the whole answer under 40 lines of code.
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.
Revisiones de arquitectura y planes de migración con casos límite.
Razona antes de cada llamada a herramientas y lo mantiene durante todo el trabajo.
Cambios en varios archivos que se mantienen coherentes de principio a fin.
JSON y tablas limpios cuando la respuesta alimenta un pipeline.
Tuned to this model — click any line to copy.
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.
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
Comparativas honestas — dónde gana {model} y dónde no.
Más profundidad en diseño de sistemas y razonamiento largo
4.7 es más rápido y más barato para programar a diario
El modelo insignia más reciente, con un comportamiento agéntico más sólido
GLM 5 sigue disponible para prompts ya ajustados
Buen manejo de herramientas a menor coste
Sonnet 5 está más pulido en escritura y tiene un ecosistema más amplio
Todos los planes de NinjaChat incluyen 50+ modelos, un estudio completo de imágenes y generación de video.



Una sola suscripción cubre todos los modelos de NinjaChat, GLM 5.2 incluido.