Z.ai
GLM 5.2とオンラインでチャット
Z.ai's flagship for the hard engineering work — reasoning kept across every turn and tool call.
200K tokens
コンテキスト
32,768 tokens
最大出力
普通
速度
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.
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.
こんな用途に最適
システム設計
アーキテクチャレビューや、エッジケースまで織り込んだ移行計画。
ツールを使うエージェント
すべてのツール呼び出しの前に推論し、その内容を作業全体で保持。
大規模リファクタリング
複数ファイルにまたがる変更を、最初から最後まで一貫させます。
構造化出力
回答をそのままパイプラインに流すための、きれいなJSONや表。
Prompts to steal
Tuned to this model — click any line to copy.
GLM 5.2について
GLM 5.2は2026年6月に公開されたGLM 5系列のフラッグシップであり、Z.aiが本格的なソフトウェアエンジニアリングに照準を合わせたモデルです。大規模なリファクタリング、ツールを多用するエージェントのループ、そして素早い返答よりも長く一貫した思考の連なりが物を言うシステム設計の課題に向いています。NinjaChatでは、GLM 5.2はほかのモデルとともにすべてのプランに含まれています。
GLMファミリーらしい特徴はそのまま受け継がれています。各応答の前、そして各ツール呼び出しの前に推論を行い、その推論をターンをまたいで保持するため長いセッションでも筋が通り、深さはターンごとに調整できます。5.2ではこの仕組みがより強力な土台の上に載っており、以前のGLMが途中でぶれてしまいがちだった複数ファイル・複数ステップのタスクでも崩れません。
GLM 4.7が日常使いの高速なコーダーだとすれば、5.2は難所でエスカレーションする先です。アーキテクチャレビュー、エッジケースまで含めた移行計画、サービスをまたぐバグなどが得意領域。NinjaChatの経路では約200Kトークンのコンテキストを扱えるため、それなりの規模のコードベースを1つのスレッドに収められますし、JSONを指定すれば構造化出力もきれいに返します。
今のGLMとチャットしたいと探していたなら、ここでの最上位はこのモデルです。スピードが欲しいときは4.7がすぐ隣にあります。
GLM 5.2の使い方
ゼロから最初の結果まで、1分もかかりません。
01
NinjaChatのアカウントを作成し、プランを選ぶ
02
チャットを開き、モデル一覧からGLM 5.2を選びます
03
ファイル、制約、ゴールなど問題の全体像を渡します
04
作業は1つのスレッドにまとめます。推論はターンをまたいで引き継がれます
05
素早く反復したいときはGLM 4.7に切り替えます
より良い結果を得るためのヒント
- 重要なターンでは「もっと長く考えて」と指示しましょう
- エラー出力はそのまま貼り付けを。証拠をもとにデバッグします
- 回答を再利用するなら、JSONや表の形式で依頼しましょう
- スピードは4.7、深さは5.2と使い分けを
