Z.ai
GLM 5.2 온라인 채팅
Z.ai's flagship for the hard engineering work — reasoning kept across every turn and tool call.
200K tokens
컨텍스트
32,768 tokens
최대 출력
보통
속도
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.
이럴 때 활용하세요
시스템 설계
예외 상황까지 짚어주는 아키텍처 리뷰와 마이그레이션 계획.
도구를 쓰는 에이전트
모든 도구 호출 전에 추론하고, 그 추론을 작업 전체에 유지합니다.
대규모 리팩터링
처음부터 끝까지 일관성을 유지하는 여러 파일 단위 변경.
구조화된 출력
답변을 파이프라인에 바로 넣을 수 있는 깔끔한 JSON과 표.
Prompts to steal
Tuned to this model — click any line to copy.
GLM 5.2 소개
GLM 5.2는 2026년 6월에 공개된 GLM 5 계열의 Z.ai 플래그십 모델로, 본격적인 소프트웨어 엔지니어링을 겨냥한 모델입니다. 대규모 리팩터링, 도구를 많이 사용하는 에이전트 루프, 그리고 빠른 답변보다 길고 일관된 사고의 흐름이 더 중요한 시스템 설계 문제에 강합니다. NinjaChat에서는 GLM 5.2 모델이 다른 모델들과 함께 모든 요금제에 포함됩니다.
GLM 패밀리의 특징은 그대로 이어집니다. 응답과 도구 호출을 하기 전에 먼저 추론하고, 그 추론을 대화 턴 사이에 유지해 긴 세션에서도 맥락이 흐트러지지 않으며, 턴마다 추론의 깊이를 조절할 수 있습니다. 5.2에서는 이 구조가 더 강력한 기반 위에 올라가 있어, 이전 GLM들이 흔들리던 여러 파일·여러 단계 작업에서도 잘 버텨냅니다.
GLM 4.7이 매일 쓰는 빠른 코딩 파트너라면, 5.2는 필요할 때 끌어올려 쓰는 모델입니다. 아키텍처 리뷰, 예외 상황까지 포함한 마이그레이션 계획, 여러 서비스에 걸친 버그 같은 작업에 어울립니다. NinjaChat에서는 약 200K 토큰의 컨텍스트를 처리하므로 상당한 규모의 코드베이스를 하나의 스레드에 담을 수 있고, JSON을 요청하면 구조화된 출력을 깔끔하게 돌려줍니다.
지금 대화해 볼 최신 GLM을 찾고 있었다면, 여기서는 이 모델이 최상위 라인업입니다. 속도가 더 필요할 때는 4.7이 클릭 한 번 거리에 있습니다.
GLM 5.2 사용 방법
1분 안에 첫 결과물까지.
01
NinjaChat 계정을 만들고 요금제를 선택하세요
02
채팅을 열고 모델 목록에서 GLM 5.2를 선택하세요
03
파일, 제약 조건, 목표까지 문제 전체를 알려주세요
04
하나의 스레드에서 작업을 이어가세요. 추론을 턴 사이에 그대로 가져갑니다
05
빠른 반복 작업은 GLM 4.7로 내려서 쓰세요
더 나은 결과를 위한 팁
- 중요한 턴에서는 더 오래 생각하도록 요청하세요
- 오류 출력을 그대로 붙여넣으세요. 근거를 보고 디버깅합니다
- 답변을 재사용할 예정이라면 JSON이나 표로 요청하세요
- 속도가 필요하면 4.7, 깊이가 필요하면 5.2를 쓰세요
