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  3. GLM 5.2

Z.ai

Converse com GLM 5.2 online

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

Experimentar GLM 5.2 Ver planos
A confiança de 790,000+ usuários

200K tokens

Contexto

32,768 tokens

Saída máxima

Médio

Velocidade

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 o que você vai usar

Design de sistemas

Revisões de arquitetura e planos de migração com casos extremos.

Agentes com ferramentas

Raciocínio antes de cada chamada de ferramenta, mantido em todo o trabalho.

Grandes refatorações

Mudanças em vários arquivos que se mantêm consistentes do início ao fim.

Saída estruturada

JSON e tabelas limpos quando a resposta alimenta um pipeline.

Prompts to steal

Tuned to this model — click any line to copy.

Sobre o GLM 5.2

O GLM 5.2 é o carro-chefe da Z.ai na linha GLM 5, lançado em junho de 2026, e o modelo que o laboratório direciona à engenharia de software de verdade: grandes refatorações, ciclos de agentes cheios de ferramentas e as perguntas de design de sistemas em que uma cadeia longa e consistente de raciocínio importa mais do que uma resposta rápida. No NinjaChat, GLM 5.2 está incluído em todos os planos, junto com o restante do catálogo de modelos.

A marca registrada da família GLM continua presente: o modelo raciocina antes de cada resposta e de cada chamada de ferramenta, mantém esse raciocínio entre os turnos para que uma sessão longa siga coerente e permite ajustar a profundidade turno a turno. No 5.2, essa engrenagem repousa sobre uma base mais forte, então ele aguenta o tipo de tarefa com muitos arquivos e muitas etapas em que os GLMs anteriores se perdiam.

Se o GLM 4.7 é o programador rápido do dia a dia, o 5.2 é aquele para o qual você escala: uma revisão de arquitetura, um plano de migração com casos extremos, um bug que atravessa serviços. Ele lida com cerca de 200K tokens de contexto na infraestrutura da NinjaChat, o suficiente para uma base de código considerável em uma única conversa, e devolve saída estruturada de forma limpa quando você pede JSON.

Se você procurava o GLM atual para conversar, este é o topo da linha por aqui, com o 4.7 a um clique de distância quando o que você quer é velocidade.

Como usar o GLM 5.2

Do zero ao seu primeiro resultado em menos de um minuto.

01

Crie uma conta no NinjaChat e escolha um plano

02

Abra o chat e escolha o GLM 5.2 na lista de modelos

03

Dê a ele o problema inteiro: arquivos, restrições, o objetivo

04

Mantenha a tarefa em uma única conversa; ele carrega o raciocínio entre os turnos

05

Passe para o GLM 4.7 nas iterações rápidas

Dicas para resultados melhores

  • Peça que ele pense mais tempo nos turnos que realmente importam
  • Cole a saída de erro na íntegra; ele depura a partir de evidências
  • Peça JSON ou uma tabela quando for reaproveitar a resposta
  • Use o 4.7 para velocidade e o 5.2 para profundidade

GLM 5.2 vs as alternativas

Comparações honestas — onde o {model} vence e onde não vence.

vs GLM 4.7

Ver modelo

+Mais profundidade em design de sistemas e raciocínio longo

–O 4.7 é mais rápido e mais barato para programação do dia a dia

vs GLM 5

Ver modelo

+O carro-chefe mais recente, com comportamento agêntico mais forte

–O GLM 5 continua disponível para prompts já ajustados

vs Claude Sonnet 5

Ver modelo

+Ótimo uso de ferramentas por um custo menor

–O Sonnet 5 tem mais refinamento na escrita e um ecossistema maior

Perguntas frequentes

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