Z.ai
Z.ai's flagship for the hard engineering work — reasoning kept across every turn and tool call.
200K tokens
Контекст
32,768 tokens
Макс. объём ответа
Средняя
Скорость
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.
Обзоры архитектуры и планы миграции с учётом граничных случаев.
Рассуждение перед каждым вызовом инструмента, сохраняемое на всю задачу.
Многофайловые правки, которые остаются согласованными от начала до конца.
Чистый JSON и таблицы, когда ответ уходит дальше по пайплайну.
Tuned to this model — click any line to copy.
GLM 5.2 — флагман линейки GLM 5 от Z.ai, выпущенный в июне 2026 года. Это модель, которую лаборатория нацелила на серьёзную разработку: крупные рефакторинги, агентные циклы с активным использованием инструментов и вопросы проектирования систем, где длинная и последовательная цепочка рассуждений важнее быстрого ответа. В NinjaChat GLM 5.2 входит во все тарифы вместе с остальным каталогом моделей.
Фирменная черта семейства GLM сохраняется: модель рассуждает перед каждым ответом и каждым вызовом инструмента, переносит эти рассуждения между репликами, поэтому длинная сессия остаётся связной, и позволяет регулировать глубину на каждом шаге. В 5.2 этот механизм опирается на более сильную базу, поэтому модель выдерживает многофайловые и многошаговые задачи, на которых предыдущие GLM «уплывали».
Если GLM 4.7 — быстрый повседневный кодер, то 5.2 — тот, к кому переходят, когда нужно больше: обзор архитектуры, план миграции с граничными случаями, баг, растянувшийся на несколько сервисов. На линии NinjaChat модель работает примерно с 200K токенов контекста — этого хватает, чтобы уместить солидную кодовую базу в один тред, и она аккуратно возвращает структурированный вывод, когда вы просите JSON.
Если вы искали актуальную GLM для общения — это вершина линейки здесь, а 4.7 всегда в одном клике, когда нужна скорость.
От нуля до первого результата меньше чем за минуту.
01
Создайте аккаунт NinjaChat и выберите тариф
02
Откройте чат и выберите GLM 5.2 в списке моделей
03
Опишите задачу целиком: файлы, ограничения, цель
04
Ведите задачу в одном треде — модель переносит рассуждения между репликами
05
Переключайтесь на GLM 4.7 для быстрых итераций
Честное сравнение — где {model} выигрывает, а где нет.
Больше глубины в проектировании систем и длинных рассуждениях
4.7 быстрее и дешевле для повседневного кода
Более новый флагман с более сильным агентным поведением
GLM 5 остаётся доступной для отлаженных промптов
Уверенная работа с инструментами при меньшей стоимости
У Sonnet 5 более отточенный текст и шире экосистема
В каждый тариф NinjaChat входят 50+ моделей, полноценная студия изображений и генерация видео.



Одна подписка открывает все модели NinjaChat, включая GLM 5.2.