Z.ai
在线与 GLM 5.2 聊天
Z.ai's flagship for the hard engineering work — reasoning kept across every turn and tool call.
200K tokens
上下文窗口
32,768 tokens
最大输出
中速
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.
你会用它做什么
系统设计
架构评审与包含边界情况的迁移方案。
工具型智能体
每次工具调用前先推理，并贯穿整个任务全程。
大规模重构
多文件改动，从头到尾保持一致。
结构化输出
当答案要接入流水线时，输出干净的 JSON 与表格。
Prompts to steal
Tuned to this model — click any line to copy.
关于 GLM 5.2
GLM 5.2 是 Z.ai 于 2026 年 6 月发布的 GLM 5 系列旗舰模型，也是该实验室专为严肃软件工程打造的一款模型：大规模重构、高频调用工具的智能体循环，以及那些「一条连贯的长链推理比一句快答更重要」的系统设计问题。在 NinjaChat 上，GLM 5.2 与其他模型一起包含在所有套餐中。
GLM 系列的标志性能力在这里一以贯之：模型在每次回复和每次工具调用之前都会先行推理，并把推理过程沿着对话保留下来，让长会话始终保持连贯，你还能按轮次调节思考深度。在 5.2 中，这套机制建立在更强的底座之上，因此面对以往 GLM 容易「跑偏」的多文件、多步骤任务时也能稳住。
如果说 GLM 4.7 是日常快速编码的主力，那么 5.2 就是你遇到难题时升级调用的那一个：架构评审、包含各种边界情况的迁移方案、横跨多个服务的疑难 bug。在 NinjaChat 的通道上，它可处理约 200K tokens 上下文，足以把一个相当规模的代码库放进同一个会话；当你要求 JSON 时，它也能干净利落地给出结构化输出。
如果你一直在找当下可以对话的 GLM 模型，这里的顶配就是它，而想要更快时，GLM 4.7 也只在一步之遥。
如何使用 GLM 5.2
从零到第一个结果，不到一分钟。
01
创建 NinjaChat 账户并选择套餐
02
打开聊天，从模型列表中选择 GLM 5.2
03
把完整问题交给它：文件、约束条件和目标
04
把任务放在同一个会话里，它会跨轮次延续自己的推理
05
需要快速迭代时切回 GLM 4.7
获得更好结果的技巧
- 在关键轮次让它多思考一会儿
- 原样粘贴报错输出，它会依据证据排查问题
- 如果答案还要复用，就要求输出 JSON 或表格
- 求快用 4.7，求深用 5.2
