Z.ai、100万トークン文脈とMITライセンスのGLM-5.2を公開

Z.ai(智譜AI)は、長時間タスク向けのフラッグシップモデルとしてGLM-5.2を発表しました。シリーズで初めて「確かな100万トークン文脈」を実現したとしており、ライセンスはMITです。Z.aiのドキュメントによると、正式公開の前にGLM Coding Planの利用者へ提供されていました。ブログ記事の日付は、Hugging Faceのモデルカードによれば2026年6月17日です。6月13日とする二次報道はこの先行提供を指すものとみられますが、確認できた一次情報ではその日付は裏付けられませんでした。

詳細

• 文脈と出力: 文脈は100万トークン。ドキュメントでは最大出力128K、入出力はテキストのみです。
• 規模とライセンス: Hugging Faceのカード(zai-org/GLM-5.2、FP8版あり)では7530億パラメータ、MITライセンス。Z.aiは地域制限なしと説明しています。
• アーキテクチャ: IndexShareは1つのインデクサを4層のスパース注意で共有し、100万トークン時のトークンあたりFLOPsを2.9分の1に削減します。投機的デコード用のMTP層も改良され、受理長が最大20%伸びました。
• 思考の強度: Maxを含む複数の思考レベルを選べます。
• ベンチマーク(Z.ai報告値): Terminal-Bench 2.1は81.0(GLM-5.1は63.5)、SWE-bench Proは62.1(同58.4)、GPQA-Diamondは91.2、HLEは40.5(ツールありで54.7)。FrontierSWE、PostTrainBench、SWE-Marathonでオープンモデル最上位とし、1つ目と3つ目ではClaude Opus 4.8に及ばないとしています。いずれもベンダー自身の測定値です。
• API: ドキュメントには思考モード、ストリーミング、関数呼び出し、コンテキストキャッシュ、構造化出力、MCPが挙がっています。BytePlus ModelArkの料金ページではglm-5-2-260617が入力1.4ドル、出力4.4ドル(100万トークンあたり)です。

その後

GLM-5.2は10月のGLM-5.3のベースモデルになりました。GLM-5.3は同じベースのまま、ポストトレーニングだけを変えています(別記事を参照)。5.2の要点は、100万トークン文脈、クローズドなフロンティアに近いコーディング性能、寛容なライセンスの組み合わせです。二次報道には7440億パラメータとするものもありますが、モデルカードでは7530億です。