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智谱 GLM-5.2 正式发布和开源了，基准测试成绩相当吓人 核心定位是处理长周期任务，并且有稳定的 100 万上下文，模型还引入了思考力度控制。 架构层面，GLM-5.2 提出了 IndexSh...
8.5Score
TL;DR · AI 摘要
智谱 GLM-5.2 开源，支持百万上下文和思考力度控制，计算效率提升 2.9 倍。
核心要点
- GLM-5.2 支持 100 万上下文，适合处理长周期任务。
- IndexShare 机制将每 token 计算量降低约 2.9 倍。
- 模型引入了思考力度控制，分为 GLM-5.2 (max) 和 GLM-5.2 (high) 两种模式。
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- 智谱 GLM-5.2
- 核心定位
- 处理长周期任务
- 支持 100 万上下文
- 架构创新
- IndexShare 机制
- 计算效率提升 2.9 倍
- 思考力度控制
- GLM-5.2 (max)
- GLM-5.2 (high)
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
GLM-5.2 支持 100 万上下文，适合处理长周期任务。
IndexShare 机制在百万 token 上下文中将每 token 的计算量降低约 2.9 倍。
模型引入了两种思考力度模式：GLM-5.2 (max) 和 GLM-5.2 (high)。
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打开原文核心定位是处理长周期任务，并且有稳定的 100 万上下文，模型还引入了思考力度控制。
架构层面，GLM-5.2 提出了 IndexShare 机制，每四层稀疏注意力共享同一个 indexer，从而在百万 token 上下文下将每 token 的计算量降低约 2.9 倍。 https://t.co/Y7fie5t1yr
智谱 GLM-5.2 正式发布和开源了，基准测试成绩相当吓人 核心定位是处理长周期任务，并且有稳定的 100 万上下文，模型还引入了思考力度控制。 架构层面，GLM-5.2 提出了 IndexShare 机制，每四层稀疏注意力共享同一个 indexer，从而在百万 token 上下文下将每 token 的计算量降低约 2.9 倍。
Introducing GLM-5.2: Frontier Intelligence, Open Weights - Significant improvements in coding and agentic tasks - Strong long-horizon capabilities with a 1M context window - Two levels of reasoning effort: GLM-5.2 (max) pushes the limits, while GLM-5.2 (high) strikes a strong
