这代模型最值得关注的地方，有几个：

第一，GLM-5.2 是 MoE 架构。 它的参数总量是 7530 亿，但单次推理时大约只激活 400 亿参数。简单理解，就是模型规模很大，但每次回答不会把全部参数都调动起来，这样可以在能力和计算成本之间做平衡。

第二，它提供了两档推理模式。 High 模式更偏向日常使用，兼顾速度和回答质量。Max 模式更适合复杂任务，比如自动编程、复杂调试、多步骤分析这类场景。

第三，它支持 100 万 token 长上下文。 这意味着它可以处理更长的文档、代码库、资料合集和多轮任务。对需要读长文件、做长链路分析的人来说，这个能力会更实用。

智谱还在底层架构里加入了 IndexShare，也就是索引共享技术。它让稀疏注意力层每 4 层共享同一套检索索引，从而降低长上下文场景下的单 token 计算开销。官方给出的数据是，在 100 万 token 长度下，计算开销降低约 2.9 倍。

这次 GLM-5.2 的权重采用 MIT 协议开放，意味着开发者可以基于它做更多二次开发和商业场景探索。API 价格则和上一代 GLM-5.1 保持一致。