CallMissed logoCallMissed
सभी मॉडल पर वापस जाएं
LLM चैटreasoningtools
Z.ai — glm-5.2 logo

GLM 5.2

द्वारा Z.ai · रिलीज़ 2026

GLM-5 family का Zhipu AI (Z.ai) का flagship agentic coding मॉडल। एक 262K-context मॉडल, जो खास तौर पर long-horizon software engineering के लिए बनाया गया है — बड़े codebases में multi-turn tool calling, native reasoning और विश्वसनीय structured output।

Z.ai — glm-5.2 logo
LLM चैट

GLM 5.2

द्वारा संचालित Z.ai · General Language Model (GLM), Mixture-of-Experts

कॉन्टेक्स्ट विंडो

262K

पैरामीटर

MoE

अधिकतम आउटपुट

8K

श्रेणी

LLM चैट

अवलोकन

GLM 5.2, Zhipu AI (Z.ai) का flagship agentic coding मॉडल है — GLM-5 family की सबसे सक्षम entry। यह एक बहुत बड़ी 262,144-token context window को native reasoning और मज़बूत multi-turn function calling के साथ जोड़ता है, जिससे यह autonomous coding agents के लिए उपयुक्त है जो कई फ़ाइलों में बदलाव की योजना बनाते हैं, code पढ़ने-एडिट करने के लिए tools call करते हैं, tests चलाते हैं और iterate करते हैं — और यह सब एक ही window में पूरा project context रखते हुए।

मॉडल agentic coding workflows के लिए ट्यून किया गया है: यह tool-calling निर्देशों का सटीक पालन करता है, tool payloads के लिए विश्वसनीय structured output देता है, और कठिन समस्याओं पर latency बनाम depth के बीच संतुलन के लिए `reasoning_effort` thinking toggle (low/medium/high) का उपयोग करता है। GLM family से इसकी bilingual Chinese/English विरासत बनी रहती है, इसलिए यह multilingual technical content पर मज़बूत रहता है।

CallMissed पर, GLM 5.2 पूरी तरह OpenAI-कम्पैटिबल है `/v1/chat/completions` पर — streaming, tool calling और reasoning toggle के साथ। 262K context बड़े repositories, लंबे design documents और विस्तृत agent transcripts को एक ही pass में संभालता है — repository-scale refactors के लिए इसे planner/executor loop के साथ जोड़ें, या जटिल single-shot coding और analysis कार्यों के लिए सीधे उपयोग करें।

प्राइसिंग

मेट्रिककीमत
इनपुट /1M tokens₹189.0000
आउटपुट /1M tokens₹594.0000

1 क्रेडिट = ₹1 = $0.01 USD। कीमतें प्रोवाइडर से दिखाई गई हैं; CallMissed ~35% मार्कअप के साथ पास-थ्रू करता है।

मुख्य बातें

  • flagship agentic coding मॉडल — long-horizon engineering के लिए बनाया गया
  • एक ही pass में repository-scale कार्यों के लिए 262K context
  • low/medium/high effort toggle के साथ native reasoning
  • विश्वसनीय multi-turn tool calling और structured output

बेंचमार्क

बेंचमार्कस्कोर
Context262K
Tool CallingYes
ReasoningYes

तकनीकी विवरण

  • आर्किटेक्चर: General Language Model (GLM) mixture-of-experts
  • Context window: 262,144 tokens
  • reasoning_effort नियंत्रण के साथ native reasoning
  • Multi-turn + parallel tool/function calling
  • CallMissed gateway पर streaming के साथ OpenAI-कम्पैटिबल
  • GLM family से bilingual Chinese/English क्षमता

ताकतें

  • agentic coding और long-horizon tool use के लिए खास तौर पर बनाया गया
  • पूरे codebase के reasoning के लिए बहुत बड़ा 262K context
  • reasoning toggle प्रति request latency बनाम depth का संतुलन रखता है
  • विश्वसनीय structured output tool-call loops को स्थिर रखता है

सीमाएं

  • fast GLM 4.7 Flash tier की तुलना में premium pricing
  • reasoning mode कठिन prompts पर time-to-first-token बढ़ाता है
  • coding-optimized — general chat के लिए सस्ता मॉडल बेहतर हो सकता है

उपयोग के मामले

Agentic codingRepository-scale refactorsLong-context analysisTool-using agents

API उदाहरण

curl https://api.callmissed.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer cm_YOUR_KEY" \
  -d '{"model": "glm-5.2", "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this module and add tests"}]}'

एंडपॉइंट: POST /v1/chat/completions · मॉडल ID: glm-5.2

GLM 5.2 अभी आज़माएं

साइनअप पर 1000 फ्री API क्रेडिट पाएं। कोई क्रेडिट कार्ड ज़रूरी नहीं।

फ्री शुरू करें डॉक्स पढ़ें