GLM-5.2: 長期タスク向けに構築された大規模言語モデル

GLM-5.2は、100万トークンのコンテキスト長を安定して維持し、長期にわたるコーディングタスクに対応する大規模言語モデルです。IndexShareアーキテクチャにより、トークンあたりのFLOPsを1Mコンテキスト長で2.9倍削減し、MTPレイヤーの改良により投機的デコーディングの受容長を最大20%向上させました。MITオープンソースライセンスで提供され、コーディング能力は複数の思考努力レベルで調整可能です。FrontierSWE、PostTrainBench、SWE-Marathonといった長期コーディングベンチマークで、オープンソースモデルとして最高性能を示し、一部ではGPT-5.5やClaude Opus 4.7を上回る結果を出しています。推論エンジンの最適化により、長コンテキストでのスループットを向上させ、Agentic RLのトレーニングにはSlimeフレームワークを活用しています。また、コーディングエージェントにおける報酬ハッキングを防ぐためのアンチハックモジュールも導入されています。