GLM-5.2 to model mixture-of-experts od Z.ai, wydany w czerwcu 2026, z około 753 mld parametrów i otwartymi wagami. Z.ai zbudował go pod długie zadania i twierdzi, że model trzyma stabilny kontekst 1 mln tokenów przez całą pracę. Według dokumentacji Z.ai najpierw rozkłada cel na części, wskazuje zależności i ryzyka, a potem etapami wdraża i sprawdza wynik, co dobrze pasuje do projektów obejmujących wiele plików. W Jantarisie GLM-5.2 ma okno kontekstu 1 000 000 tokenów i do 131 072 tokenów odpowiedzi.
Do czego się nadaje
- Programowanie na poziomie całego projektu, w wielu plikach
- Zadania agentowe, które wymagają planu przed działaniem
- Praca na długich dokumentach, gdzie model gubi wątek
- Tańszy model dla agentów kodujących
- Zespoły, które wolą modele z otwartymi wagami
Jak podłączyć
Standardowe SDK OpenAI z adresem Jantarisa:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://jantaris.com/v1", api_key="sk-jt-...")
resp = client.chat.completions.create(
model="glm-5.2",
messages=[{"role": "user", "content": "Rozbij tę prośbę o funkcję na zadania z zależnościami."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)FAQ
Ile kosztuje API GLM-5.2?
W Jantarisie: 6,61 zł / 22,03 zł za 1 mln tokenów. To wyraźnie mniej niż flagowe modele zamknięte, dlatego GLM-5.2 sprawdza się jako domyślny model w długich przebiegach agentów, gdzie liczba tokenów szybko rośnie.
Czy GLM-5.2 naprawdę radzi sobie z 1 mln tokenów?
Okno kontekstu w Jantarisie to 1 000 000 tokenów, a Z.ai twierdzi, że model pozostaje stabilny na całej długości. Z.ai zmienił też mechanizm uwagi, żeby zmniejszyć koszt obliczeń na token przy pełnym kontekście. Pamiętaj jednak, że płacisz za każdy wysłany token, więc przekazuj tylko potrzebne pliki.
GLM-5.2 czy GLM 5.3?
glm-5.3 to nowszy flagowiec Z.ai i według producenta duży krok naprzód w kodzie. GLM-5.2 zostaje dobrym wyborem, gdy chcesz tańszego modelu albo masz już pod niego dopracowane prompty.
Jak wywołać GLM-5.2 przez API
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://jantaris.com/v1", api_key="sk-jt-...")
resp = client.chat.completions.create(
model="glm-5.2",
messages=[{"role": "user", "content": "Napisz haiku o bursztynie znad Bałtyku."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)curl https://jantaris.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $JANTARIS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "glm-5.2", "messages": [{"role": "user", "content": "Napisz haiku o bursztynie znad Bałtyku."}]}'import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://jantaris.com/v1", apiKey: process.env.JANTARIS_API_KEY });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "glm-5.2",
messages: [{ role: "user", content: "Napisz haiku o bursztynie znad Bałtyku." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);