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Uma nova inteligência artificial chinesa virou moda recentemente: o GLM-5.2. O grande modelo de linguagem (LLM) desenvolvido pela startup Z.ai tem capacidades equiparáveis ao Claude Opus 4.8 da Anthropic e ao GPT-5.5 da OpenAI.
Apresentado em 16 de junho, o GLM-5.2 é o modelo mais poderoso da Z.ai e promete executar tarefas de longo prazo bem melhor que o seu predecessor, o GLM-5.1. A IA tem janela de contexto de 1 milhão de tokens, forte capacidade de codificação e é distribuída sob a licença MIT open-source.
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Nos benchmarks FrontierSWE, o GLM-5.2 alcançou 74,4%, logo abaixo do Opus 4.8 (75,1%) e acima do GPT-5.5 (72,6%). Resultado similar foi observado no PostTrainBench e no SWE-Marathon – neste último, o modelo ficou abaixo até do Opus 4.7. O Gemini 3.1 Pro ficou na lanterna em todos os resultados apresentados, exceto no Humanity’s Last Exam.
Nos testes de benchmark voltados para programação Terminal-Bench 2.1, o GLM-5.2 marcou 81 pontos – abaixo do Claude Opus 4.8 (85) e do GPT-5.5 (84), mas superando o Gemini 3.1 Pro (74). Todos os resultados estão disponíveis no site oficial da Z.ai.
Segundo a startup, o GLM-5.2 é o melhor modelo open-source disponível, superando significativamente o antecessor GLM-5.1 – 81,0 contra 63,5 no Terminal-Bench 2.1; e 62,1 contra 58,4 no SWE-bench Pro.
Assim como o Claude, o GLM-5.2 oferece controle sobre o nível de esforço empregado para cada tarefa, garantindo maior controle ao usuário sobre o consumo de tokens.
Como usar o GLM-5.2 da Z.ai?
Por ser distribuído sob a licença MIT, o GLM-5.2 pode ser usado, copiado, modificado, publicado e redistribuído gratuitamente – portanto, pode ser implementado de forma independente por desenvolvedores interessados.
Pela Z.ai, a IA pode ser acessada pelo chatbot web e o agente está disponível para assinantes do Coding Plan – US$ 16,2/mês (R$ 84,80) na opção Lite. Segundo a empresa, o modelo consome até 3x mais do limite de interações durante horários de pico. Também há acesso pelo ZCode, agente com interface gráfica de usuário (GUI).
O modelo também está disponível em plataformas como HuggingFace e ModelScope, com suporte para deploy local.
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