GLM-5.2

Z.ai’s flagship model for project-scale engineering, long-horizon coding, agent workflows, and reliable execution across a 1M-token context.

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以下の地域の顧客から信頼されています

GLM-5.2 とは?

GLM-5.2 is an AI model available through Atoms for coding, reasoning, research, and tool-driven workflows. Z.ai’s flagship model for project-scale engineering, long-horizon coding, agent workflows, and reliable execution across a 1M-token context. Review the model details below, compare alternatives, and start with the example prompt in the hero.

Decision point What to check
Best for coding, reasoning, research, and tool-driven workflows
Access Available through the Atoms model workflow when shown in the current model selector
Evidence Provider information and the practical guidance on this page
Limitation Results depend on the prompt, task, selected settings, and review workflow
Page verified August 23, 2026

GLM-5.2 is Z.ai’s flagship foundation model for long-horizon tasks. Z.ai positions it for project-scale engineering contexts where the model must retain architecture, API contracts, repository conventions, and earlier decisions while taking work from requirements to a deployable product. It accepts text input and produces text output.

  • 1M-token context: works across large codebases, technical documentation, requirements, and project history
  • 128K maximum output: supports detailed implementations, reviews, and long-form engineering deliverables
  • Long-horizon coding: plans, implements, verifies, and closes multi-file tasks in stages
  • Engineering discipline: follows architectural boundaries, dependency constraints, build processes, test requirements, and repository conventions
  • Agent integration: supports multiple thinking modes, streaming, function calling, context caching, structured JSON output, and MCP tools

Z.ai highlights GLM-5.2 for codebase audits, large refactors, API migrations, mobile debugging, Mini Program development, research reproduction, and other workflows where context continuity and reliable follow-through matter.

In August 2026, an anonymous model called Ox Alpha appeared on OpenRouter with a one-week free-access promotion. Developers and Reddit users spent several days trying to identify its provider. Bloomberg later reported that Z.AI confirmed Ox Alpha was a new iteration of its GLM series and planned to release the weights.

The episode matters because it was not only a launch stunt. Early developer reports focused on coding and agent tasks, while the model's identity was investigated through serving behavior, tokenizer and output fingerprints, and error-message similarities. Those community tests are evidence of the investigation—not a substitute for an official model card or a controlled benchmark.

  • The supplied DeepSWE screenshot reports an 80% mean on a 10-task subset for Ox Alpha, compared with 65% for Claude Fable 5 and 52% for GPT-5.6 Sol. This is a small, community-shared sample and should not be treated as a definitive leaderboard.
  • OpenCode's announcement described a 1M context window, multimodal support, zero data retention, generous limits, and claimed capacity. These are service claims from a social post and require separate verification for current availability and terms.
  • The practical signal is strongest in software engineering: repository changes, tool use, debugging, and long-horizon coding—not generic chat quality.
  • Z.AI's public GLM-5.3 documentation is the authoritative reference for the GLM product line; Ox Alpha's exact public checkpoint name, weights, license, and serving configuration should be verified against Z.AI's release materials before deployment.

Clean OpenCode Ox Alpha announcement

OpenCode's Ox Alpha announcement, cropped to remove unrelated publisher branding. This image documents a social-media claim, not independent verification.

Ox Alpha benchmark subset

Community-shared DeepSWE subset comparison. The image itself notes that the sample is only ten tasks; it should not be generalized to overall model quality.

For builders, the right takeaway is not “Ox Alpha beats every model.” It is that Z.AI demonstrated a high-attention path from anonymous preview to confirmed GLM release, while the strongest early user signal appeared in coding workflows. Test the exact model, harness, prompt, context, retries, and accepted changes before making a production decision.

Clean Ox Alpha art evidence

Ox Alpha evidence image, cropped to remove unrelated Evolving AI publisher branding. Treat social posts and community benchmark claims as reported evidence, not independent verification.

Clean Ox Alpha context evidence

Ox Alpha evidence image, cropped to remove unrelated Evolving AI publisher branding. Treat social posts and community benchmark claims as reported evidence, not independent verification.

Clean Ox Alpha reactions evidence

Ox Alpha evidence image, cropped to remove unrelated Evolving AI publisher branding. Treat social posts and community benchmark claims as reported evidence, not independent verification.

コード生成
バグ検出と修正
コードのリファクタリング
コードの説明
ドキュメント生成
ユニットテスト作成
Atoms を選ぶ理由

なぜ Atoms で GLM-5.2 を使うのですか?

  • Turn requirements into implementation: move from a product goal and technical constraints into a structured build plan
  • Keep project context connected: work across specifications, code structure, API contracts, and existing engineering decisions
  • Coordinate multi-step execution: organize product, engineering, review, and validation tasks around one shared outcome
  • Review before release: inspect the live result, resolve issues, and verify behavior against the original requirements
  • Deploy and retain ownership: publish the finished product and export the code to GitHub when needed

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数か月ではなく、数分でリリース

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いつでもGitHubにエクスポート可能。すべての所有権はあなたにあり、ベンダーロックインはありません。

Atoms で GLM-5.2 を使う方法

今すぐ構築を開始
01
Describe the product, refactor, or engineering task. Add requirements, repository conventions, API contracts, documents, and other relevant context.
02
Analyze the architecture, module responsibilities, dependencies, risks, and verification requirements before making changes.
03
Implement the solution in stages while following project constraints, checking behavior, and running the required build, lint, and test commands.
04
Review the working result, resolve remaining issues, and deploy it to a live URL when it meets the requirements.

Atoms 上で GLM-5.2 を使って構築する理由

ワンクリックデプロイ

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すぐに公開できます。Atoms がホスティング、SSL、サーバー設定を処理するので、構築に集中できます。

ビジュアルエディター

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アプリをビジュアルに編集。コードに触れることなく、レイアウト、色、コンテンツを調整できます。

即時のAI統合

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1つのプロンプトで、チャットボット、画像生成、テキスト分析などのAI機能を追加できます。

マルチエージェントAIチーム

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PM、エンジニア、デザイナーからなるフルAIチームが連携し、あなたのプロンプトを動作するプロダクトへと変えます。

GLM-5.2 で作れるもの

SaaSダッシュボード

ユーザー認証、請求、リアルタイム分析を備えたフルスタック SaaS を構築します。

ECストア

カート、チェックアウト、Stripe 決済を備えた商品カタログを作成します。

社内ツール

管理パネル、CRM、ワークフローツールを数分でチーム向けに公開できます。

モバイルアプリ

ネイティブのようなUIとプッシュ通知を備えたクロスプラットフォームのモバイルアプリを構築します。

Atoms vs. ゼロからの構築

Atoms
DIY / ゼロから作成
ローンチまでの時間
分
数週間から数か月
必要な技術スキル
なし
フルスタック開発
デプロイとホスティング
ワンクリック、追加料金なし
手動設定が必要です
AIモデルへのアクセス
最高峰のAIモデルを事前設定済みで
APIキー、SDK、請求
継続的なメンテナンス
対応済み
すべてを管理するのはあなたです
無料プランあり

GLM-5.2 を無料で使い始める

クレジットカード不要。セットアップ不要。欲しいものを説明するだけで、Atoms がそれを形にします。

  • 毎日15の無料クレジット1日の利用枠は自動で補充されるので、タブを開きっぱなしにしなくても作業を続けて改善できます。
  • クレジットカード不要メールアドレスまたは Google で数秒で登録し、すぐに無料プランで構築を始められます。
  • 最高峰のAIモデルを、1つのアカウントで同じチャット内で、いつでも GLM-5.2 と他の最先端モデルを切り替えられます。
  • セットアップ不要、インフラ不要あなたの AI チームが計画、構築、プレビューまで担当するため、管理すべきローカルツールやデプロイパイプラインはありません。
  • 本番対応のデプロイビルドのたびに、カスタムドメイン、SSL、バージョン履歴付きでライブURLにデプロイできます。

よくある質問

Start Building with GLM-5.2

Turn project-scale coding and long-horizon agent ideas into products you can review, verify, and deploy.