उत्तरप्रकाशित26 स्रोत
Z.AI का GLM 5.2: ओपन-सोर्स AI मॉडल जिसने GPT-5.5 को कोडिंग में पीछे छोड़ा, कीमत सिर्फ छठवां हिस्सा
Z.AI (पूर्व में Zhipu AI) ने 13 जून 2026 को GLM 5.2 लॉन्च किया, जो 753 बिलियन पैरामीटर वाला MoE मॉडल है [1][5]। इसने आर्टिफिशियल एनालिसिस इंटेलिजेंस इंडेक्स v4.1 पर 51 स्कोर किया, जो किसी भी ओपन वेट मॉडल का सर्वोच्च स्कोर है [1][3][5]। लॉन्ग होराइजन कोडिंग बेंचमार्क FrontierSWE पर इसने 74.4% स्कोर किया, जो GPT 5.5 (...
119K0
AI संकेत
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Searching with cited sources for What is Z.AI's GLM-5.2, how does it perform on the Artificial Analysis Intelligence Index and coding benchm. Article summary: Here is a comprehensive answer covering all the dimensions you asked about.. Topic tags: general, general web, user generated, documentation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evid
Z.AI (पूर्व में Zhipu AI) का नवीनतम ओपन-वेट मॉडल GLM-5.2 चर्चा का केंद्र बना हुआ है। यह मॉडल 13 जून 2026 को MIT लाइसेंस के तहत जारी किया गया था । यह 753 बिलियन कुल पैरामीटर वाला Mixture-of-Experts (MoE) मॉडल है, जिसमें प्रति टोकन लगभग 40 बिलियन पैरामीटर ही सक्रिय होते हैं। इसे लॉन्ग-होराइजन कोडिंग, एजेंटिक टास्क और जटिल सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है
। इसके वेट्स Hugging Face पर उपलब्ध हैं
।
बेंचमार्क परफॉर्मेंस: ओपन-वेट मॉडल्स में नंबर वन
GLM-5.2 ने आर्टिफिशियल एनालिसिस इंटेलिजेंस इंडेक्स v4.1 पर 51 का स्कोर हासिल किया है, जो किसी भी ओपन-वेट मॉडल का सर्वोच्च स्कोर है । यह वैश्विक स्तर पर चौथे स्थान पर है, जो केवल Claude Fable 5 (60), Claude Opus 4.8 (56), और GPT-5.5 (अनुमानित 53-55) से पीछे है
। इसने अपने चीनी प्रतिद्वंद्वियों MiniMax-M3 (44), DeepSeek V4 Pro Max (44), और Kimi K2.6 (43) को पीछे छोड़ दिया है
।
मुख्य कोडिंग और रीज़निंग बेंचमार्क
| बेंचमार्क | स्कोर | संदर्भ |
|---|---|---|
| FrontierSWE (लॉन्ग-होराइजन कोडिंग) | 74.4% | GPT-5.5 (72.6) को हराया; Claude Opus 4.8 से केवल 1% पीछे |
| Terminal-Bench 2.1 | 81.0 | ओपन-वेट मॉडल का नया रिकॉर्ड |
| SWE-bench Pro | 62.1 | अब तक का सबसे अधिक ओपन-वेट स्कोर |
| SWE-bench Verified | 76.4% | फ्रंटियर मॉडल्स के बराबर |
| GPQA Diamond (ग्रेजुएट साइंस) | 80.3% | मुश्किल वैज्ञानिक सवालों में मजबूत |
| AIME 2025 (गणित रीज़निंग) | 86.67% | टॉप-टियर गणित प्रदर्शन |
| MMLU-Pro | 80.63% | व्यापक शैक्षणिक ज्ञान |
| Humanity's Last Exam (w/ tools) | 54.7% | पिछली पीढ़ी से +12 अंक |
| ProofBench | >30% | 30% पार करने वाला पहला ओपन-वेट मॉडल |
| WebDev Arena | #1 | Claude Fable 5 और Opus 4.8 को हराया |
Vals AI के अनुसार, GLM-5.2 ने पांच अलग-अलग बेंचमार्क (Vals Index, Harvey's Legal Agent Benchmark, Finance Agent v2, ProofBench, और Vibe Code Bench) में सभी मॉडल्स (क्लोज्ड-सोर्स सहित) में सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन किया ।
आर्किटेक्चर: IndexShare और बेहतर MTP
GLM-5.2 ने अपने पूर्ववर्ती GLM-5.1 के 744B कुल / 40B सक्रिय MoE डिज़ाइन को बरकरार रखा है, लेकिन इसमें दो प्रमुख आर्किटेक्चरल इनोवेशन जोड़े गए हैं :
- IndexShare: एक नया स्पार्स-अटेंशन ऑप्टिमाइज़ेशन जो हर चार Sparse Attention लेयर के लिए एक ही लाइटवेट इंडेक्सर का पुन: उपयोग करता है, जिससे 1M कॉन्टेक्स्ट पर प्रति-टोकन FLOPs लगभग 2.9× कम हो जाते हैं
।
- बेहतर मल्टी-टोकन प्रेडिक्शन (MTP): स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग के लिए, स्वीकृति की लंबाई में 20% तक की वृद्धि हुई है
।
मुख्य विशिष्टताएँ
- कॉन्टेक्स्ट विंडो: 1 मिलियन टोकन (पूरी तरह से उपयोग योग्य)
- अधिकतम आउटपुट: 1,31,072 टोकन प्रति जनरेशन
- थिंकिंग मोड: "High" और "Max" प्रयास स्तर
- लाइसेंस: MIT (पूरी तरह से ओपन-वेट)
कीमत: फ्रंटियर मॉडल की तुलना में छठवां हिस्सा
GLM-5.2 की API कीमत (प्रति 1M टोकन) :
| आइटम | कीमत (USD) |
|---|---|
| इनपुट टोकन | $1.40 |
| आउटपुट टोकन | $4.40 |
| कैश्ड इनपुट | $0.26 (स्टोरेज सीमित समय के लिए मुफ्त) |
यह GPT-5.5 और Claude Opus 4.8 की प्रति-टोकन कीमत का लगभग 1/6 है, जबकि तुलनीय या बेहतर कोडिंग प्रदर्शन देता है । सब्सक्रिप्शन प्लान (Lite, Pro, Max) भी उपलब्ध हैं
।
टेक CEOs ने क्या कहा?
- गिलर्मो राउच (Vercel के CEO): कोडिंग क्षमता से "वास्तव में प्रभावित, लगभग हैरान" होने की बात कही
।
- एलन मस्क ने इससे संबंधित सोशल मीडिया पोस्ट को लाइक किया
।
- आरोन लेवी (Box के CEO): मॉडल की क्षमताओं पर सकारात्मक प्रतिक्रिया दी
।
रणनीतिक संदर्भ: अमेरिकी प्रतिबंधों के बीच चीनी AI का बढ़ता दबदबा
- Z.AI (Zhipu AI) को जनवरी 2025 में अमेरिकी एंटिटी लिस्ट में डाल दिया गया था, जिससे उसकी उन्नत सेमीकंडक्टर तक पहुँच सीमित हो गई
।
- यह रिलीज़ अमेरिकी सरकार द्वारा Anthropic के Claude Fable सर्विस को बंद करने के आदेश के तुरंत बाद आई
। Z.AI के संस्थापक जी टैंग ने अपनी घोषणा में इस बंदी का सीधा संदर्भ दिया
।
- 15 जून 2026 को Zhipu का स्टॉक 33% उछल गया क्योंकि वॉल स्ट्रीट ने चीनी AI कंपनियों पर दांव बढ़ा दिए
।
- Z.AI ने 8 जनवरी 2026 को हांगकांग स्टॉक एक्सचेंज में अपना IPO पूरा किया, जिसमें लगभग HKD 4.35 बिलियन ($558 मिलियन) जुटाए
।
GLM-5.2 इस बात का सबसे स्पष्ट संकेत है कि चीनी ओपन-वेट मॉडल ने पश्चिमी मालिकाना मॉडलों के साथ अंतर को कम कर लिया है। यह दर्शाता है कि निर्यात नियंत्रणों ने चीनी AI प्रयोगशालाओं की आर्किटेक्चर (IndexShare) में नवाचार करने और प्रतिस्पर्धी बेंचमार्क स्कोर हासिल करने की क्षमता को धीमा नहीं किया है ।
Studio Global AI
Search, cite, and publish your own answer
Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.
लोग पूछते भी हैं
"Z.AI का GLM 5.2: ओपन-सोर्स AI मॉडल जिसने GPT-5.5 को कोडिंग में पीछे छोड़ा, कीमत सिर्फ छठवां हिस्सा" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
Z.AI (पूर्व में Zhipu AI) ने 13 जून 2026 को GLM 5.2 लॉन्च किया, जो 753 बिलियन पैरामीटर वाला MoE मॉडल है [1][5]।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
Z.AI (पूर्व में Zhipu AI) ने 13 जून 2026 को GLM 5.2 लॉन्च किया, जो 753 बिलियन पैरामीटर वाला MoE मॉडल है [1][5]। इसने आर्टिफिशियल एनालिसिस इंटेलिजेंस इंडेक्स v4.1 पर 51 स्कोर किया, जो किसी भी ओपन वेट मॉडल का सर्वोच्च स्कोर है [1][3][5]।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
लॉन्ग होराइजन कोडिंग बेंचमार्क FrontierSWE पर इसने 74.4% स्कोर किया, जो GPT 5.5 (72.6%) से बेहतर है [5][14][16]।
सूत्र
- developer.puter.comGLM 5.2 - API, Specs, Playground & Pricing - Puter Developer
- officechai.com"This Changes Things": Open-Source GLM 5.2 Impresses Vercel ...
- developer.puter.comZ.ai GLM API Pricing: Full Breakdown of Costs (Jun 2026)
- apidog.comGLM-5.2 Pricing: API Cost, Cached Input, and the ...
- developersdigest.techGLM-5.2 Developer Guide: Z.ai's 1M-Context Coding Model
- docs.apiyi.comGLM-5.2 Launch: Zhipu's 1M-Context Flagship Coding Model
- docs.z.aiPricing - Overview - Z.AI DEVELOPER DOCUMENT
- gigazine.netFollowing the shutdown of Claude Fable's service, a Chinese company hastily announced its cutting-edge model, 'GLM-5.2,' which will be released for free in June 2026.
- innfactory.aiGLM-5.1 - innFactory AI Consulting
- hokai.ioGLM-5.2: 1M Context, MIT License & 80.3% GPQA (2026) - HokAI
- hyper.aiGLM-5.2 Leads Open Weights Models on Artificial Analysis ...
- wavespeed.aiGLM-5.2 API: Pricing, 1M Context, and Production Routing
- officechai.comGLM 5.2 Places 4th On Artificial Analysis Intelligence Index ...
- codersera.comGLM-5.2 complete guide (2026)
- buildfastwithai.comGLM-5.2 Review 2026: Z.ai's 1M-Context AI Model
- cnbc.comZhipu surges 33% as Wall Street raises bets on China AI after Anthropic curbs
- qwe.edu.plGLM-5.2 Just Topped Open Weights: How to Actually Use It
- huggingface.coGLM-5.2: Built for Long-Horizon Tasks
- datacamp.comGLM-5.2: Features, Setup, Benchmarks, and Model ...
- note.comGLM-5.2: Z.ai's New Flagship Boasting 1M Context and MIT Release
- nanloss.comNaN Loss — Daily AI Briefing
- requesty.aiZ.ai glm-5.2 API Pricing & Cost
- computerworld.comZ.ai pitches GLM-5.2 for long-running software engineering tasks
- meteoraweb.comZ.ai Releases GLM-5.2: Open-Weight Model Challenges ...
- wavespeed.aiZ.ai: GLM 5.2 | Chatglm LLM API Pricing & Performance
- mexc.comZ.ai's GLM-5.2 narrows gap with OpenAI and Anthropic | MEXC News
Loading comments...
Comments
0 comments