Z.ai、GLM-5.2 をリリース：100万トークンのコンテキスト、2段階の思考努力レベル、ベンチマーク未発表

Z.ai は 2026 年 6 月 13 日、GLM-5 シリーズの最新モデルである GLM-5.2 をリリースしました。同シリーズではこれまでに GLM-5（2月11日）、GLM-5-Turbo（3月15日）、GLM-5.1（4月7日）がリリースされており、約4ヶ月で4つのフラッグシップコーディングモデルが登場したことになります。

GLM-5.2 の最大の特徴は、100万トークン（1M）のコンテキストウィンドウです。Z.ai はこのバリアントを glm-5.2[1m] と称しています。各レスポンスは最大131,072トークンを出力可能で、GLM-5.1 の20万トークンウィンドウから約5倍に拡大しました。この超大コンテキストウィンドウにより、コーディングエージェントは中規模のリポジトリ全体（ソースファイル、テスト、設定、会話履歴を含む）を作業メモリに保持でき、小さなウィンドウで強制される常時要約を回避できます。

さらに、2段階の思考努力レベル（High と Max）が追加されました。Z.ai は複雑な多段階コーディング作業には Max レベルを推奨しています。Claude Code では /effort コマンドで制御でき、xhigh、max、ultracode オプションはすべて GLM-5.2 の Max レベルにマッピングされます。

アーキテクチャについて、Z.ai はリリース資料で詳細を明らかにしていませんが、コミュニティの情報によると、GLM-5 ベースは7440億パラメータの Mixture-of-Experts モデルで、トークンあたり400億パラメータをアクティブ化します。GLM-5.1 は同じバックボーンを維持し、ポストトレーニングを再調整したものです。

重要な注意点として、Z.ai はリリース時点でベンチマークスコアを一切公表していません。SWE-bench、Terminal-Bench、Code Arena の数値はありません。発表は可用性、コンテキストウィンドウ、オープンソースのロードマップに焦点を当てていました。ちなみに GLM-5.1 はリリース時に SWE-bench Pro で58.4%を記録しています。

GLM-5.2 の使用例としては以下が挙げられます：

• リポジトリ全体のリファクタリング：中規模リポジトリを1つのコンテキストウィンドウにロードし、エージェントが再フェッチなしでクロスファイル依存関係を追跡。例：40ファイルの Python データパイプラインを1セッションでリファクタリング。
• 長時間のエージェント実行：GLM-5.2 は持続的な計画、実行、テスト、修正ループを対象としています。GLM-5.1 は約1,700エージェントステップ、最大8時間の自律ループを実現しました。GLM-5.2 はその軌道を継承しています。
• Claude Code のドロップイン代替：ベースURLとモデル識別子を変更するだけで、既存のエージェントフレームワークとワークフローを維持。
• 大規模ドキュメント分析：20万トークンを超える仕様書、ログ、トランスクリプトを処理。

設定方法：Claude Code の場合、~/.claude/settings.json を編集し、Sonnet と Opus のスロットを1M バリアントに指定し、自動圧縮ウィンドウを引き上げてフルコンテキストを使用します。Cline の場合は、OpenAI 互換プロバイダを選択し、ベースURLを https://api.z.ai/api/coding/paas/v4 に設定、カスタムモデル glm-5.2 とコンテキストサイズ 1,000,000 を入力します。

GLM-5.2 はリリース初日から8つのエージェントコーディングツール（Claude Code、Cline、OpenCode、OpenClaw など）と互換性があります。このモデルは現在、すべての GLM Coding Plan ユーザー（Lite、Pro、Max、Team）が利用可能で、Z.ai は来週 MIT オープンウェイトを公開する予定です。