Overview

يمثل GLM 5.2 قمة الـ reasoning ضمن عائلة Glm. مع 756 billion parameters و 1,000,000 token context window ضخم، تم هندسة هذا thinking model لحل المشكلات المعقدة متعددة الخطوات عبر extensive datasets. المطورون الذين يدمجون عبر LLM Resayil يحصلون على وصول فوري إلى enterprise-grade inference قادر على التعامل مع full-codebase analysis و long-document synthesis دون fragmentation. يضمن الـ architecture دقة عالية في مهام العربية والإنجليزية، مما يجعله مثاليًا لبناء sophisticated agents تتطلب deep contextual retention و precise logical execution. تضمن الـ Low-latency endpoints عودة نتائج API calls بكفاءة حتى تحت heavy load.

مصمم لـ production environments، يعمل GLM 5.2 على enterprise tier مع 8x credit multiplier، مما يعكس الـ superior computational density الخاصة به وجودة المخرجات. سيجد الباحثون أن الـ bilingual proficiency استثنائية لـ cross-lingual benchmarks، بينما يمكن لقادة الأعمال إجراء deploy بثقة مع معرفة أن النموذج يدعم native Arabic nuance بجانب global standards. هذا التوازن بين القوة الخام والمرونة اللغوية يسمح للفرق بـ scale demanding workloads بأمان. باختيارك هذا النموذج، أنت تعطي الأولوية للدقة والعمق، مما يضمن تلبية تطبيقاتك لمتطلبات modern AI deployment الصارمة دون المساومة على متطلبات اللغة الإقليمية.

Specifications

Display Name GLM 5.2

Family Glm

Category Thinking

Parameters 756b

Context Window 1,000,000 tokens

Min Tier Enterprise

Status Available

Pricing

8×

credits per token

1K 8,000 Credits

10K 80,000 Credits

100K 800,000 Credits

View Pricing Plans

Code Examples

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://llmapi.resayil.io/v1/",
    api_key="YOUR_API_KEY"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://llmapi.resayil.io/v1",
    api_key="YOUR_API_KEY"
)

message = client.messages.create(
    model="glm-5.2",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(message.content[0].text)

const response = await fetch(
    "https://llmapi.resayil.io/v1/chat/completions",
    {
        method: "POST",
        headers: {
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
        },
        body: JSON.stringify({
            model: "glm-5.2",
            messages: [
                { role: "user", content: "Hello!" }
            ]
        })
    }
);

const data = await response.json();
console.log(data.choices[0].message.content);

curl https://llmapi.resayil.io/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
  }'

Use Cases

تحليل legal codebases كاملة لـ compliance checks

تلخيص video transcripts متعددة الساعات إلى key insights

Refactoring legacy software systems الكبيرة تلقائياً

دمج آلاف research papers لـ literature reviews

معالجة financial audit logs كاملة للكشف عن anomalies

In-Depth Guide

Full Guide

الدليل الشامل لـ GLM 5.2 — LLM Resayil

GLM 5.2