Z.ai: GLM 5.2

GLM 5.2 は Z.ai の大規模推論モデルで、api14 にモデル ID z-ai/glm-5.2 として掲載されています。テキストカテゴリに属するため、画像、音声、動画の処理ではなく言語作業向けに作られています。Z.ai はこれを長期的なエージェントワークフローとプロジェクトレベルのソフトウェアエンジニアリングを中心に位置付けており、これは想定される作業の形を示しています。つまり、単発の簡単な質問 rather than、多数のステップにわたり大量の資料に触れるタスクです。

このモデルはテキストを入力として受け取り、テキストを出力として返します。コンテキストウィンドウは 1,048,576 トークン、最大出力は 943,718 トークンなので、プロンプト側も生成側も大規模です。この組み合わせは、モデルが相当量の資料を読み、その後、完全な仕様書、長いリファクタリング計画、拡張された推論トレースなど、長く一貫した結果を一度に生成しなければならないワークロードで重要です。推論動作は reasoning パラメータと include_reasoning パラメータを通じて公開され、reasoning_effort によって、回答前にモデルがどれだけの労力を費やすかを調整できます。

これらの機能は、いくつかの実用的な用途を示しています。多数のツール呼び出しにまたがって状態を保持する必要があるエージェントワークフローは、長いコンテキストとツールサポートに適合します。複数のファイルとその関係をまとめて考慮する必要があるリポジトリ規模のソフトウェアエンジニアリングタスクは、自然な適合先です。長い文書の分析、多段階の調査要約、大規模入力からの構造化抽出も、同じ特性から導かれます。モデルはソース全体を分割せずに視野に収めておけるからです。

api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル ID z-ai/glm-5.2 を使って呼び出せるため、既存の OpenAI クライアントライブラリはベース URL とモデル名を変更するだけで動作します。サポートされるリクエストパラメータは frequency_penalty、include_reasoning、logit_bias、logprobs、max_tokens、min_p、parallel_tool_calls、presence_penalty、reasoning、reasoning_effort、repetition_penalty、response_format、seed、stop、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_k、top_logprobs、top_p です。ツール呼び出しは tools と tool_choice を通じて利用でき、並行呼び出しには parallel_tool_calls を、返信がスキーマに準拠しなければならないケースには structured_outputs と response_format を使用します。temperature、top_p、top_k、min_p および各種ペナルティパラメータなどのサンプリング制御により、決定性を調整する余地が得られ、再現可能または検査可能な出力が必要な場合は seed と logprobs、top_logprobs が役立ちます。

このモデルはテキスト専用であるため、画像または音声入力に依存するタスクには別のモデルが必要です。非常に大きなコンテキストと出力制限は有用ですが、レイテンシの面で無償ではありません。そのため、短く単純なリクエストにはより小さなモデルの方が適している場合があります。ただしテキスト作業の範囲内では、GLM 5.2 は長く多段階の領域を狙っています。