GLM-5.2 是 Z.ai 近期发布的一款开放权重模型。我的第一印象是，它是目前最好的开放权重模型。按照新发布的惯例，我会将发布时的排行榜排名视为具有时效性的信息。
在架构方面，它基于早期的 GLM-5 和 GLM-5.1 架构构建。具体来说，它复用了多头潜在注意力和DeepSeek 稀疏注意力，即我在DeepSeek V3 到 V3.2 文章中介绍过的 DeepSeek V3.2 的 DSA 机制。
新的特性是 IndexShare。这是针对 DSA 的一种跨层复用技巧。GLM-5.2 并非在每一层都重新计算稀疏注意力的 top-k 索引器，而是每四层才完整运行一次索引器。后续层会复用已选定的 token 索引。
这保留了 DSA 的核心思想，同时降低了处理 100 万 token 推理的成本。注意力模式仍然是自适应的，但模型减少了反复决定关注哪些早期 token 的工作量。
本地的 GLM-5.2 架构卡片包含了当前摘要、配置链接以及基准测试参考。
顺便提一下，在下面的 Artificial Analysis 编程指数快照中，GLM-5.2 得分为 68.8，而 Claude Opus 4.8（最大版本）为 56.7，在编程基准测试上高出 10 多分。对于一款全新的开放权重模型来说，这非常令人印象深刻。
来源：根据我的 Substack 笔记稍作编辑的网站版本。