GLM-5.2
Une option solide pour l'auto-hébergement et le contrôle total des données.
Présentation
GLM-5.2 est le nouveau modèle phare de Zhipu AI, conçu pour les tâches longues en code et en orchestration d'agents, avec un contexte stable de 1 million de tokens. Ses 754 milliards de paramètres (architecture MoE) et sa licence MIT permettent un déploiement on-premise complet — les données restent dans l'infrastructure de l'entreprise — mais exigent un parc serveur conséquent. Sur le raisonnement pur (HLE, CritPt), il reste toutefois derrière les meilleurs modèles fermés comme GPT-5.5 ou Claude Opus 4.8.
Profil de compétences
Non communiqué
Trois mesures indépendantes
Ce que les gens préfèrent, ce que le modèle sait faire, ce que le marché utilise. Chaque source a ses biais, aucune ne suffit seule : nous les affichons séparément, sans les mélanger.
Forces
- Top mondial sur Arena
- Très long contexte
- Open-source et auto-hébergeable
Limites
- Tarification API non publiée
À qui ça s'adresse
- vous codez avec un agent ou en autonomie
- vous voulez maîtriser vos coûts ou auto-héberger
- vos données doivent rester en UE
Cas d'usage idéaux
- Génération de code complexe
- Orchestration d'agents autonomes
- Analyse de dépôts volumineux
- Déploiement on-premise souverain
- Automatisation DevOps avancée
Accès & disponibilité
Caractéristiques clés
Combien ça coûte par mois
Estimation à partir des prix API sourcés et d’un palier matériel pour l’auto-hébergement. Hypothèses modifiables.
Hypothèses : 36 mois d’amortissement, 0.25 €/kWh, 22 jours/mois, conversion 1 $ = 0.92 €. Hors main-d’œuvre, hors licences logicielles, hors redondance.
nAIvigate Trust Index
Ce que l’éditeur offre et documente pour un usage professionnel en Europe. Un critère non documenté vaut zéro et reste visible : le score monte quand l’éditeur publie, pas quand nous supposons.
19/19 critères documentés · 100 % · dont 12 posés par règle
Voir les critères▾
Badge Trust Index
Affichez ce score dans votre documentation, votre README ou votre page sécurité. Il se met à jour automatiquement.
[](https://naivigate.com/fr/model/glm-5-2)Données & conformité
Ce que nous savons, ligne par ligne, avec la source et la date. Ces lignes alimentent les familles Données et Entreprise du Trust Index ci-dessus. La conformité RGPD dépend de votre traitement, pas du modèle seul.
| Résidence des données en UE | Oui |
| Accord de traitement (DPA) | Sans objet· auto-hébergé : les données ne sortent pas |
| Transfert hors UE | Non |
| Entraînement sur vos données | Non |
| Rétention configurable | Sans objet· auto-hébergé : les données ne sortent pas |
| Zero Data Retention | Sans objet· auto-hébergé : les données ne sortent pas |
| Auto-hébergeable | Oui |
| Hébergement déclaré | self |
Qualité des données de la fiche
Ce score mesure la qualité des données de cette fiche : prix, contexte, Elo, licence, documentés, sourcés et récents. Il ne mesure ni le modèle ni sa conformité : pour cela, voir le Trust Index plus haut.
6/8 documentées · 2/8 sources primaires
Faire tourner en local
| Quantization | Disque | RAM / VRAM | Matériel type |
|---|---|---|---|
| Q4 · recommandé | 429.8 Go | 475 Go | Infra GPU serveur (H100/A100…) |
| Q8 · équilibré | 806.8 Go | 889 Go | Infra GPU serveur (H100/A100…) |
| FP16 · qualité max | 1508 Go | 1661 Go | Infra GPU serveur (H100/A100…) |
Estimations pour un contexte modéré. Un long contexte augmente la RAM nécessaire (KV cache).
Déployer
Commandes prêtes à copier, générées depuis la fiche. Ajustez le contexte et le nombre de GPU à votre machine.
Serveur OpenAI-compatible pour la production sur GPU NVIDIA.
pip install vllm
vllm serve zai-org/GLM-5.2 \
--max-model-len 32768 \
--tensor-parallel-size 2 \
--dtype autoDonnées avancées · pour expertsArchitecture, modalités, coût détaillé, benchmarks complets▾
| Arena Elo | 1476 |
| MMLU | — |
| GPQA | — |
| HumanEval | — |
| SWE-Bench | — |
| MATH | — |