GLM-5.2開源發布：百萬上下文與編程能力進階及金融投研實測

GLM-5.2發布與核心架構創新

2026年6月17日，智譜AI正式發布并開源新一代旗艦基座模型GLM-5.2。該模型延續GLM-5系列面向AI Coding與長程Agent任務的核心定位，采用MIT開源協議且無地域限制，面向全量Coding Plan用戶開放。其核心突破在于實現了100萬token無損上下文，并針對長程編碼場景進行了專項強化訓練，能夠支撐完整項目級工程上下文交付。在架構端，GLM-5.2通過IndexShare索引共享、MTP推測解碼優化等技術創新，顯著降低了計算開銷。具體而言，IndexShare技術通過共享輕量級indexer，使1M上下文下單token FLOPs降低約2.9倍；MTP層的優化使得長序列推理吞吐較前代大幅提升，在256K–1024K區間相對前代模型仍保持顯著吞吐優勢。

編程能力與長程任務表現

在編程能力層面，GLM-5.2在Code Arena全球前端開發盲測中居可用模型第一，支持多檔思考強度靈活調節，用戶可在模型能力與執行速度、算力成本之間進行顯式權衡。在多項主流編程與工具調用基準上，GLM-5.2保持開源SOTA，整體能力介于Claude Opus 4.7與4.8之間。在FrontierSWE、PostTrainBench、SWE-Marathon三項長程任務基準測試中，GLM-5.2位列開源模型首位，證明其100萬token上下文能力已轉化為實際的長程任務交付能力。與DeepSeek-V4-Pro同口徑基準對比顯示，GLM-5.2在多數編程與長程任務指標上領先DeepSeek-V4-Pro。

金融領域專項評測與投研應用

在金融領域專項評測中，GLM-5.2展現出頂尖的中文金融文本理解能力。基于CFLUE金融應用評估數據集的測試顯示，其在金融文本分類、信息抽取、閱讀理解等任務上表現優異，整體優于多數國產及海外主流大模型。針對Parquet金融數據分析、研報網頁爬蟲、A股擇時回測框架三類典型投研任務的實測表明，GLM-5.2可實現端到端工程交付。在Parquet數據分析任務中，模型展現出深層次的數據洞察能力與任務意圖識別能力，能主動挖掘變量間的潛在關系及市場背景；在網頁爬取任務中，輸出結果整潔，數據清洗徹底，閉環能力突出；在A股回測框架構建中，模型成功構建了包含數據讀取、策略邏輯、交易執行及可視化在內的完整體系，工程完成度高。

高頻因子跟蹤與指數增強策略

報告同時對前期挖掘的高頻選股因子進行了跟蹤測試。價格區間因子衡量股票在日內不同價格區間成交的活躍程度，今年以來表現穩定；價量背離因子衡量股票價格與成交量的相關性，今年以來表現良好；遺憾規避因子通過考察股票賣出后反彈的比例和程度，樣本外超額收益穩定；斜率凸性因子從投資者耐心與供求關系彈性角度刻畫訂單簿特征，但今年以來表現欠佳。基于上述高頻因子構建的高頻“金”組合中證1000指數增強策略，年化超額收益率表現穩健。為進一步增強策略業績，報告構建了高頻&基本面共振組合中證1000指數增強策略，將高頻因子與一致預期、成長和技術等基本面因子等權合成，該策略在樣本外超額收益穩定，年化超額收益率表現優于單一高頻因子策略，超額最大回撤控制較好。