开源AI编程工具第一来啦：智谱GLM-5.2上线模力工场，还有专属折扣！
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好消息！！
开源 AI Coding 工具第一：智谱 GLM-5.2 上线模力工场「模型广场」啦！
现在，打开模力工场官网 ，然后点击「模型广场」即可体验和调用满血的正版 GLM-5.2。
价格也直接摆出来：我们在智谱官方定价基础上，为模力工场的用户伙伴们争取到了 95 折优惠～
而且新用户实名验证还送 1000 万 tokens 起！
说句实话，我们这次接入 GLM-5.2，不只因为价格友好，更因为它确实代表了国产 Coding 模型的一次很有分量的升级。
开源 AI 编程工具第一
今年 6 月 13 日，智谱 AI 发了个让 AI 圈刷屏的通告，官宣新一代大模型 GLM-5.2，并宣布开源。
智谱还放了句话：
A step closer to frontier intelligence for everyone.The future of AI is open, and it is for the people.
（让前沿智能离每个人更近一步。未来的 AI 将走向开放，也将惠及全人类。）
让网友直呼“这就是格局”。
在 Code Arena 前端 Web 开发盲测中，GLM-5.2 拿下了 全球第二、开源模型第一 的成绩，仅次于 Anthropic 的闭源大模型 Fable 5。
对于这个成绩，连 Arena 官方都用 “令人难以置信的里程碑” 来形容。
总的来说，GLM-5.2 在前端开发、Agent 任务、长上下文工程处理等场景中，表现都非常出色，被不少 AI Builder 视为国产 Coding 模型的一个重大突破。
具体而且，包括但不限于这几点：
GLM-5.2 的 Coding 和 Agent 能力很强，已经能进入真实项目里，完成相对完整的工程任务。
举个例子：有网友用 GLM-5.2 把官网改成小程序版。
这个任务听起来像是“换个端展示”，但实际还挺复杂的：因为它需要先读懂原官网的代码结构、页面路由、组件拆分、接口调用方式，再对照小程序的开发文档，把 Web 端的实现逻辑迁移到小程序环境里。
这位测试者提到，整个项目代码量大约有 10 万行，而且里面还涉及复杂的后端监控和调度逻辑。
也就是说，GLM-5.2 面对的是一个真实工程现场：代码多、上下文长、依赖关系复杂。
但它仍可以自动完成大部分工程工作：包括读代码、理解文档、拆任务、写代码、调接口和跑通功能等：
它先读取官网项目目录和小程序开发文档，理解原项目的页面结构、数据来源和功能边界。
然后主动向用户确认关键选择，比如页面迁移范围、实现方式或适配策略。
接着拆出开发计划，并行调用多个 Agent 分头推进。
最后完成页面搭建、组件改造、接口适配、功能联调和基础测试。
虽然 GLM-5.2 在中途有误判，但能自我修正，最后找到正确方向。
最终生成的小程序版本，可以正常运行：页面能打开，按钮能点，接口能调，主要信息和功能也都保留了下来。
在这整个过程中，人只需要提供项目材料、确认关键选择，并在最后对 UI、适配和体验细节做验收与微调。
虽然 UI 审美、tabbar 适配、视觉细节还需人工打磨，但核心工程链路已经被 AI 跑通了。
还有网友表示，他用 GLM-5.2 搭配智谱家的桌面 Agent，解决了真实难题。
长任务稳定性很突出，适合大型工程和后端任务。
在 Coding 场景里，在一个长链路任务中持续保持判断力，对大模型来说是个既很关键又很严峻的考验：
比如，前面读过的文档不能忘，已经确定的方案不能乱改，遇到问题要能排查，走错方向还要能及时修正。
对于开发来说，这种稳定性非常重要。
而 GLM-5.2 在这方面的表现还挺稳的。
面对大型工程、复杂后端逻辑和长时间任务推进时，它可以持续读代码、拆流程、查接口、补逻辑、跑测试，不容易突然跑偏；很少出现明显幻觉。
其优势更偏“可控”和“可靠”：它不会显得特别炫技、花哨，但能让人理解它在做什么，也方便人类开发者接管、纠错和继续推进。
长上下文能力明显增强，1M 上下文是重要升级。
这次 GLM-5.2 的上下文长度提升到 1M tokens。
对于 Coding 和 Agent 场景来说，这大概会直接影响模型能不能真正处理真实且常见的大工程。
在真实项目里，模型面对的往往不是几百行代码，而是大量文件、复杂目录结构、接口文档、历史任务记录、开发规范、错误日志、测试结果，甚至还包括类似 Claude.md 这样的长期记忆文件。
所以上下文越长，模型能一次性“装进脑子里”的项目信息就越多，也就越不容易在长任务中丢失关键约束。
GLM-5.2 的长上下文能力，强在它不仅“能塞进去”，而且在较长上下文下还能保持稳定输出。
从已有测评反馈来看，GLM-5.2 在 400K～500K tokens 的长上下文区间里，依然能保持比较稳定的准确性和指令遵循能力。
可和 Claude Code 框架结合，可用性很强。
众所周知，一些海外前沿模型虽然能力很强，但受一些因素影响，国内用户被封号的概率还挺大的。
而 GLM-5.2 可以说，刚好提供了一个很强的国产替代方案。
有人想到了一套很漂亮的组合拳：GLM-5.2 大模型+Claude Code 工程化 Agent 框架。
一边，是 GLM-5.2 在 Coding、Agent、长上下文和后端工程任务上已经足够强，能支撑复杂任务的理解和执行。
另一边，Claude Code 作为目前成熟度很高的 Agent 编程框架，已经把“让模型接管工程流程”这件事做得比较顺：任务拆解、文件检索、代码修改、终端执行、错误反馈、连续迭代，都有相对成熟的闭环。
二者强强联手：模型能读懂，框架能执行；模型能规划，框架能落地；模型能修正，框架能验证。
成为了对目前国内开发者而言，可用性很强、上手成本相对低，且工程闭环完整的一套 Coding Agent 方案。
教程：在模力工场如何使用 GLM-5.2
首先，打开「模力工场」官网；然后点击进入「模型广场」下拉找到智谱 GLM-5.2 模型；再点击「在线体验」即可试用。
每个用户都可以创建、管理自己的 API 密钥：
用一个平台 API Key，就可以调用模型广场中的所有已授权模型。这样在切换模型时，就不用反复更换平台、重新配置 API 了。
当然，同一个用户也可以免费创建多个 API 密钥，方便区分不同项目、不同应用场景。
此处，放上保姆级教程：
本文来源：InfoQ