GLM 5.2 上线 Digitalocean 推理平台

GLM-5.2 是 Z.ai(智谱 AI)最新开源的自主软件工程与仓库级推理模型,现在可以通过 DigitalOcean 推理平台直接使用了。众所周知,GLM-5.1 针对长时间运行的代理型编码工作流做了优化,能一口气撑住长达 8 小时的复杂自主任务;而这次的 GLM-5.2 则带来了 100 万 token 的上下文窗口和双推理模式,专为大规模代码分析与重构设计。两款模型都支持工具调用、结构化输出和多语言应用。

GLM-5.2 核心特点

  • MoE 架构,744B 总参数,每次仅激活 40B:兼顾了顶尖模型的复杂推理能力和低延迟、低成本的单次推理开销。
  • 1M 上下文窗口 + IndexShare 机制:可将整个代码仓库或数小时日志一次性送入模型;IndexShare 通过跨层共享索引器,将长上下文场景下的算力开销压缩约 2.9 倍,大幅降低 KV Cache 显存压力。
  • 可调节思考强度(High / Max):简单任务可降低思考强度以换取低延迟,复杂任务可拉满至 Max 模式让模型输出隐藏思维链进行深度推演,在速度与推理深度之间灵活切换。
  • 全栈工具调用与结构化输出支持:原生支持工具调用(Tool Calling)、结构化输出(Structured Output)和多语言应用,适合作为 Agent 控制中枢。

在 Artificial Analysis 的智能指数上,GLM-5.2 以 51 分领先于 Sonnet 4.6 的 47 分。但是 GLM 的价格才自由 Sonnet 的一半。所以很多团队都选择了 GLM 。

近期,DigitalOcean 推理平台上的开源模型都经过了一轮降价。配合 DigitalOcean 推理平台的推理引擎,可帮助你根据任务类别智能调度不同模型,以更低的成本调用多模型服务于你的 AI 产品。

模型 旧 input 价 新 input 价 input 降幅 旧 output 价 新 output 价 output 降幅 缓存价 重复输入节省
GLM 5 $1.00 $0.75 25% $3.20 $2.40 25% $0.20 80.00%
Qwen3 Coder Flash $0.45 $0.45 --- $1.70 $1.70 --- $0.09 80.00%
Qwen 3.5 397B A17B $0.55 $0.39 30% $3.50 $2.45 30% $0.11 79.80%
DeepSeek V4 Flash $0.14 $0.11 20% $0.28 $0.22 20% $0.03 80.00%
DeepSeek V4 Pro $1.74 $1.39 20% $3.48 $2.78 20% $0.35 80.00%
DeepSeek V3.2 $0.50 $0.43 15% $1.60 $1.36 15% $0.15 70.00%
MiniMax M2.5 $0.30 $0.23 25% $1.20 $0.90 25% $0.06 80.00%
Kimi K2.5 $0.50 $0.38 25% $2.70 $2.03 25% $0.20 59.40%
Kimi K2.6 $0.95 $0.76 20% $4.00 $3.20 20% $0.19 80.00%

现在,你不仅可以直接在 DigitalOcean Cloud Console 控制台里和这两款模型开聊,还能通过它完全兼容 OpenAI 的 API 端点直接集成到你现有的 IDE 插件或 AI 工作流里。需要保障固定容量和一致性延迟 SLA 的团队,也可以选择直接在DigitalOcean专用推理(Dedicated Inference)服务中得到专享算力,并通过 BYOM(自带模型)功能直接将定制微调后的私有化权重一键部署。

除了 GLM 系列模型,DigitalOcean 推理服务还支持 Claude Fable5、Sonnet、opus、gpt-oss-120b,以及 DeepSeek、Kimi等数十个模型。具体服务与价格,可详询DigitalOcean 中国区战略合作伙伴卓普云AI Droplet。

相关推荐
元Y亨H2 小时前
深度解析 AI Agent 的 ReAct 模式
llm
元Y亨H2 小时前
AI Agent 的四大核心模块
llm
元Y亨H2 小时前
大模型训练阶段有哪些
llm
七牛开发者3 小时前
从一次修复到长期记忆:Agent 工作流里的知识沉淀
llm·agent·工作流引擎
闲研随记5 小时前
【文献阅读 ICML 2026】RL算法:Critique-GRPO
论文阅读·算法·llm·强化学习·rl·icml·grpo
元Y亨H5 小时前
Transformer 架构深度详解
llm
武子康7 小时前
调查研究-220 Batching 才是 GPU Serving 的第一性原理
人工智能·llm·gpu
武子康8 小时前
调查研究-219 GPU 为什么能快,也为什么容易被大量小请求拖慢?
人工智能·llm·gpu
元Y亨H9 小时前
Token、Prompt、Embedding、Function Calling 概念介绍
llm