De acordo com pt.wedoany.com-O GLM-5.2, desenvolvido pela Zhipu AI da China, obteve bons resultados na área de programação de IA. O modelo ficou em segundo lugar globalmente no ranking Arena e em primeiro lugar entre os modelos de código aberto. No Design Arena, que avalia especificamente o "bom gosto" dos modelos, o GLM-5.2 conquistou o primeiro lugar global.
O Arena oficial descreveu a conquista do GLM-5.2 como um "marco inacreditável".
No Design Arena, o GLM-5.2 alcançou o primeiro lugar global.
Em oito benchmarks de referência autoritativos, o desempenho do GLM-5.2 foi notavelmente superior.
Pelos resultados, um grande modelo nacional de código aberto na área de Coding entrou pela primeira vez no top 3 global, estando no mesmo patamar de primeira linha que Claude e OpenAI. O Google Gemini, amplamente mencionado anteriormente, foi substituído pelo GLM-5.2 em termos de capacidade no ranking.
Blogueiros estrangeiros realizaram vários testes práticos, comparando o GLM-5.2 com GPT-5.5 High, Opus 4.8 High e Kimi K2.7 Code.
Um blogueiro considerou que o teste reflete bem a força da IA, e o desempenho do GLM-5.2 já está próximo do Claude Opus 4.8. Outro blogueiro, após os testes, afirmou: "This is crazy".
O GLM-5.2 suporta um contexto de 1M verdadeiramente utilizável, mantendo a liderança em tarefas de longo alcance. Isso significa que ele pode processar contextos de projetos de grande porte e progredir de forma autônoma ao longo de várias horas.
O teste utilizou o projeto Appsmith no GitHub, uma plataforma de código aberto low-code para construir aplicações internas como dashboards e painéis de administração.
Em testes práticos, o GLM-5.2 apresentou bom desempenho em cenários como compreensão completa da base de código, rastreamento de bugs entre arquivos, adição de novas funcionalidades e processamento multitarefa. No projeto Appsmith, ele decompôs o projeto em uma estrutura monorepo, localizou com precisão os diretórios front-end, back-end e de divisão, e identificou vários pontos de acoplamento críticos. No projeto OpenWebUI, ele localizou com sucesso um problema de limite no retorno de fluxo do DirectConnection e forneceu uma solução. No teste de novas funcionalidades, ele dividiu a funcionalidade "Exportar Markdown" em cinco camadas: ferramenta back-end, rota, API front-end, entrada de UI e teste, e executou com sucesso 38 testes de back-end. No teste de processamento multitarefa, ele gerou de uma só vez um conjunto completo de relatórios de análise, tabelas, gráficos e scripts.
Especialistas apontam que a competição em programação de IA está entrando na fase de capacidade de trabalho de longo prazo. Atualmente, os desenvolvedores estão começando a colocar os modelos em fluxos de engenharia reais, onde o modelo precisa ler o projeto completo, entender a arquitetura, rastrear cadeias de chamadas, manter as restrições dos requisitos, modificar vários arquivos, complementar testes e gerar documentação. Nesse contexto, a rota de base do Coding Agent representada pelo GLM-5.2, que é de código aberto, contexto longo e voltada para tarefas reais de engenharia, está se formando como uma terceira opção além do Claude Code e do OpenAI CodeX.
