GLM-5.2 开源旗舰限时免费体验：753B 参数 MoE 模型零成本接入全攻略

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GLM-5.2 已在 Hugging Face 推理提供商平台开放限时免费调用——这款拥有 753B 参数的 MoE 旗舰模型，支持百万级上下文，采用 MIT 开源协议，并且五大推理平台同步上线。免费期一旦结束即恢复原价，现在只需注册 HF 帐号即可白嫖。

753B

MoE 参数规模

1M

上下文窗口长度

MIT

开源协议类型

认识 GLM-5.2

GLM-5.2 由智谱 AI（Z.ai）推出，是当前最新一代的开源旗舰大模型。它基于混合专家（MoE）架构，总参数量达到 753B，但实际激活的参数量远小于这个数字。相比上一代 GLM-5.1，它在长序列任务上实现了质的飞跃，首次稳定支持百万 token 级别的上下文。

从技术上看，GLM-5.2 采用了 IndexShare 架构：每四层稀疏注意力层共享同一个索引器，使百万 token 级别的每 token 计算量（FLOPs）减少至原来的 1/2.9。同时，模型改进了 MTP 层用于投机解码，最长接受长度可提升 20%。这意味着一方面能承载超长文本，另一方面推理速度也不会拖累体验。

授权方面，GLM-5.2 使用 MIT 开源协议，不设地域限制，也没有商业使用门槛。对个人开发者和中小团队而言，这是当前能够免费利用的最强开源模型之一。

基准测试表现

从官方披露的跑分结果来看，GLM-5.2 在多个重要榜单上成绩突出：

  • AIME 2026 数学推理：99.2，超过 GPT-5.5（98.3）和 Claude Opus 4.8（95.7）
  • GPQA-Diamond 科学问答：91.2，与 GPT-5.5 持平
  • SWE-bench Pro 代码修复：62.1，超过 GPT-5.5（58.6），接近 Claude Opus（69.2）
  • Terminal Bench 2.1 终端操作：81.0，赶超 Gemini 3.1 Pro（74）
  • HLE 高难推理：40.5，引入工具增强后可达 54.7

注意：以上均为厂商自报数据。AIME/HMMT 属于竞赛数学领域，SWE-bench Pro 衡量真实代码修复能力，HLE 则评估高难度开放推理。不同榜单侧重的能力维度各异，单一分数不能代表模型的全面优劣。

为什么现在是薅羊毛的最佳时机

Hugging Face 推理提供商（Inference Providers）是一个推理代理平台，背后聚合了多家推理服务商。GLM-5.2 上线后，Zai、Together AI、Novita、Fireworks、DeepInfra 五家同步提供免费推理额度。你能够：

  • 免费体验 753B 参数的旗舰模型，全程零成本
  • 通过 OpenAI 兼容 API 将模型直接接入 Claude Code、Codex 等编程工具
  • 在窗口期内实测模型的编程与推理能力

免费额度有限，先到先得。如果只是想尝鲜效果，现在正是动手的好时机。

新手三步快速接入

第一步：注册 Hugging Face 帐号

访问 huggingface.co，点击「Sign Up」完成注册。进入 Settings → Access Tokens，创建一个 Fine-grained token，权限勾选「Make calls to Inference Providers」。务必记录下这个 token，后续步骤会用到。

第二步：获取 API 端点与模型名称

推理提供商提供兼容 OpenAI 的 API 端点。关键信息如下：

  • Base URL：https://router.huggingface.co/v1
  • 模型名：zai-org/GLM-5.2
  • 认证方式：Bearer token（即你的 HF token）

第三步：接入编程工具

以 Claude Code 为例，设置以下环境变量即可：

export OPENAI_BASE_URL=https://router.huggingface.co/v1
export OPENAI_API_KEY=hf_xxxxxxxxxxxx
export OPENAI_MODEL=zai-org/GLM-5.2

使用 Codex 的用户同样配置这三个变量即可。若使用 Pi 或 opencode，请参考各自文档中的 Provider 配置项，填入相同的 Base URL 和模型名。

Python 调用示例脚本：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://router.huggingface.co/v1",
    api_key="hf_xxxxxxxxxxxx",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="zai-org/GLM-5.2",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

五大推理平台选择指南

Hugging Face 后端对接了多家推理服务商，免费期间均可选用。默认策略是自动选择最快的平台（fastest），你也可以手动指定：

平台特点
Zai智谱官方推理服务，延迟最低，优先推荐
Together AI北美主流推理平台，稳定性出色
Novita新兴推理服务商，免费额度充裕
Fireworks专注推理优化，吞吐量高
DeepInfra老牌推理平台，免费期间同样可用

指定方式：在模型名后添加冒号与平台名称，例如 zai-org/GLM-5.2:zai-org。

免费额度用完之后怎么办

免费窗口关闭后，GLM-5.2 在 Hugging Face 上的价格将取决于各家推理服务商的报价。参考同类 MoE 模型，API 调用成本通常在每百万 token 数美元区间。偶尔使用的话，免费额度已足够测试；如果需要长期使用，建议关注智谱官方 API 平台（docs.z.ai）的价格，那里往往有更稳定的调用渠道。

另一种选择是本地部署。GLM-5.2 支持 SGLang、vLLM、Transformers、KTransformers 等主流推理框架。不过 753B 参数规模，即便是 MoE 架构，本地运行对显存的需求依然不低，更适合拥有 GPU 资源的团队。

适用与不适用场景

适合的人群 / 场景

  • 想要免费体验开源旗舰模型的个人开发者
  • 需要处理超长文档、小说、代码库等长上下文的团队
  • 利用 Claude Code、Codex 等工具，希望更换模型做对比测试的用户

不适合的人群 / 场景

  • 对延迟敏感的实时对话场景
  • 没有 Hugging Face 帐号且不愿意注册的人
  • 需要离线部署但显存资源不足的情况

提醒：免费窗口期随时可能结束，额度用完即止。注册 HF 帐号需要邮箱验证，建议提前备好。如果网络环境受限，可能需通过特殊途径访问 Hugging Face。

参考来源

  • GLM-5.2 Model Card — huggingface.co/zai-org/GLM-5.2
  • GLM-5 Technical Report — arxiv.org/abs/2602.15763
  • IndexShare Architecture — arxiv.org/abs/2603.12201
  • Hugging Face Inference Providers — huggingface.co/docs/inference-providers