# GLM-5.2 开源模型发布：744B 参数，1M 上下文，可本地运行

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- 作者：TechTechTech
- 发布时间：2026-06-23 07:56
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- 原文链接：https://unsloth.ai/docs/models/glm-5.2

## AI 摘要

Z.ai 发布 GLM-5.2，开源 744B 参数（40B 活跃），1M 上下文窗口，性能与 Claude 4.8 Opus、GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro 持平。通过 Unsloth 动态量化，2-bit GGUF 版本内存需求降至 239GB（-84%），1-bit 版降至 217GB（-86%），可运行于 256GB 统一内存 Mac 或 1×24GB GPU+256GB RAM。提供非思考、高、最大三种思考模式。评测显示动态 1-bit 准确率约 76.2%，2-bit 约 82%。

## 正文

GLM-5.2 是 Z.ai 推出的全新开源模型，在长程编程、推理和智能体任务上均达到 SOTA 性能。该模型拥有 744B 参数、40B 激活参数以及 1M 上下文窗口，目前已可使用 Unsloth Dynamic GGUFs 在本地运行。GLM-5.2 是迄今为止最强的开源模型，在 Artificial Analysis 及众多其他基准测试中，性能与 Claude 4.8 Opus、GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro 相当。

动态 1-bit 量化在体积缩小 86% 的情况下，top-1 准确率达到约 76.2%。动态 2-bit 量化在体积缩小 84% 的情况下，准确率达到约 82%。这意味着模型并非因体积缩小 84% 而性能下降 82%——实际上，其准确率仅比完整的 1.5TB 模型低约 18%。感谢 Z.ai 让 Unsloth 获得零日访问权限。GLM-5.2-GGUF

⚙️ 使用指南

2-bit 动态量化版本 UD-IQ2_M 占用 239GB 磁盘空间——这可以直接放入一台 256GB 统一内存的 Mac 中运行，并且在配备 1 块 24GB GPU 和 256GB RAM 的机器上，通过 MoE 卸载也能良好运行。

1-bit 量化版本可放入 223GB RAM 中运行，而 8-bit 版本则需要 810GB RAM。右侧展示了 1-bit GGUF 的实际运行效果：

表格：推理硬件需求（单位 = 总内存：RAM + VRAM，或统一内存）

1-bit

2-bit

3-bit

4-bit

5-bit

8-bit

223 GB

245 GB

290-360 GB

372-475 GB

570 GB

810 GB

为获得最佳性能，请确保您的总可用内存（包括 VRAM 和系统 RAM）比量化后的模型文件大小有充足的余量。