GLM · 2026-06 · 稀疏 MoE
GLM-5.2
GLM-5.2 是 GLM 於 2026-06 發布的 多頭潛在注意力（MLA） Transformer，共 78 層，隱藏維度 6144，上下文視窗 1,048,576 個 token。
層堆疊
注意力 ×78 · 層數 78
關鍵參數
| 實驗室 | GLM |
|---|---|
| 發布時間 | 2026-06 |
| 總參數 | 767.4 B |
| 激活參數 | 40.2 B |
| 上下文 | 1,048,576 tokens |
| 注意力 | MLA · kv_lora_rank 512 |
| 層數 | 78 |
| 隱藏維度 | 6,144 |
| 注意力頭 | 64 |
| 詞表 | 154,880 |
| 位置編碼 | learned/absolute |
| 正規化 | RMSNorm |
| 激活函數 | silu |
| 訓練精度 | fp8 |
| 架構類別 | GlmMoeDsaForCausalLM |
架構概覽
注意力
多頭潛在注意力（MLA）. kv_lora_rank=512.
前饋 / MoE
它是稀疏混合專家模型：256 個路由專家、top-8 路由；每個 token 約激活 40.2B 參數。
設定中包含 1 個額外的多 token 預測（MTP）層，用於加速解碼。
欄位級對比
對比對象為同實驗室的上一代模型；無前代時取結構最相似的模型。倍數欄 = 本模型數值 ÷ 對比模型數值。
與前代 GLM-5.1 的全欄位對比
| 模型 | GLM-5.2 | GLM-5.1 | 倍數 |
|---|---|---|---|
| model_type | glm_moe_dsa | glm_moe_dsa | ＝ |
| architectures | GlmMoeDsaForCausalLM | GlmMoeDsaForCausalLM | ＝ |
| hidden_size | 6144 | 6144 | ≈1 |
| num_hidden_layers | 78 | 78 | ≈1 |
| num_attention_heads | 64 | 64 | ≈1 |
| num_key_value_heads | 64 | 64 | ≈1 |
| head_dim | 192 | 64 | ×3.00 |
| intermediate_size | 12288 | 12288 | ≈1 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| n_routed_experts | 256 | 256 | ≈1 |
| num_experts_per_tok | 8 | 8 | ≈1 |
| n_shared_experts | 1 | 1 | ≈1 |
| moe_intermediate_size | 2048 | 2048 | ≈1 |
| kv_lora_rank | 512 | 512 | ≈1 |
| qk_rope_head_dim | 64 | 64 | ≈1 |
| q_lora_rank | 2048 | 2048 | ≈1 |
| max_position_embeddings | 1048576 | 202752 | ×5.17 |
| rms_norm_eps | 0.00001 | 0.00001 | ≈1 |
| vocab_size | 154880 | 154880 | ≈1 |
| num_nextn_predict_layers | 1 | 1 | ≈1 |
| attention_bias | false | false | ＝ |
| attention_dropout | 0 | 0 | ＝ |
| dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| eos_token_id | 154820×1 + 154827×1 + 154829×1 | 154820×1 + 154827×1 + 154829×1 | ＝ |
| ep_size | 1 | 1 | ≈1 |
| first_k_dense_replace | 3 | 3 | ≈1 |
結構最相似的模型
- GLM-5.3 (GLM, 2026-08) 1.000
- Hunyuan 4 Preview (Hunyuan, 2026-08) 1.000
- GLM-5 (GLM, 2026-02) 0.999
- GLM-5.1 (GLM, 2026-04) 0.999
- GLM-5.3-Flash (GLM, 2026-08) 0.994
- Kimi K2 0905 (Kimi, 2025-09) 0.938
相似度取值範圍 0（無共同類別特徵）到 1（結構輪廓完全一致）。
原始 config 欄位
53 個欄位
| architectures | GlmMoeDsaForCausalLM |
|---|---|
| attention_bias | false |
| attention_dropout | 0 |
| dtype | bfloat16 |
| eos_token_id | 154820×1 + 154827×1 + 154829×1 |
| ep_size | 1 |
| first_k_dense_replace | 3 |
| head_dim | 192 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 6144 |
| index_head_dim | 128 |
| index_n_heads | 32 |
| index_share_for_mtp_iteration | true |
| index_skip_topk_offset | 3 |
| index_topk | 2048 |
| index_topk_freq | 4 |
| indexer_rope_interleave | true |
| indexer_types | full×21 + shared×57 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 12288 |
| kv_lora_rank | 512 |
| max_position_embeddings | 1048576 |
| mlp_layer_types | dense×3 + sparse×75 |
| model_type | glm_moe_dsa |
| moe_intermediate_size | 2048 |
| moe_layer_freq | 1 |
| moe_router_dtype | float32 |
| n_group | 1 |
| n_routed_experts | 256 |
| n_shared_experts | 1 |
| norm_topk_prob | true |
| num_attention_heads | 64 |
| num_experts_per_tok | 8 |
| num_hidden_layers | 78 |
| num_key_value_heads | 64 |
| num_nextn_predict_layers | 1 |
| pad_token_id | 154820 |
| pretraining_tp | 1 |
| q_lora_rank | 2048 |
| qk_head_dim | 256 |
| qk_nope_head_dim | 192 |
| qk_rope_head_dim | 64 |
| rms_norm_eps | 0.00001 |
| rope_interleave | true |
| routed_scaling_factor | 2.5 |
| scoring_func | sigmoid |
| tie_word_embeddings | false |
| topk_group | 1 |
| topk_method | noaux_tc |
| transformers_version | 5.12.0 |
| use_cache | true |
| v_head_dim | 256 |
| vocab_size | 154880 |