GLM 5.2
Z.ai の大型汎用モデルで、NeverNo の有料プランに含まれます。200,000トークンのコンテキスト、必要なときにオンにできる推論、当社のプログラミングテストでの最高の結果が特長です。
2026年11月8日 更新
読めるのは、あなたのデバイスだけ。
会話を読めるのは、あなたのデバイスと、同期していればほかのデバイスだけ。それ以外のどこでも読めません。
私たちには読めない。
メッセージは記録されずに通過します。チャットが保存されるときは、必ず暗号化されています。
モデルはあなたを知らない。
届くのは質問だけ。メール、アカウント、IP アドレスは渡しません。
途中に何も残らない。
回答は戻ってきて、暗号化されてここに保存されます。同期していても、あなたの鍵が平文で私たちに届くことはありません。
ひと目でわかる
| 開発元 | Z.ai |
|---|---|
| コンテキスト | 200,000 トークン |
| 最長の回答 | 8,192 トークン |
| アプリでの強み | 難しい質問 |
| 推論 | 必要なときだけ |
| 利用できる人 | 有料プラン |
| 料金のしくみ | プランの1日の利用枠に含まれ、超えるとクレジット |
| プライバシー | プライベート：リクエストを保存しないことを基準に選んだ提供元で、NeverNo がオープンモデルを動かしています。履歴はブラウザ内で暗号化されたままです。 |
料金
アプリの請求額です。サーバーが課金に使うのと同じ表から読み取っています。1クレジット = $0.01。
| 標準的なメッセージ（入力2,000トークン、出力600トークン） | 1.44 クレジット（$0.0144） |
|---|---|
| 入力100万トークン | 369.25 クレジット（$3.69） |
| 出力100万トークン | 1,160.5 クレジット（$11.61） |
まずプランの1日の利用枠から使われ、超えた分にこの料金が適用されます。
計測結果
私たち自身の計測と第三者のスコアを、条件と日付つきで掲載します。数値は丸めていません。
| 最初の一語が出るまでの時間（中央値） | 2.9 秒NeverNo のクライアント、3ターンの会話12件、2026年11月4日 |
|---|---|
| センシティブなリクエストの非公開テストで拒否されたターン | 5.6 %同じ12件の会話、2026年11月4日 |
| 慎重なモデルがよく拒否する、正当なプログラミングのリクエスト | 12 件中 0 件拒否、スコア 5.8/10各モデル単独で、別系統のモデルが審査員として匿名採点、2026年11月7日 |
| arena.ai の Text Arena 総合スコア | 1,475第三者のリーダーボード、2026年10月27日 時点のページ |
概要
GLM 5.2 は Z.ai の GLM ファミリーのフルサイズのモデルで、無料の GLM 5.3 Flash の上位にあたります。当社のカタログでは「知的」に分類されており、とにかく速い返信ではなく、文章や分析からソフトウェアまで、本格的な作業を想定した汎用モデルです。すべての有料プランに含まれ、1日のメッセージ枠の範囲で、クレジットなしで使えます。
際立った結果は、当社自身のプログラミングテストから出ています。2026年11月7日、慎重なモデルがよく断る類の正当なプログラミング依頼12件を各モデルに単独で与え、別系統のモデルの審査員がブラインドで採点しました。GLM 5.2 はそのどれも断らず、10点満点中5.8点を獲得し、同じ実行の DeepSeek V4 Pro(4.2)や DeepSeek V4 Flash(4.1)を上回りました。arena.ai の Text Arena の総合スコアは、2026年10月27日付のページで1475でした。
推論はお好みで調整できます。デフォルトのままなら許される最小限の推論で答え、手早いやり取りでは推論をオフにでき、時間をかける価値のある質問では、独自のフル推論まで引き上げられます。コンテキストは200,000トークンで、返信は最大8,192トークンに達します。
NeverNo のすべてのオープンモデルと同様、リクエストを保管しないことを理由に選んだプロバイダー上で、身元を結びつけずにプライベートに動作し、会話の履歴は暗号化されてブラウザ内に残ります。
強み
慎重なモデルがよく断る正当なプログラミング依頼で、記録した中で最高の結果です。2026年11月7日に12件中拒否0件、ブラインド評価のスコアは10点満点中5.8でした。
大きな作業用の記憶があります。200,000トークンのコンテキストは、大きなコードベースの抜粋、長い契約書、書籍1冊分の原稿を章ごとに議論するのに十分です。
必要なときだけ推論できます。手早いターンではオフ、難しいターンではオンにして、モデルを切り替えずにメッセージごとに速さと深さを選べます。
有料プランにクレジットなしで含まれるので、重い作業の長いセッションでも残高が減りません。
ソフトウェア以外にも使える汎用モデルです。調査メモ、構成のあるエッセイ、交渉の準備、計画にも向いており、朝のブリーフィングから夕方のまとめまで、一つのモデルで一日の仕事を支えられます。
制限
DeepSeek のモデルより立ち上がりに時間がかかります。2026年11月4日の3ターンの会話12件のテストで、最初の一語まで中央値2.9秒で、DeepSeek V4 Pro の1.2秒と比べて遅めです。
デリケートな依頼の非公開テストでは5.6%のターンで回答を拒否しました。両方の DeepSeek V4 モデルで測った2.8%の2倍です。デリケートな質問に率直な答えが欲しいなら、そちらや NeverNo Uncensored のほうが有力です。
画像は読めません。画像には、無料の GLM 5.3 Flash か、有料プランの Kimi K3 を使ってください。
返信は8,192トークンで止まります。長いファイル全体を一度の回答で得たいなら、DeepSeek V4 Pro がその2倍書けます。
こんなときに
ほかのアシスタントがためらうプログラミング作業
自分のパーサーのファジングツールを書く、怪しいスクリプトの挙動をソースから調べる、スクレイパーを作る、ファイル形式を解析するなど。当社のテストで拒否なしにこなした、正当なエンジニアリングです。
大きなコードベースでの作業
複数のモジュール、スキーマ、失敗したテストを200,000トークンのコンテキストに貼り付けて、リファクタリング計画、移行の道筋、各部分がどうつながっているかのレビューを頼めます。
長文の執筆と分析
レポートの構成づくり、事業計画の批評、方針の2つの版の比較、多くの章にわたる小説の整合性の維持など、大量の素材を一度に保持し、12章が3章と矛盾していることに気づけるモデルが報われる作業です。
プロンプトのコツ
設計上の質問、厄介なバグ、制約が絡み合うものには推論をオンにしてください。修正、名前の変更、手早い調べものではオフにすると、待ち時間が増えずに済みます。
失敗している1行だけでなく、周辺のコードも渡してください。200,000トークンあれば文脈は安く済み、関数名の捏造や、プロジェクトの慣習、フォルダ構成、フレームワークのバージョンに関する誤った思い込みが減ります。
大きな出力では、まず計画を頼み、次に1メッセージにつき1部分ずつ進めてください。返信は8,192トークンが上限なので、作業を分けると各部分が最後まで完成します。
よくある質問
NeverNo の GLM 5.2 は無料ですか？
すべての有料プランに含まれ、1日のメッセージ枠の範囲で、クレジットなしで使えます。無料プランでは、代わりに兄弟モデルの GLM 5.3 Flash を利用できます。
GLM 5.2 はプライベートですか？
はい。NeverNo は、リクエストを保管しないことを理由に選んだプロバイダー上で、お名前を付けずにプライベートモデルとして動かしています。チャットの履歴は、お使いのブラウザ内に暗号化して保存されます。
GLM 5.2 のコーディング能力はどのくらいですか？
2026年11月7日の、慎重なモデルがよく断る正当なプログラミング依頼12件のテストで、拒否は0件、スコアは別系統のモデルによるブラインド採点で10点満点中5.8でした。この実行での最高スコアです。
GLM 5.2 と DeepSeek V4 Pro はどちらがよいですか？
GLM 5.2 は当社のコーディングテストでより良い結果で、推論のオン・オフを切り替えられます。DeepSeek V4 Pro は常に推論し、立ち上がりが速く（11月4日のテストで1.2秒対2.9秒）、デリケートな依頼での拒否も少なく（2.8%対5.6%）、最大16,384トークンの返信を書けます。
GLM 5.2 のコンテキストの大きさは？
NeverNo では200,000トークンで、返信は最大8,192トークンです。