来源：MacTalk
周六上午写了篇墨问就出去玩了，打了一小时羽毛球，出去吃东西、徒步摄影，结果赶上了北京下雨，好在随身携带的冲锋衣立功了，回到家已经傍晚了，天蒙蒙黑。
看 Vibe 社群，嚯，一堆同学一直在讨论各种问题，热火朝天的。另外的一个消息是，glm 5.2 正式发布了。
这是个好消息。我最近一直在用 glm 5.1 写东西，国际版纯血 pro，非常扛用，Coding 和长任务能力国内模型顶尖，CatReader 的上线离不开 glm 5.1 的帮忙。
之前我写过文章介绍通过第三方中转接入 Opus 和 GLM 模型，这种方式，方便是方便，但会有所限制。另外，中转站一般是购买大模型厂商的 API 额度，适合企业使用，但是中转站再把 API 转成订阅模式，对于个人来说就很不划算了。
所以无论是国内外的模型，购买原厂纯血订阅计划，是最合适的，别怕麻烦。
至于 glm 5.1，因为太过紧俏和算力问题，国内的订阅计划基本上被黄牛抢走了，我选择了订阅海外版。好处是随便买，速度快，网络直接访问，开发方便，额度耐用。缺点就是贵一点。
如果你的重点是“写代码/接 Claude Code 类工具”，海外版 Z.ai 可能更顺手；如果重点是中文企业应用、知识库、语音、备案、内容安全、国内支付和本土集成，国内 BigModel 更合适，团队版或者直接购买 API 服务。
价格呢，反正都比 Opus 和 GPT 便宜。
看了下 5.2 的 feature，依然是面向“复杂系统工程”和“长周期智能体（Agent）”，这次实现了 1M 超长上下文，赶紧试一下。
墨问的 CatReader 发布之后，除了回馈老会员，一下子涌进来一大批新会员，显然，这说明 CatReader 是有价值的，很赚钱了，那么就要听听用户反馈，说，移动版适配的很糟糕，那就来这个吧。
当天晚上我花了两小时，用智谱 glm 5.2 实现了 CatReader 的移动微信版。
首先，我把移动版的设计思路告诉了 glm 5.2，首页展示什么，左侧栏是树，文章页展示什么元素，上推下拉怎么操作，不要影响任何桌面端 Web 的元素和交互等等。经过两轮讨论，开始做 Plan，大概十分钟的时间，计划就做好了：
确认之后开干，这是一个长任务，执行了 45 分钟，期间没有和我做任何交互：
当时任务做完已经凌晨了，我做了简单的视觉和交互验证，没发现问题，glm 提示我要不要合进主分支提交，按照一个 feature 提交还是多个？这种工程上的协同和主动询问之前是没有的。于是我做了分支合并，程序提交到了生产环境，CatReader 移动版就这么利利索索上线了。
周日上午我重度使用了微信版 CatReader —— 在微信里打开自动登录，就可以阅读了——然后把 CarReader 加入微信浮窗，真有点移动端 App 的意思，可以直接听播客，不过也发现了几个小问题。
晚上又和 glm 5.2 优化这个产品，期间有个 bug，似乎 glm 没听明白，理解上出了点偏差，于是果断切到 Codex 上协助搞定了。glm 虚心表示要向 gpt 学习，你看人家这态度，低调谦逊有内涵啊。
昨晚完成的 feature：feed 名太长截断、文章滚动的优化、输入框防缩放等等。嗷嚎一声，又上线了。
glm 5.2 相对于前代，主要是全面支持了 1M（100万）Tokens 上下文，基本没有出现 exceed context 的错误了。之前的 200k 削微差点事，这次补齐了。另外，就我自己的使用经验，glm 在长程、多轮对话及超长代码库的检索和理解等任务中，确实是国内独一档的。
我把它叫做国区 Opus，应该不为过。
看官方文档，glm 5.2 的思维链（CoT）设计更偏向于软件工程的实际需求。它在面对大规模、高耦合的软件系统时，能够像状态寄存器一样按部就班地梳理所有关联部分的逻辑。在处理简单问题时，其推理模板会迅速“收敛”，不会因为盲目堆砌思维链而造成不必要的 Token 浪费和延迟。
另外，我们在使用大模型的过程里，就现阶段，有个简单的规律：遇到 AI 反复改不好的问题，换模型、换上下文、换约束，往往比继续在原会话里死磕更有效。
海外 glm 目前在国内使用畅通无阻，这对于我非常友好，因为要使用类似 Reqable 的代理软件做跨越模拟调试，能直接访问大模型是很提高效率的，否则切来切去很麻烦。
智谱 5.2 发布后股价大幅回升，又超过了 6000 亿港币。另外模型确实很强，我很开心。
原文链接是我的海外版 glm 邀请码，同好者可入。
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