GLM 5.2 开源：7440 亿总参数、400 亿激活，MIT 协议可完全私有化

智谱把 GLM 5.2 开源了：7440 亿总参数、400 亿激活参数的混合专家模型，原生支持 100 万 token 上下文，MIT 协议允许企业完全私有化部署。提供 BF16、FP8、Q4_K_M、UD-IQ2 四档量化，可搭配 vLLM 或 SGLang 部署。

MIT 协议的分量

这是这次发布最值得关注的一点。MIT 意味着可以商用、可以改、可以闭源分发，几乎不设限制。对比那些写了「禁止对外提供模型服务」的许可，MIT 给了企业真正的自由度，也让法务部门不用开会讨论三个月。

四档量化的实用价值

BF16 是给有钱有卡的团队用的，Q4_K_M 和 UD-IQ2 是给预算有限的团队用的。UD-IQ2 这种超低比特量化能把权重压到很小的显存里，代价是精度损失。实际部署时建议先跑 Q4_K_M，如果质量能接受再往下压。

100 万上下文的真实用途

长上下文不是用来塞整本书的，真正的用途是整仓库代码检索、长时间对话历史保持、大型合同比对。这些场景里，上下文窗口决定了能不能一次性喂够信息。

兼容智能体后端这一点被低估了

明确写了适配 Hermes 和 OpenClaw 这类智能体后端，说明智谱在往工具调用生态上靠，不只是做个聊天模型。对做 Agent 的团队，这意味着接入成本更低。

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MIT 协议是这次最实在的地方，法务不用开会了。四档量化里 UD-IQ2 值得试，超低比特能塞进小显存，代价是精度。建议先跑 Q4_K_M，质量能接受再往下压，别一上来就 IQ2。

MIT 协议比参数规模更实在。我们做过一轮合规评审，光是几个自定义许可就让法务来回拉扯三周。四档量化里 Q4_K_M 在 7440 亿这个规模上精度损失要实测，我倾向先用 FP8 起服务，Q4 留给边缘和测试环境。