TLDR;

O GLM 5.2 lidou muito bem com todas as tarefas: resolveu corretamente a tarefa fácil, implementou seis algoritmos com visualizações na tarefa média e compilou/rodou a simulação difícil em Rust com apenas pequenos ajustes na interface. O autor executou o modelo via nuvem porque o GLM 5.2 tem mais de 7 bilhões de parâmetros e não pôde rodar localmente. O modelo gerou relatórios detalhados explicando cada etapa e produziu código funcional que compilou e executou para todos os projetos testados.

Resumo

O Z.AI lançou o GLM 5.2 e, segundo testes do criador do vídeo, o modelo mostrou desempenho impressionante em tarefas práticas executadas via nuvem (mais de 7 bilhões de parâmetros). Usando o agente pi e um repositório de prompts graduados, o autor testou três projetos: um simples algoritmo de ordenação, uma versão intermediária com seis algoritmos e visualizações intercambiáveis, e uma simulação complexa de disseminação de vírus tipo "hunter" implementada em Rust. Em todos os casos o GLM 5.2 gerou relatórios detalhados, explicou implementações importantes, incluiu funcionalidades bônus e, no caso intermediário, listou a complexidade de cada algoritmo. Para a tarefa mais difícil o modelo criou um plano com mais de dez etapas e implementou o código em Rust que compilou e executou sem necessidade de correções humanas; a simulação funcionou corretamente, com interface levemente desalinhada e controles de velocidade e navegação. O autor conclui que o GLM 5.2 superou expectativas, atende bem a diferentes níveis de complexidade, será usado regularmente e, por ser acessível via vários provedores a baixo custo, pode assumir parte das tarefas que hoje são feitas por OPUS e GPT. Ele recomenda inscrever-se no canal e na newsletter para acompanhar novidades e testes futuros detalhados também.