GLM-5.2
- 上下文
- 1M
- 最大输出 128K
- 输入价格
- $1.40
- 每百万 tokens · Z.ai API
- 输出价格
- $4.40
- 每百万 tokens
- Epoch Capabilities Index
- 151.8
- 第 37 名，共 71 个
- LMArena Text
- 1,476
- 第 23 名，共 79 个
在哪里调用
4 个渠道报价 · 按标价显示| 计费项 | 档位 | 价格 |
|---|---|---|
| 输入 | 标准 | $1.40 / 百万 tokens |
| 输出 | 标准 | $4.40 / 百万 tokens |
| 缓存读取 | 标准 | $0.26 / 百万 tokens |
| 缓存写入 | 标准 | 免费 / 百万 tokens |
SiliconFlow（在新标签页打开） zai-org/GLM-5.2 | ||
| 输入 | 标准 | ¥8.00 / 百万 tokens |
| 输出 | 标准 | ¥28.00 / 百万 tokens |
| 缓存读取 | 标准 | ¥2.00 / 百万 tokens |
| 输入 | 标准 | ¥8.00 / 百万 tokens |
| 输出 | 标准 | ¥28.00 / 百万 tokens |
| 缓存读取 | 标准 | ¥2.00 / 百万 tokens |
| 输入 | 标准 | ¥8.00 / 百万 tokens |
| 输出 | 标准 | ¥28.00 / 百万 tokens |
| 缓存读取 | 标准 | ¥2.00 / 百万 tokens |
厂商自报评分
由 Zhipu AI 发布，测试条件以其说明为准| 基准 | 测试设置 | 分数 |
|---|---|---|
| Humanity's Last Exam | text-only subset, no tools | 40.5% |
| text-only subset, with tools, 300K max context | 54.7% | |
| AIME 2026 | temperature 1.0, 163,840 max generation tokens | 99.2% |
| GPQA Diamond | temperature 1.0, 163,840 max generation tokens | 91.2% |
| SWE-bench Pro | OpenHands harness, 400K context | 62.1% |
| Terminal-Bench 2.1 | Terminus-2 harness, 4h timeout, 256K context | 81% |
| Claude Code 2.1.167 harness, avg of 5 runs | 82.7% | |
| MCP-Atlas | 500-task public subset, think mode, Gemini-3.0-Pro judge | 76.8% |
引用评分
来自第三方排行榜，并非我们测得- Epoch Capabilities Index 151.8
第 37 名，共 71 个上榜模型 · 置信区间 149.9–153.6
Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年9月26日 · 我们做的改动
- LMArena Text 1,476
第 23 名，共 79 个上榜模型 · max effort · 置信区间 1,471–1,480 · 43,570 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月25日 · 我们做的改动
- Epoch AI · FrontierMath Tiers 1–3 59.2%
第 29 名，共 56 个上榜模型 · max effort · ±2.96
其他版本：low effort 54.7% · reasoning off 42.5%
Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年9月26日 · 我们做的改动
- Epoch AI · GPQA Diamond 91.9%
第 16 名，共 64 个上榜模型 · max effort · ±1.61
其他版本：low effort 87.9% · reasoning off 71.2%
Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年9月26日 · 我们做的改动
- Epoch AI · SWE-bench Verified 78.7%
第 3 名，共 23 个上榜模型 · max effort · ±1.87
Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年9月26日 · 我们做的改动
- LMArena Text · Chinese 1,519
第 23 名，共 79 个上榜模型 · max effort · 置信区间 1,508–1,530 · 3,128 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月25日 · 我们做的改动
- LMArena Text · Coding 1,512
第 35 名，共 79 个上榜模型 · max effort · 置信区间 1,506–1,519 · 12,052 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月25日 · 我们做的改动