GLM-5.2vsGLM-4.7
在 7 个共同 benchmark 中，GLM-5.2 整体领先：GLM-5.2 领先 7 项，GLM-4.7 领先 0 项，持平 0 项，平均分差 +13.40。
GLM-5.27 项(100%)(0%)0 项GLM-4.7
评测分数
按能力类目分组，每组内按分差大小排列；共 7 项。
General Knowledge
GLM-5.2 领先 2/2| 评测项 | GLM-5.2 | GLM-4.7 | 分差 |
|---|---|---|---|
| LiveBench | 76.249 / 115Normal (No Tools) | 58.0978 / 115Normal (No Tools) | +18.15 |
| HLE | 54.7015 / 181Thinking (With Tools) | 42.8055 / 181 | +11.90 |
AI Agent - Tool Usage
GLM-5.2 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.2 | GLM-4.7 | 分差 |
|---|---|---|---|
| MCP-Atlas | 76.8013 / 38Thinking (With Tools) | 58.1033 / 38Normal (With Tools) | +18.70 |
Coding and Software Engineer
GLM-5.2 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.2 | GLM-4.7 | 分差 |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro - Public | 62.109 / 57Thinking (With Tools) | 40.6053 / 57 | +21.50 |
Math and Reasoning
GLM-5.2 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.2 | GLM-4.7 | 分差 |
|---|---|---|---|
| AIME 2026 | 99.201 / 19Thinking (No Tools) | 92.909 / 19 | +6.30 |
常识推理
GLM-5.2 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.2 | GLM-4.7 | 分差 |
|---|---|---|---|
| SimpleBench | 58.8020 / 67Normal (No Tools) | 47.7033 / 67Thinking (No Tools) | +11.10 |
科学与综合推理
GLM-5.2 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.2 | GLM-4.7 | 分差 |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 91.8626 / 226最高（无工具） | 85.7081 / 226 | +6.16 |
规格对比
| 字段 | GLM-5.2 | GLM-4.7 |
|---|---|---|
| 发布机构 | 智谱AI | 智谱AI |
| 发布时间 | 2026-06-13 | 2025-12-22 |
| 模型类型 | 推理大模型 | 聊天大模型 |
| 架构 | MoE 架构 | MoE 架构 |
| 参数规模 | 7533.3亿 | 3580亿 |
| 上下文长度 | 1M | 200K |
| 最大输出 | 128K | 132072 |
API 调用价格
价格优先使用 DataLearner 配置的 API 记录；缺失项不做推测。
| 价格项 | GLM-5.2 | GLM-4.7 |
|---|---|---|
| 文本输入 | $1.4 / 1M tokens | ¥4 / 1M tokens |
| 文本输出 | $4.4 / 1M tokens | ¥16 / 1M tokens |
| 缓存读取 | $0.26 / 1M tokens | ¥2 / 1M tokens |
| 缓存写入 | 暂无公开价格 | ¥0 / 1M tokens |
小结
- GLM-5.2在以下类目领先:General Knowledge (2/2)、AI Agent - Tool Usage (1/1)、Coding and Software Engineer (1/1)、Math and Reasoning (1/1)、常识推理 (1/1)、科学与综合推理 (1/1)
7 个共同 benchmark 上，GLM-5.2 平均高出 13.40 分。
单项差距最大的 benchmark：SWE-Bench Pro - Public — GLM-5.2 62.10，GLM-4.7 40.60（分差 +21.50）。
本页正文由结构化模型、价格与 benchmark 数据生成，不使用实时 LLM 撰写。