GLM-5.2vsGLM 5.1
在 11 个共同 benchmark 中，GLM-5.2 整体领先：GLM-5.2 领先 8 项，GLM 5.1 领先 3 项，持平 0 项，平均分差 +16.17。
GLM-5.28 项(73%)(27%)3 项GLM 5.1
评测分数
按能力类目分组，每组内按分差大小排列；共 11 项。
General Knowledge
胶着 2/2| 评测项 | GLM-5.2 | GLM 5.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| HLE | 9.80392 / 563Normal (No Tools) · Text only | 27.90226 / 563Normal (No Tools) · Text only | -18.10 |
| LiveBench | 73.1821 / 117Normal (No Tools) | 70.1837 / 117Normal (No Tools) | +3 |
Math and Reasoning
GLM-5.2 领先 2/2| 评测项 | GLM-5.2 | GLM 5.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| IMO-AnswerBench | 912 / 24Thinking (No Tools) | 83.8014 / 24Thinking (No Tools) | +7.20 |
| AIME 2026 | 99.203 / 30Thinking (No Tools) | 95.3013 / 30Thinking (No Tools) | +3.90 |
AI Agent - Tool Usage
GLM-5.2 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.2 | GLM 5.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| Tool Decathlon | 48.204 / 10Thinking (With Tools) | 40.706 / 10Thinking (With Tools) | +7.50 |
Claw-style Agent Evaluation
GLM-5.2 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.2 | GLM 5.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| PinchBench v2 | 86.985 / 45Reported best (effort unspecified) | 59.9533 / 45Reported best (effort unspecified) | +27.03 |
Coding and Software Engineer
GLM-5.2 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.2 | GLM 5.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro - Public | 62.1012 / 62Thinking (With Tools) | 58.4020 / 62Thinking (With Tools) | +3.70 |
Long Context
GLM 5.1 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.2 | GLM 5.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| AA-LCR | 42.30154 / 170Normal (No Tools) | 53.30134 / 170Normal (No Tools) | -11 |
Writing and Creative Capabilities
GLM-5.2 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.2 | GLM 5.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| Creative Writing | 1,75322 / 106Normal (No Tools) | 1,58940 / 106Normal (No Tools) | +163.60 |
常识推理
GLM-5.2 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.2 | GLM 5.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| SimpleBench | 58.8036 / 93Normal (No Tools) | 55.1042 / 93Normal (No Tools) | +3.70 |
科学与综合推理
GLM 5.1 领先 1/1| 评测项 | GLM-5.2 | GLM 5.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 71.21310 / 462Normal (No Tools) | 83.90180 / 462Normal (No Tools) | -12.69 |
规格对比
| 字段 | GLM-5.2 | GLM 5.1 |
|---|---|---|
| 发布机构 | 智谱AI | 智谱AI |
| 发布时间 | 2026-06-13 | 2026-03-27 |
| 模型类型 | 推理大模型 | 推理大模型 |
| 架构 | MoE 架构 | MoE 架构 |
| 参数规模 | 7533.3亿 | 7540亿 |
| 上下文长度 | 1M | 200K |
| 最大输出 | 128K | 125K |
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 5.1 |
|---|---|---|
| 文本输入 | $1.4 / 1M tokens | $1.4 / 1M tokens |
| 文本输出 | $4.4 / 1M tokens | $4.4 / 1M tokens |
| 缓存读取 | $0.26 / 1M tokens | $4.4 / 1M tokens |
| 缓存写入 | 暂无公开价格 | $0.26 / 1M tokens |
小结
- GLM-5.2在以下类目领先:Math and Reasoning (2/2)、AI Agent - Tool Usage (1/1)、Claw-style Agent Evaluation (1/1)、Coding and Software Engineer (1/1)、Writing and Creative Capabilities (1/1)、常识推理 (1/1)
- GLM 5.1在以下类目领先:Long Context (1/1)、科学与综合推理 (1/1)
- 胶着类目:General Knowledge
11 个共同 benchmark 上，GLM-5.2 平均高出 16.17 分。
单项差距最大的 benchmark：Creative Writing — GLM-5.2 1,753，GLM 5.1 1,589（分差 +163.60）。
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。