GPT-5.6 SolvsGLM-5.2
在 8 个共同 benchmark 中,GPT-5.6 Sol 整体领先:GPT-5.6 Sol 领先 8 项,GLM-5.2 领先 0 项,持平 0 项,平均分差 +21.59。
GPT-5.6 Sol
OpenAI · 2026-06-26 · 推理大模型
GLM-5.2
智谱AI · 2026-06-13 · 推理大模型
GPT-5.6 Sol8 项(100%)(0%)0 项GLM-5.2
评测分数
按能力类目分组,每组内按分差大小排列;共 8 项。
Coding and Software Engineer
GPT-5.6 Sol 领先 4/4| 评测项 | GPT-5.6 Sol | GLM-5.2 | 分差 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE | 72.701 / 27极高强度思考(工具) | 4421 / 27Deep Thinking (With Tools) | +28.70 |
| Text Arena (Coding) | 1,6204 / 35极高强度思考(无工具) | 1,5935 / 35最高(无工具) | +27.02 |
| WeirdML v2 | 88.762 / 52Thinking High (With Tools) | 67.3121 / 52Thinking High (With Tools) | +21.45 |
| SWE-Bench Pro - Public | 64.607 / 57极高强度思考(工具) | 62.109 / 57Thinking (With Tools) | +2.50 |
Math and Reasoning
GPT-5.6 Sol 领先 2/2| 评测项 | GPT-5.6 Sol | GLM-5.2 | 分差 |
|---|---|---|---|
| FrontierMath Tier 4 v2 | 82.932 / 34最高(无工具) | 29.2716 / 34最高(无工具) | +53.66 |
| FrontierMath v2 | 89.121 / 34最高(无工具) | 59.2119 / 34最高(无工具) | +29.92 |
AI Agent - Tool Usage
GPT-5.6 Sol 领先 1/1| 评测项 | GPT-5.6 Sol | GLM-5.2 | 分差 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 88.801 / 44最高(无工具) | 8117 / 44Thinking High (With Tools) | +7.80 |
科学与综合推理
GPT-5.6 Sol 领先 1/1| 评测项 | GPT-5.6 Sol | GLM-5.2 | 分差 |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 93.5014 / 226最高(无工具) | 91.8626 / 226最高(无工具) | +1.64 |
规格对比
| 字段 | GPT-5.6 Sol | GLM-5.2 |
|---|---|---|
| 发布机构 | OpenAI | 智谱AI |
| 发布时间 | 2026-06-26 | 2026-06-13 |
| 模型类型 | 推理大模型 | 推理大模型 |
| 架构 | 稠密模型 | MoE 架构 |
| 参数规模 | 暂无数据 | 7533.3亿 |
| 上下文长度 | 1.05M | 1M |
| 最大输出 | 128K | 128K |
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 | GPT-5.6 Sol | GLM-5.2 |
|---|---|---|
| 文本输入 | $5 / 1M tokens | $1.4 / 1M tokens |
| 文本输出 | $30 / 1M tokens | $4.4 / 1M tokens |
| 缓存读取 | $0.5 / 1M tokens | $0.26 / 1M tokens |
| 缓存写入 | $6.25 / 1M tokens | 暂无公开价格 |
小结
- GPT-5.6 Sol在以下类目领先:Coding and Software Engineer (4/4)、Math and Reasoning (2/2)、AI Agent - Tool Usage (1/1)、科学与综合推理 (1/1)
8 个共同 benchmark 上,GPT-5.6 Sol 平均高出 21.59 分。
单项差距最大的 benchmark:FrontierMath Tier 4 v2 — GPT-5.6 Sol 82.93,GLM-5.2 29.27(分差 +53.66)。
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。