Model comparisons
Head-to-head write-ups: what the benchmark gap actually means, and which model fits which job.
GLM-5.2 与 Kimi K2.6 对比：10 项评测的胜负、许可差异与部署门槛
GLM-5.2 在双方共有的 10 项评测中赢下 9 项、平均分高 6.6 分，Terminal-Bench 2.1 一项就差 27.4 分；Kimi K2.6 的体量大出三成，且许可是 Modified MIT 而非标准 MIT。
GLM-5.2 相比 GLM-5.1 提升了什么？两代模型的评测数据与升级取舍
GLM-5.2 在双方共有的 11 项百分制评测中全部领先、平均分高 6.4 分，但增益高度集中——Terminal-Bench 2.1 从 58.7 跃至 81.0，而常识推理几乎原地踏步。
DeepSeek-V4-Pro 与 GLM-5.2 怎么选？两大开源旗舰的能力分野与部署成本
两款 MIT 许可的开源旗舰，总平均分只差 1.7 分，但强项几乎不重叠：GLM-5.2 在前沿数学上以 29.3 比 2.4 碾压，DeepSeek-V4-Pro 在仓库级编程上反超 18.7 分。