| Benchmark | Ergebnis | Kontext |
|---|---|---|
| FrontierSWE (Langzeit-Codierung) | 74,4 % | Liegt knapp vor GPT-5.5 (72,6 %) und nur 1 % hinter Claude Opus 4.8 |
| Terminal-Bench 2.1 | 81,0 | Neuer Open-Weight-Höchstwert |
| SWE-bench Pro | 62,1 | Höchster Open-Weight-Wert aller Zeiten |
| SWE-bench Verified | 76,4 % | Auf dem Niveau von Frontier-Modellen |
| GPQA Diamond (Naturwissenschaften) | 80,3 % | Stark in harter Wissenschaft |
| AIME 2025 (Mathematik) | 86,67 % | Spitzenleistung |
| MMLU-Pro | 80,63 % | Breites akademisches Wissen |
| MMLU | 91,72 % | Allgemeinwissen |
| Humanity's Last Exam (mit Tools) | 54,7 % | +12 Punkte gegenüber Vorgänger |
| ProofBench | >30 % | Erstes Open-Weight-Modell über 30 % – 11 Punkte besser als jeder Mitbewerber |
| WebDev Arena | Platz 1 | Übertrifft Claude Fable 5 und Opus 4.8 im Frontend-Benchmark |
Laut Vals AI erzielte GLM-5.2 auf fünf Benchmarks (Vals Index, Harvey's Legal Agent Benchmark, Finance Agent v2, ProofBench, Vibe Code Bench) die besten Ergebnisse aller Modelle – einschließlich Closed-Source-Modellen .
GLM-5.2 behält die 744B Gesamt-/ 40B aktive MoE-Architektur des Vorgängers GLM-5.1 bei, führt aber zwei wesentliche Neuerungen ein :
| Position | Preis |
|---|---|
| Input-Token | 1,40 $ |
| Output-Token | 4,40 $ |
| Gecachter Input | 0,26 $ (Speicher zeitweise kostenlos) |
Quellen:
| Benchmark | Ergebnis | Kontext |
|---|---|---|
| FrontierSWE (Langzeit-Codierung) | 74,4 % | Liegt knapp vor GPT-5.5 (72,6 %) und nur 1 % hinter Claude Opus 4.8 |
| Terminal-Bench 2.1 | 81,0 | Neuer Open-Weight-Höchstwert |
| SWE-bench Pro | 62,1 | Höchster Open-Weight-Wert aller Zeiten |
| SWE-bench Verified | 76,4 % | Auf dem Niveau von Frontier-Modellen |
| GPQA Diamond (Naturwissenschaften) | 80,3 % | Stark in harter Wissenschaft |
| AIME 2025 (Mathematik) | 86,67 % | Spitzenleistung |
| MMLU-Pro | 80,63 % | Breites akademisches Wissen |
| MMLU | 91,72 % | Allgemeinwissen |
| Humanity's Last Exam (mit Tools) | 54,7 % | +12 Punkte gegenüber Vorgänger |
| ProofBench | >30 % | Erstes Open-Weight-Modell über 30 % – 11 Punkte besser als jeder Mitbewerber |
| WebDev Arena | Platz 1 | Übertrifft Claude Fable 5 und Opus 4.8 im Frontend-Benchmark |
Laut Vals AI erzielte GLM-5.2 auf fünf Benchmarks (Vals Index, Harvey's Legal Agent Benchmark, Finance Agent v2, ProofBench, Vibe Code Bench) die besten Ergebnisse aller Modelle – einschließlich Closed-Source-Modellen .
GLM-5.2 behält die 744B Gesamt-/ 40B aktive MoE-Architektur des Vorgängers GLM-5.1 bei, führt aber zwei wesentliche Neuerungen ein :
| Position | Preis |
|---|---|
| Input-Token | 1,40 $ |
| Output-Token | 4,40 $ |
| Gecachter Input | 0,26 $ (Speicher zeitweise kostenlos) |
Quellen: