Token 價格係一個誤導嘅成本指標。 測試發現，一個模型嘅每 token 價錢唔代表實際嘅總成本。因為大型模型可能更慳 token，即係話一個每 token 平啲嘅模型，如果要用多好多 token 先完成到同一樣任務，最終總成本反而會更高。呢個發現令 Databricks 改用實際完成任務嘅總成本嚟評估模型，而唔係單純睇 API 嘅 raw 收費 。

總持有成本最著數係 GLM 5.2。 透過 Z.ai 嘅 API，GLM 5.2 嘅收費大約係每百萬 input token 美金 $1.40，每百萬 output token 美金 $4.40 。舉個例，一個團隊每個月處理 1,000 萬個 token，input 同 output 各佔一半，總費用大約係美金 $29 。相比之下，Anthropic 嘅 Opus 4.8 收費係每百萬 input token 美金 $5 同每百萬 output token 美金 $25，對於差唔多或者略高嘅分數，成本可以貴 3 到 6 倍 。喺 Databricks 一個測試入面，GLM 5.2 用 Pi 呢個工具達到 87.5% 嘅通過率，每項任務成本美金 $1.25；而 Opus 4.8 用 Claude Code 嘅高強度模式，通過率差唔多，但成本就要美金 $2.00 。

點解 Databricks 揀咗 GLM 5.2？

表現追得上頂級模型，但成本低好多。 GLM 5.2 喺 SWE-bench Pro 得到 62.1 分，贏過 GPT-5.5 嘅 58.6 分，同 Anthropic 嘅 Opus 4.8 只差幾分 。喺 FrontierSWE Dominance 測試入面，佢有 74.4%，同 Opus 4.8 嘅 75.1% 幾乎一樣 。Databricks 嘅內部測試都印證咗呢啲公開分數：呢個中國開源模型喺真實工程任務上，已經可以同領先嘅商業模型睇齊，甚至更接近 。

開源權重、MIT 授權，部署好靈活。 因為 GLM 5.2 係 MIT 授權，完全開放權重，Databricks 可以自己喺內部部署、微調，再深度整合落佢哋嘅編碼工作流程，唔使俾人坐位授權費，亦都唔會被單一供應商綁死 。呢種授權模式令企業可以喺自己嘅基礎設施度運行模型，避免高用量時嘅 recurring API 成本。

適合長周期、多步驟嘅任務。 呢個基準測試特別關注需要跨越多個檔案同多個推理步驟嘅編碼任務。GLM 5.2 有 100 萬個 token 嘅上下文視窗，同 7440 億個參數嘅混合專家（MoE）架構，正正係為咗呢種大型代碼庫級別嘅長周期工作而優化，唔係淨係用嚟做單一檔案嘅自動補全 。喺 Terminal-Bench 2.1 呢個測試命令列同代理任務執行嘅基準，佢攞到 81.0 分，係最強嘅開源模型，僅次於 Claude Opus 4.8 嘅 85.0 分 。

Token 價格係一個誤導嘅成本指標。 測試發現，一個模型嘅每 token 價錢唔代表實際嘅總成本。因為大型模型可能更慳 token，即係話一個每 token 平啲嘅模型，如果要用多好多 token 先完成到同一樣任務，最終總成本反而會更高。呢個發現令 Databricks 改用實際完成任務嘅總成本嚟評估模型，而唔係單純睇 API 嘅 raw 收費 。

總持有成本最著數係 GLM 5.2。 透過 Z.ai 嘅 API，GLM 5.2 嘅收費大約係每百萬 input token 美金 $1.40，每百萬 output token 美金 $4.40 。舉個例，一個團隊每個月處理 1,000 萬個 token，input 同 output 各佔一半，總費用大約係美金 $29 。相比之下，Anthropic 嘅 Opus 4.8 收費係每百萬 input token 美金 $5 同每百萬 output token 美金 $25，對於差唔多或者略高嘅分數，成本可以貴 3 到 6 倍 。喺 Databricks 一個測試入面，GLM 5.2 用 Pi 呢個工具達到 87.5% 嘅通過率，每項任務成本美金 $1.25；而 Opus 4.8 用 Claude Code 嘅高強度模式，通過率差唔多，但成本就要美金 $2.00 。

點解 Databricks 揀咗 GLM 5.2？

表現追得上頂級模型，但成本低好多。 GLM 5.2 喺 SWE-bench Pro 得到 62.1 分，贏過 GPT-5.5 嘅 58.6 分，同 Anthropic 嘅 Opus 4.8 只差幾分 。喺 FrontierSWE Dominance 測試入面，佢有 74.4%，同 Opus 4.8 嘅 75.1% 幾乎一樣 。Databricks 嘅內部測試都印證咗呢啲公開分數：呢個中國開源模型喺真實工程任務上，已經可以同領先嘅商業模型睇齊，甚至更接近 。

開源權重、MIT 授權，部署好靈活。 因為 GLM 5.2 係 MIT 授權，完全開放權重，Databricks 可以自己喺內部部署、微調，再深度整合落佢哋嘅編碼工作流程，唔使俾人坐位授權費，亦都唔會被單一供應商綁死 。呢種授權模式令企業可以喺自己嘅基礎設施度運行模型，避免高用量時嘅 recurring API 成本。

適合長周期、多步驟嘅任務。 呢個基準測試特別關注需要跨越多個檔案同多個推理步驟嘅編碼任務。GLM 5.2 有 100 萬個 token 嘅上下文視窗，同 7440 億個參數嘅混合專家（MoE）架構，正正係為咗呢種大型代碼庫級別嘅長周期工作而優化，唔係淨係用嚟做單一檔案嘅自動補全 。喺 Terminal-Bench 2.1 呢個測試命令列同代理任務執行嘅基準，佢攞到 81.0 分，係最強嘅開源模型，僅次於 Claude Opus 4.8 嘅 85.0 分 。