Z.ai

GLM-5.2Abierto

Name: GLM-5.2
Price: 4.29 USD
Rating: 59.1 (10 reviews)
Author: Z.ai

Z.ai flagship with strong agent tool use and 150+ tokens/s.

#310lanzado 15 jun 2026·Open Weights·Not disclosed

textimage262K ctx

Proveedores de API Obtener clave API →Clasificación

Inteligencia

59.1 #310

AAQI 51.0

Velocidad de Salida

164 t/s

TTFT 1.51 s · ITL 6.1 ms/tok

Precio combinado (3:1)

$2.085 /1M

Entrada $1.35/M · Salida $4.29/M

Contexto

262K

≈ 655 páginas A4 · salida máx. 8,192

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

GLM-5.2

Claude Mythos Preview (#1)

Average (68)

Los ejes del radar se aproximan a partir de las puntuaciones de categoría cuando faltan mediciones directas — ver Metodología.

Despliegue de API

Comparar hosts y latencia

Throughput, TTFT y precios de caché en Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock y Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI

Ver matriz de proveedores →

Puntuaciones por Fuente

Arena.ai ↗

1469.0

#33 · 22.3k votes · ±5

Artificial Analysis ↗

51.0

Índice de Inteligencia

Puntuaciones por Categoría

Valor95.0 Contexto largo87.5 Matemáticas69.8 Agéntico66.9 Razonamiento65.6 Intelligence52.6 Código41.9 Velocidad36.4 Conocimiento4.4

Resultados de Benchmarks

τ²-Bench Retail99.1%GPQA Diamond91.2%MCP Atlas76.8%

Ifbench73.3%

LiveCodeBench71.3%SWE-Bench Pro62.1%Humanity’s Last Exam54.7%Terminal-Bench Hard50.8%SciCode50.5%Toolathlon48.2%

Detalles del Modelo

Fecha de Lanzamiento

15 jun 2026

Parámetros

Not disclosed

Licencia

Open Weights

Ventana de Contexto

262,000 tokens

Precio de Entrada

$1.35/M

Precio de Salida

$4.29/M

Velocidad de Salida

164 t/s

Tiempo al Primer Token

1.51 s

Factura mensual estimada

Solicitudes API mensuales: 100,000Tokens de entrada medios: 1,500Tokens de salida medios: 500Tasa de aciertos de caché de prompts: 50%

Gasto mensual estimado

$0.00

Calculando ahorro vs GPT-4o…

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BibTeX

@misc{llmpodium2026glm52,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of GLM-5.2},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/glm-5-2}
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