模型:GLM-5.2
| 名称 | GLM-5.2 |
|---|---|
| 厂商 | 智谱AI（Z.ai） |
| 发布日期 | 2026-06-13 |
| 上下文 | 1M |
| 最大输出 | 131072 |
| 价格 | $1.4/$4.4 |
| 定位 | 开源新皇 |
一句话点评
1M 上下文吞下整个仓库、FrontierSWE 单代跃升 43.9 分加冕开源新皇，代价是推理 token 全梯队最啰嗦——脑子追上了前沿，腿还没跟上。
社区反馈 · 编程
正面为主但分化：SWE-bench Pro 62.1 反超 GPT-5.5(58.6)，r/ClaudeCode 个人基准 110/110 满分，「GLM 5.2 via Claude Code is the first non-Claude model that feels close to Opus」帖成 r/ClaudeAI 热帖；但 CursorBench 官方仅 55.0%（Max），落后 Opus 4.8 Max 的 62.3% 约 7 分，r/codex 在 50 个真实 Go/Rust PR 上实测「last on quality」，theprimeagen 独立基准 9.0 vs Fable 9.1、SWE-bench Pro 0.621 vs 0.800。共识：常见框架舒适（HN 用户实测后端 Rust/C++「very capable」）、二线框架与偏门命令行搞不定（知乎），超过 200k 上下文后能力明显退化（HN LaurensBER：plan-first + 短命子代理更稳）。
社区反馈 · 推理
数学天花板但效率全梯队最差：AIME 2026 99.2 居首、GPQA-Diamond 91.2（AA 口径 89）、HLE(带工具) 54.7（AA +12 至 40%）；但 AA 实测 43,000 token/任务（GLM-5.1 仅 26k）远超 GPT-5.5 xhigh 的 16k，HN 实测 15 分钟/45k token 推理才写首行代码（Tiberium）。反直觉亮点：AA-Omniscience 幻觉率仅 28%，GPT-5.5 高达 86%——「GPT-5.5 hallucinates 3x more than MIT-licensed GLM-5.2」帖 585 分/294 评论（arrowtsx.dev），同一 Python 架构陷阱题 GLM-5.2 12 秒/799 token 识别不可能性，DS V4 Pro 3m52s/7.7k token 自信地错。
社区反馈 · 中文
中文编程社区正面为主，获封「国产编程模型天花板」（知乎深度测评 10 万+ 阅读）；LINUX DO 实测帖「GLM 5.2测评：跻身第一梯队」（t/2394670）获 200+ 回复，「很强，实际体验已处于跟 GPT、Claude 第一梯队」（t/2397728）；但搜索、知识问答非强项（知乎「如何评价」帖），有 Reddit 用户报告语言混乱（「I said hi, it replied in Chinese…we were still in 2025」，疑似特定部署配置所致，r/LocalLLaMA creative_writing 帖）。
升级共识
编程与长程任务强烈建议升级：SWE-bench Pro 62.1 反超 GPT-5.5(58.6)、1M 上下文让全仓重构成常态（88 万 token 三端一次交付），Nathan Lambert 实测「the model capabilities immediately felt right」、r/ClaudeAI 帖称「first non-Claude model that feels close to Opus」；但纯速度/成本敏感场景需权衡——43k token/任务（GLM-5.1 仅 26k）使实际花费并不便宜，AA 实测 $0.46/任务高于 Kimi K2.6($0.31) 与 MiniMax-M3($0.18)，HN KronisLV 实测订阅 $100→$200 档「approximately as capable as Opus but less annoying」；可留在 GLM-5.1 或换 GPT-5.5 high（10k token/任务）。
榜单与实测落差
分数追平闭源前沿但实测三落后：速度（43k token/任务、Demo 任务 13 分钟 vs 竞品 3 分钟，HN Tiberium「spent over 15 minutes reasoning…45k tokens」）、前端审美（Design Arena 1360 Elo 第一 vs 实际 UI「挤得像早高峰秋石高架」，r/opencode「no vision, text only」帖）、真实 PR 质量（r/codex 实测 last on quality、CursorBench 官方 55.0% 落后 Opus 4.8 的 62.3%）。根因是 1M 上下文撑高跑分而 token 效率未优化（AA 43k/任务全梯队最高），第三方量化版又虚高（HN CuriouslyC「Kimi 官方 API vs 第三方差 20-40%」）。缓解：场景分流（长程重活给 GLM-5.2、快速迭代给 flash/旗舰）+ 关注 reasoning early stopping；超过 200k 上下文建议 plan-first + 子代理拆分（HN LaurensBER 实测）。
数据来源
本页由仓库 content/models/glm-5-2.md 初始化。后续修订通过公开审核队列发布。