モデル概要
GLM-5.2リリースには、知能・性能・料金の特性が異なる2個のモデルがあります。以下では、この2個のモデルの主要指標を比較します。
- 知能が最も高いGLM-5.2のモデルはGLM-5.2 (Max)（34）です。
- 出力速度が最も速いモデルはGLM-5.2 (Non-reasoning)（159トークン/秒）です。
- 最初の回答トークンまでの時間が最も短いモデルはGLM-5.2 (Non-reasoning)（1.13秒）です。
- タスクあたりの費用が最も低いモデルはGLM-5.2 (Max)（$1.47）です。
| 入力モダリティ | 対応：テキスト |
|---|---|
| 出力モダリティ | 対応：テキスト |
| コンテキストウィンドウ | 1M Arial 12ポイントのA4用紙約1500ページ分 |
| 総パラメーター数 | 753B |
| 有効パラメーター数 | 40B 推論時にトークンごとに有効になるパラメーター数 |
| ライセンス | MIT |
| モデルウェイト | Hugging Face |
各指標は同じクラスのモデルと比較します。
- 非推論モデル → 他の非推論モデルとのみ比較
- 推論モデル → 推論モデルと非推論モデルの両方と比較
- オープンウェイトモデル → 同じ規模クラスの他のオープンウェイトモデルとのみ比較：
- 極小：パラメーター数≤4B
- 小：パラメーター数4B～40B
- 中：パラメーター数40B～150B
- 大：パラメーター数>150B
- 独自モデル → 入力／出力のブレンド料金を3:1として、同じ料金帯の独自モデルとオープンウェイトモデルを比較：
- 100万トークンあたり<$0.15
- 100万トークンあたり$0.15～$1
- 100万トークンあたり>$1
知能
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Index とタスクあたりのコスト
費用
Intelligence Index タスクあたりのコスト
速度と遅延
出力速度
能力スコア
能力指数
Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, Humanity's Last Exam, AutomationBench-AA, AA-LCR v1.1, GDP.pdf · Higher is better
Incorporates 6 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, AA-LCR v1.1, GDP.pdf · Higher is better
Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, Humanity's Last Exam, AA-LCR v1.1, GDP.pdf, AutomationBench-AA · Higher is better
Incorporates 6 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, MLCR-AA, Humanity's Last Exam, AutomationBench-AA · Higher is better
Incorporates 6 evaluations: AA-Omniscience, Humanity's Last Exam, CritPt, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, Terminal-Bench 4.0 · Higher is better
Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience, Humanity's Last Exam, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, AA-LCR v1.1 · Higher is better
Z AIの他のリリース
詳細
ウェイト | プロバイダーのベンチマーク | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.2 (Max) |  Z AI | 34 | 753B 推論時に40Bが有効 | 1M | $0.9 | 94 |    +13 | ||
| GLM-5.2 (Non-reasoning) | Z AI | 22 | 753B 推論時に40Bが有効 | 1M | $0.9 | 159 |   +2 |