GLM-5.2: inteligência, desempenho e preço do lançamento
O lançamento GLM-5.2 oferece 2 modelos, cada um com diferentes características de inteligência, desempenho e preço. Abaixo, comparamos as principais métricas dos 2 modelos.
- Em inteligência, o principal modelo do GLM-5.2 é GLM-5.2 (max), com 34.
- Em velocidade de saída, o modelo mais rápido é GLM-5.2 (Non-reasoning), com 160 tokens/s.
- Em latência, GLM-5.2 (Non-reasoning), com 1,59 s oferece o menor tempo até o primeiro token de resposta.
- Em termos de preço, GLM-5.2 (max), com $0.96 oferece o menor custo por tarefa.
| Modalidade de entrada | Compatível com: texto |
|---|---|
| Modalidade de saída | Compatível com: texto |
| Janela de contexto | 1M ~1500 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12 |
| Parâmetros totais | 753B |
| Parâmetros ativos | 40B Número de parâmetros ativos por token durante a inferência |
| Licença | Mit |
| Pesos do modelo | Hugging Face |
Inteligência
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task
Custo
Cost per Intelligence Index Task
Velocidade e latência
Output Speed
Pontuações de capacidades
Índices de capacidades
Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2, AA-Briefcase, Humanity's Last Exam, AutomationBench-AA, AA-LCR v1.1, GDP.pdf · Higher is better
Incorporates 6 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2, AA-Briefcase, AutomationBench-AA, AA-LCR v1.1, GDP.pdf · Higher is better
Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2, AA-Briefcase, Humanity's Last Exam, AA-LCR v1.1, GDP.pdf, AutomationBench-AA · Higher is better
Incorporates 6 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2, AA-Briefcase, MLCR-AA, Humanity's Last Exam, AutomationBench-AA · Higher is better
Incorporates 6 evaluations: AA-Omniscience, Humanity's Last Exam, CritPt, GDPval-AA v2, AA-Briefcase, Terminal-Bench v4.0 · Higher is better
Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience, Humanity's Last Exam, GDPval-AA v2, AA-Briefcase, AA-LCR v1.1 · Higher is better
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Mais detalhes
Pesos | Benchmarks de provedores | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.2 (max) |  Z AI | 34 | 753B 40B ativos durante a inferência | 1M | US$ 0,9 | 75 |    +16 | ||
| GLM-5.2 (Non-reasoning) | Z AI | 22 | 753B 40B ativos durante a inferência | 1M | US$ 0,9 | 160 |   +4 |