#29 GLM 5.2
high
SVG invalide
- Coût
- $0.000
- Temps
- 300.0s
- Tokens
- 0 tok
Z.ai
Sortie: 2026-06-17
Testé le: 2026-07-16 21:43
z-ai/glm-5.2::high
744B au total (40B actifs)MoEOpen source
Résumé
GLM 5.2 obtient 8.0 sur AI BENCHY et se classe #29. Il affiche une fiabilité de 10.0, un taux de réussite de 71.2%, un coût total de $0.929 et un temps de réponse moyen de 62.65s.
Données du modèle
Date de recherche : 2026-08-12
- Paramètres
- 744B au total (40B actifs)
- Architecture
- MoE
- Disponibilité
- Open source
- Licence
- MIT
8.0
Cohérence
8.6
10.0
Total des jetons de sortie
295,347
Total des jetons d'entrée
83,813
Prix d'entrée
$0.919 / 1M
Prix de sortie
$2.887 / 1M
Tests instables
3
Les tests instables ont eu des résultats mixtes entre exécutions (au moins une réussite et un échec).
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
Historique des runs
| Testé le | Score | Fiabilité | Tests corrects | Coût total | Comparer |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 01:42 Nouveau test | 8.0 | 10.0 | $0.775 ↓ | Comparer | |
| 2026-07-16 21:43 Nouveau test ajouté | 8.0 | 10.0 | $0.929 ↑ | Exécution actuelle | |
| 2026-07-10 11:53 Premier run | 8.0 | 9.3 | $0.554 | Comparer |
Ce run a utilisé une suite de benchmark différente. Gardez ce changement de suite à l'esprit lorsque vous lisez l'historique.
Comparaison de runs
| Run | Couverture du benchmark | Score | Cohérence | Fiabilité | Tests corrects | Tests instables | Total des jetons de sortie | Total des jetons d'entrée | Coût total | Temps de réponse (moy.) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-07-16 21:43 · Nouveau test ajouté | 66/66 tentatives | 8.0 | 8.6 | 10.0 | 14/22 | 3 | 295,347 | 83,813 | $0.929 | 62.65s |
| 2026-07-10 11:53 · Premier run | 63/63 tentatives | 8.0 | 7.6 | 9.3 | 13/21 | 6 | 217,640 | 34,993 | $0.554 | 37.09s |
| Différence | — | 0.0 | +1.0 | +0.7 | +1 | -3 | +77707 | +48820 | +$0.376 | +25561ms |
La couverture du benchmark diffère : 66/66 tentatives (Objectif : 3 répétitions par test) contre 63/63 tentatives (Objectif : 3 répétitions par test). Les totaux et les métriques sensibles aux répétitions ne sont pas directement comparables.
Ces deux runs ont utilisé des suites de benchmark différentes, donc les écarts reflètent à la fois les changements du modèle et ceux de la suite.
Historique des prix
Données historiques de tarification pour ce modèle provenant d'OpenRouter.
| Date | Prix d'entrée | Prix de sortie |
|---|---|---|
| 2026-07-10 11:54 | $0.770 / 1M | $2.420 / 1M |
| 2026-07-14 10:48 | $0.929 / 1M | $2.918 / 1M |
| 2026-07-16 15:36 | $0.934 / 1M | $2.935 / 1M |
| 2026-07-16 18:05 | $0.920 / 1M | $2.891 / 1M |
| 2026-07-16 18:31 | $0.919 / 1M | $2.887 / 1M |
Graphiques
Choisissez d'abord le premier modèle, puis cliquez sur un second modèle pour ouvrir une page côte à côte.
Meilleurs modèles par score
Score vs Coût total
Temps de réponse (moy.)
Score vs Temps de réponse (moy.)
Total des jetons de sortie
Score vs Total des jetons de sortie
Comparaison rapide
GLM 5.2highvsDeepSeek V4 Flash 0731highGLM 5.2highvsInklingmediumGLM 5.2highvsDeepSeek V4 Flash 0731lowGLM 5.2highvsGPT-5.6 TerrahighGLM 5.2highvsMuse Spark 1.1highGLM 5.2highvsKimi K3maxGLM 5.2highvsInklinghighGLM 5.2highvsGPT-5.2 ChatnoneGLM 5.2highvsMuse Glimmer 30BxhighGLM 5.2highvsStep 3.7 Flashmedium
Répartition par catégorie
| Catégorie | Score | Cohérence | Tests corrects |
|---|---|---|---|
| Astuces anti-IA | 10.0 | 10.0 | |
| Programmation | 6.4 | 8.6 | |
| Combiné | 10.0 | 10.0 | |
| Analyse et extraction des données | 10.0 | 10.0 | |
| Spécifique au domaine | 3.7 | 6.5 | |
| Intelligence générale | 10.0 | 10.0 | |
| Suivi des instructions | 10.0 | 10.0 | |
| Résolution d'énigmes | 6.0 | 4.6 | |
| Appel d'outils | 10.0 | 10.0 | |
| Culture générale | 3.0 | 10.0 |