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GLM 5.2OPEN
GLM 5.2 (Z.AI): tarification API en direct, fenêtre de contexte et les meilleures alternatives open-source, suivies quotidiennement par OpenSourceAI.tech.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.
Benchmarks & performance
Scores de benchmark indépendants pour GLM 5.2, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : max.
Pour le même budget, GLM 5.2 offre 3,9 fois plus de capacité. Les poids ouverts signifient également que vous pouvez l'auto-héberger et ne rien payer par token.
À propos de ce modèle
GLM 5.2 est un modèle d'IA à poids ouverts de Z.AI. Vous pouvez le télécharger et l'héberger vous-même gratuitement ; les prix ci-dessous sont des prix de liste d'API hébergées, suivis à l'heure, pour les moments où vous préférez la commodité à l'auto-hébergement.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que GLM 5.2 ?
GLM 5.2 est un modèle de langage IA de Z.AI. Il est à poids ouverts : vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre matériel, gratuitement. Il obtient un score de 51.1 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
GLM 5.2 est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez héberger GLM 5.2 vous-même et ne rien payer par jeton. Si vous préférez une API hébergée, les prix affichés sont de 0,68 $ par million de jetons d'entrée et de 2,15 $ par million de jetons de sortie.
À quoi sert GLM 5.2 ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 89.5%, Humanity's Last Exam 40.1%, Long Context Reasoning 71.3%, SciCode 50.5%, IFBench 73.3%, τ²-Bench 99.1%, τ-Bench Banking 26.8%, Terminal-Bench 77.9%, Terminal-Bench Hard 50.8%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.
Quelle est la vitesse de GLM 5.2 ?
Il génère environ 149.6 tokens par seconde, avec un délai médian 0.9s avant le premier token. Mesuré indépendamment par Artificial Analysis.
Puis-je auto-héberger GLM 5.2 ?
Oui. GLM 5.2 a des poids ouverts, donc vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre GPU ou serveur avec des outils comme Ollama, vLLM ou llama.cpp — sans coût par token.
Alternatives open-source
Selon votre charge de travail, un modèle à poids ouverts que vous pouvez auto-héberger peut réduire considérablement les coûts ou supprimer complètement la tarification par token. Nos pages de comparaison mettent ce modèle côte à côte avec les meilleurs concurrents open-source.