GLM 5.2 vs o1-pro comparé — prix par token, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Le modèle open-source peut-il remplacer le modèle payant ? Détails complets pour 2026.
Prix & spécifications actualisés à partir de données en direct · olud.ai
Prix des modèles ouverts = fournisseur le moins cher via OpenRouter; les tarifs des fabricants officiels peuvent être plus élevés.
| Spécification | GLM 5.2 | o1-pro | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Z.AI | OpenAI | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 200K tokens | |
| Prix d'entrée | $0.76/M · auto-hébergement gratuit | $150/M | |
| Prix de sortie | $2.42/M · auto-hébergement gratuit | $600/M | |
| Vision / multimodal | Non | Oui | |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Non | |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | MIT | Propriétaire |
GLM 5.2 est ~248× moins cher que o1-pro sur les tokens de sortie ($2.42 contre $600 par M tokens).
| Capacité | GLM 5.2 | o1-pro |
|---|---|---|
| Open weights (téléchargeables) | ✓ | ✗ |
| Auto-hébergeable | ✓ | ✗ |
| Fonctionne entièrement hors ligne | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✗ | ✓ |
| Appel d'outil / fonction | ✓ | ✗ |
| Fenêtre de contexte de 1M+ | ✓ | ✗ |
Scores de benchmark indépendants mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est (sauf pour la latence).
Données de benchmark par Artificial Analysis.
| Critère | GLM 5.2 | o1-pro |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 4.5 | 2.0 |
| Fenêtre de contexte | 5.0 | 4.0 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 3.5 | 3.5 |
Les scores proviennent de données en direct — prix de sortie (coût), longueur de contexte, poids ouverts vs fermés (ouverture & auto-hébergement) et support de vision/outils (multimodalité). La qualité brute de la tâche n'est pas notée ici ; elle dépend de votre référence — voir le verdict.
GLM 5.2 est un modèle de raisonnement à grande échelle de Z.ai. Il prend en charge l'entrée et la sortie de texte avec une fenêtre de contexte de 1M tokens, et est adapté aux flux de travail d'agents à long terme, à l'ingénierie logicielle au niveau projet,...
La série de modèles o1 est entraînée avec un apprentissage par renforcement pour réfléchir avant de répondre et effectuer un raisonnement complexe. Le modèle o1-pro utilise plus de ressources pour réfléchir plus intensément et fournir...
Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.
GLM 5.2 est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais o1-pro peut encore être meilleur sur les tâches de raisonnement les plus difficiles et le travail agentique. L'écart continue de se réduire — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. GLM 5.2 a des open weights, donc vous pouvez l'auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. o1-pro est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
GLM 5.2 coûte $2.42/M en sortie contre $600/M pour o1-pro — environ 248x moins cher via API, et gratuit si vous vous auto-hébergez.
Choisissez GLM 5.2 si vous souhaitez l'auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par token — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez o1-pro si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à gérer.
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