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GLM 5.2OPEN
GLM 5.2 è un modello di ragionamento su larga scala di Z.ai.
I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.
- $1.77 per 1M token, assumendo 3 input per 1 output la convenzione utilizzata da Artificial Analysis
- più economico del 6% dei 202 modelli open-weight monitorati qui
- 14 di 18 modelli Z.AI monitorati qui, dal più economico
Benchmark e prestazioni
Punteggi di benchmark indipendenti per GLM 5.2, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio. Modalità di misurazione: Max.
Con lo stesso budget, GLM 5.2 offre 2.2 volte più capacità. I pesi aperti significano anche che puoi fare self-hosting e non pagare nulla per token.
I modelli a questo livello costano $1.5 per 1M token (mediana di 9) — questo costa $1.77.
Più economico e migliore su questo indice: MiMo-V2.6-Pro · DeepSeek V4.1 Flash 1017 · GLM 5.3 e 25 in più
Informazioni su questo modello
GLM 5.2 è un modello AI open-weight di Z.AI. È possibile scaricarlo e self-hostarlo gratuitamente; i prezzi di seguito sono i listini delle API ospitate, aggiornati giornalmente, per quando si preferisce la comodità rispetto al self-hosting.
Domande frequenti
Che cos'è GLM 5.2?
GLM 5.2 è un modello di linguaggio AI di Z.AI. È open-weight: può scaricarlo ed eseguirlo sul proprio hardware, gratuitamente. Ottiene 33.7 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
GLM 5.2 è gratuito?
I pesi sono liberi e open — può self-hostare GLM 5.2 e non pagare nulla per token. Se preferisce un'API hosted, i prezzi di listino sono $0.03 per milione di token di input e $7 per milione di token di output.
A cosa serve GLM 5.2?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 89.5%, Humanity's Last Exam 41.1%, Long Context Reasoning 78.3%, SciCode 51.2%, IFBench 73.3%, τ²-Bench 99.1%, τ-Bench Banking 34.6%, Terminal-Bench 77.9%, Terminal-Bench Hard 50.8%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.
Posso auto-ospitare GLM 5.2?
Sì. GLM 5.2 ha open weights, quindi può scaricarlo ed eseguirlo sulla propria GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.