Is GLM 5.2 as good as GPT-4?

GLM 5.2 is open-weight and competitive on many tasks, but GPT-4 may still lead on the hardest reasoning and agentic work. The gap keeps narrowing — benchmark both on your actual use case before deciding.

Can I run GLM 5.2 locally?

Yes. GLM 5.2 has open weights, so you can self-host it on your own GPUs or run it via a low-cost API. GPT-4 is API-only and cannot be self-hosted.

How much cheaper is GLM 5.2?

GLM 5.2 costs $2.42/M output vs $60/M for GPT-4 — roughly 25x cheaper via API, and free if you self-host.

GLM 5.2 vs GPT-4 — which should I pick in 2026?

Choose GLM 5.2 if you want to self-host, keep your data private and skip per-token fees — it's open-weight and runs on your own hardware. Choose GPT-4 if you want frontier capability through a managed API with zero infrastructure to run.

Modelli AI · Open-Source vs a Pagamento

GLM 5.2 Aperto vs GPT-4 Pagato

GLM 5.2 vs GPT-4 a confronto — prezzo per token, finestra di contesto, multimodalità, apertura e quale scegliere. Può il modello open-source sostituire quello a pagamento? Analisi completa del 2026.

GPT-4 — profilo completo ›

Prezzi & specifiche aggiornati dai dati in tempo reale · olud.ai

Prezzi dei modelli aperti = fornitore più economico tramite OpenRouter; i tassi ufficiali del produttore possono essere più alti.

GLM 5.2ApertoZ.AI

$0.76 /M input
$2.42 /M outputNessuna tassa per token se si self-host

TipoOpen-weight

Finestra di contesto1M token

MultimodaleNo

Self-hostSì

GPT-4PagatoOpenAI

$30 /M input
$60 /M outputAPI gestita (nessuna infrastruttura da gestire)

TipoProprietario

Finestra di contesto8K token

MultimodaleNo

Self-hostNo

Scegli GLM 5.2 se vuoi auto-ospitare, mantenere i tuoi dati privati e saltare le spese per token — è open-weight e funziona sul tuo hardware. Scegli GPT-4 se vuoi capacità avanzate tramite un'API gestita senza infrastruttura da eseguire.

GLM 5.2 vs GPT-4 specifiche

Spec	GLM 5.2	GPT-4	Vincitore
Creatore	Z.AI	OpenAI	–
Tipo	Open-weight	Proprietario	GLM 5.2
Finestra di contesto	1M token	8K token	GLM 5.2
Prezzo di input	$0.76/M · auto-ospitato gratuito	$30/M	GLM 5.2
Prezzo di output	$2.42/M · auto-ospitato gratuito	$60/M	GLM 5.2
Visione / multimodale	No	No	–
Chiamata di strumenti / funzioni	Sì	Sì	= Pareggio
Auto-ospitato	Sì	No (solo API)	GLM 5.2
Licenza	MIT	Proprietario	GLM 5.2

Differenza di prezzo & quando scegliere ciascuno

25×più economico per token di output

GLM 5.2 è ~25× più economico di GPT-4 sui token di output ($2.42 contro $60 per M token).

Scegli GLM 5.2 se…

Vuole self-hostare o eseguire nel suo cloud
Hai bisogno della finestra di contesto più lunga da 1M
Dà priorità alla privacy dei dati & al controllo
Desidera i costi operativi più bassi
Sta costruendo AI open o riproducibili

Scegli GPT-4 se…

Vuole prestazioni all'avanguardia tramite un'API gestita
Valuta l'affidabilità & l'ecosistema
Non vuole gestire l'infrastruttura

Confronto delle caratteristiche

Capacità	GLM 5.2	GPT-4
Open weights (scaricabili)	✓	✗
Auto-ospitato	✓	✗
Funziona completamente offline	✓	✗
Visione / multimodale	✗	✗
Chiamata di strumenti / funzioni	✓	✓
Finestra di contesto 1M+	✓	✗

Benchmark: GLM 5.2 vs GPT-4

Punteggi di benchmark indipendenti misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio (eccetto la latenza).

GLM 5.2 fornisce 123× più intelligenza per dollaro.

GLM 5.2

GPT-4

Indice di intelligenza

51.1

Indice di codifica

68.8

13.1

GPQA

89.5%

–

L'Ultimo Esame dell'Umanità

40.1%

–

Ragionamento su contesti lunghi

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%

–

Velocità

190 tok/s

0 tok/s

Latenza

Intelligenza per $

24.5

0.2

Dati di benchmark di Artificial Analysis.

Come si comportano GLM 5.2 e GPT-4

🏆 Miglior valore & apertura: GLM 5.2 (4.6 contro 2.0 / 5)

Criterio	GLM 5.2	GPT-4
Costo-efficacia	4.5	2.0
Finestra di contesto	5.0	2.0
Apertura	5.0	1.5
Auto-ospitato	5.0	1.0
Multimodalità	3.5	3.5

I punteggi provengono da dati in tempo reale — prezzo di output (costo), lunghezza del contesto, pesi aperti vs chiusi (apertura & auto-ospitato) e supporto per visione/strumenti (multimodalità). La qualità del compito grezzo non è valutata qui; dipende dal tuo benchmark — vedi il verdetto.

Cosa è ciascun modello

GLM 5.2 Aperto

Z.AI · Open-weight

GLM 5.2 è un modello di ragionamento su larga scala di Z.ai. Supporta input e output di testo con una finestra di contesto di 1M token ed è adatto per flussi di lavoro di agenti a lungo termine, ingegneria del software a livello di progetto,...

GPT-4 Pagato

OpenAI · Proprietario

Il modello di punta di OpenAI, GPT-4 è un modello linguistico multimodale su larga scala in grado di risolvere problemi difficili con maggiore precisione rispetto ai modelli precedenti grazie alla sua conoscenza generale più ampia e al ragionamento avanzato...

Altri modelli in queste famiglie

Queste varianti sono monitorate ma non confrontate qui — una pagina per famiglia mantiene il confronto leggibile.

Altre varianti monitorate

GLM 5.1GLM 5GLM 5 TurboGLM 5V TurboGLM 4.7GLM 4.6GLM 4.7 FlashGLM 4.5GLM 4.6VGLM 4.5 AirGLM 4.5V

Domande frequenti

GLM 5.2 è buono come GPT-4?

GLM 5.2 è open-weight e competitivo in molte attività, ma GPT-4 potrebbe ancora prevalere nei compiti di ragionamento più difficili e nel lavoro agentico. Il divario continua a ridursi — confronti entrambi nel tuo caso d'uso reale prima di decidere.

Posso eseguire GLM 5.2 localmente?

Sì. GLM 5.2 ha open weights, quindi puoi self-hostarlo sulle tue GPU o eseguirlo tramite un'API a basso costo. GPT-4 è solo API e non può essere self-hosted.

Quanto è più economico GLM 5.2?

GLM 5.2 costa $2.42/M output contro $60/M per GPT-4 — circa 25 volte più economico tramite API, e gratuito se lo self-hosti.

GLM 5.2 vs GPT-4 — quale dovrei scegliere nel 2026?

Scegli GLM 5.2 se desidera self-hostare, mantenere i tuoi dati privati e saltare le spese per token — è open-weight e funziona sul tuo hardware. Scegli GPT-4 se desideri capacità all'avanguardia tramite un'API gestita senza infrastruttura da eseguire.

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