GLM 5.2 Aberto vs INMercury 2 Pago
GLM 5.2 vs Mercury 2 comparado — preço por token, janela de contexto, multimodalidade, abertura e qual escolher. O modelo open-source pode substituir o pago? Análise completa de 2026.
Preços & especificações atualizados a partir de dados ao vivo · olud.ai
Preços de modelos abertos = provedor mais barato via OpenRouter; as taxas do fabricante oficial podem ser mais altas.
$2.42 /M saídaSem taxas por token se você self-host
$0.75 /M saídaAPI gerenciada (sem infraestrutura para rodar)
Especificações do GLM 5.2 vs Mercury 2
| Especificação | GLM 5.2 | Mercury 2 | Vencedor |
|---|---|---|---|
| Fabricante | Z.AI | Inception | – |
| Tipo | Open-weight | Proprietário | |
| Janela de contexto | 1M tokens | 128K tokens | |
| Preço de entrada | $0.76/M · auto-hospedagem gratuita | $0.25/M | INMercury 2 |
| Preço de saída | $2.42/M · auto-hospedagem gratuita | $0.75/M | INMercury 2 |
| Visão / multimodal | Não | Não | – |
| Chamada de ferramenta / função | Sim | Sim | = Empate |
| Auto-hospedável | Sim | Não (somente API) | |
| Licença | MIT | Proprietário |
Diferença de preço & quando escolher cada um
Mercury 2 é ~3.2× mais barato que o GLM 5.2 em tokens de saída ($0.75 vs $2.42 por M tokens).
- Você quer self-host ou rodar na sua nuvem
- Você precisa da janela de contexto mais longa de 1M
- Você prioriza privacidade de dados & controle
- Você está construindo IA open ou reproduzível
- Você quer desempenho de ponta através de uma API gerenciada
- Você quer o preço de saída mais baixo
- Você valoriza confiabilidade & ecossistema
- Você não quer gerenciar infraestrutura
Comparação de recursos
| Capacidade | GLM 5.2 | Mercury 2 |
|---|---|---|
| Open weights (baixáveis) | ✓ | ✗ |
| Auto-hospedável | ✓ | ✗ |
| Funciona totalmente offline | ✓ | ✗ |
| Visão / multimodal | ✗ | ✗ |
| Chamada de ferramenta / função | ✓ | ✓ |
| Janela de contexto de 1M+ | ✓ | ✗ |
Benchmarks: GLM 5.2 vs Mercury 2
Pontuações de benchmark independentes medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor (exceto latência).
Dados de benchmark por Artificial Analysis.
Como o GLM 5.2 e o Mercury 2 se saem
| Critério | GLM 5.2 | Mercury 2 |
|---|---|---|
| Custo-eficiência | 4.5 | 5.0 |
| Janela de contexto | 5.0 | 3.5 |
| Abertura | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hospedagem | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalidade | 3.5 | 3.5 |
As pontuações vêm de dados ao vivo — preço de saída (custo), comprimento do contexto, pesos abertos vs fechados (abertura & auto-hospedagem) e suporte a visão/ferramenta (multimodalidade). A qualidade bruta da tarefa não é pontuada aqui; depende do seu benchmark — veja o veredicto.
O que cada modelo é
GLM 5.2 Aberto
GLM 5.2 é um modelo de raciocínio em larga escala da Z.ai. Ele suporta entrada e saída de texto com uma janela de contexto de 1M tokens, e é adequado para fluxos de trabalho de agentes de longo prazo, engenharia de software em nível de projeto,...
Mercury 2 Pago
Mercury 2 é um LLM de raciocínio extremamente rápido, e o primeiro LLM de difusão de raciocínio (dLLM). Em vez de gerar tokens sequencialmente, Mercury 2 produz e refina múltiplos tokens em paralelo, alcançando...
Outros modelos nessas famílias
Essas variantes são rastreadas, mas não comparadas aqui — uma página por família mantém a comparação legível.
Perguntas frequentes
O GLM 5.2 é tão bom quanto o Mercury 2?
GLM 5.2 é open-weight e competitivo em muitas tarefas, mas Mercury 2 pode ainda liderar nos trabalhos mais difíceis de raciocínio e agentes. A diferença continua diminuindo — faça benchmarks de ambos em seu caso de uso real antes de decidir.
Posso executar o GLM 5.2 localmente?
Sim. GLM 5.2 tem open weights, então você pode self-host em suas próprias GPUs ou executá-lo via uma API de baixo custo. Mercury 2 é apenas API e não pode ser self-hosted.
GLM 5.2 vs Mercury 2 — qual devo escolher em 2026?
Escolha GLM 5.2 se você quiser self-host, manter seus dados privados e evitar taxas por token — é open-weight e roda no seu próprio hardware. Escolha Mercury 2 se você quiser capacidade de ponta através de uma API gerenciada sem infraestrutura para rodar.
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