GLM 5.2 benchmark-tester: Hvordan den faktisk presterer

Jeg pleide å bla rett forbi benchmark-grafer. Hver modelllansering kommer med en vegg av søylediagrammer der den nye modellen beleilig vinner, så jeg hadde lært meg å ignorere dem. Så landet GLM 5.2, hele feeden min begynte å rope at den «slo GPT-5.5», og jeg måtte vite om det var ekte eller bare lanseringsstøy. Så jeg hentet ut de faktiske tallene – fra Z.AIs offisielle lansering, tredjeparts-ledertavler og uavhengige anmeldelser – og stilte dem opp side om side.

Her er den ærlige lesningen: GLM 5.2 er den sterkeste modellen med åpne vekter på kode-benchmarker akkurat nå. Den slår GPT-5.5 på de fleste av dem, lander innenfor ett eller to poeng av Claude Opus 4.8 på langsiktig koding, og gjør det til omtrent en brøkdel av prisen. Under følger hva hver benchmark faktisk måler, hvor GLM 5.2 vinner, hvor den fortsatt taper, og hva det betyr for arbeidet du faktisk ville gitt den.

GLM 5.2 benchmark-tester i et øyekast

Leser du én tabell, så les denne. Dette er de agentiske kode-suitene alle følger med på, med toppscorene rapportert ved lansering:

Tallene gjenspeiler Z.AIs offisielle lansering og tredjeparts-ledertavler per juni 2026. Benchmarker endrer seg ukentlig og metodene varierer – verifiser de gjeldende tallene på hver leverandørs side før du siterer dem.

Mønsteret hopper umiddelbart frem: GLM 5.2 ligger over GPT-5.5 og like under Opus 4.8 på suitene som betyr noe for ekte koding – samtidig som den er åpen i vektene og langt billigere. La oss nå bryte ned hva som ligger bak hver rad.

Kode-benchmarker: Slår GPT-5.5, jager Opus

De to scorene folk siterer mest er SWE-bench Pro (kan modellen løse ekte GitHub-saker?) og Terminal-Bench 2.1 (kan den jobbe i et ekte skall for å få en jobb gjort?).

• SWE-bench Pro: 62.1. Det går så vidt forbi GPT-5.5 (58.6) og, mer talende, hopper forbi sin egen forgjenger GLM 5.1 (58.4). Opus 4.8 leder fortsatt på det rene tallet her, men GLM 5.2 er den første åpne modellen som er innenfor slagavstand.
• Terminal-Bench 2.1: 81.0. Dette er resultatet som faktisk overrasket meg. GLM 5.1 scoret rundt 62 på samme test; 5.2 hopper til 81.0 og lander noen poeng bak Opus 4.8 (85.0) og GPT-5.5 (84.0). Et generasjonshopp på nesten 20 poeng på agentisk terminalarbeid er den største enkeltsaken i disse tallene.

Konklusjonen for hverdagskoding: på den typen «løs denne saken, kjør testene, fiks skall-kommandoen»-arbeid som fyller en ekte sprint, spiller GLM 5.2 nå i samme liga som de lukkede frontmodellene.

Langsiktige benchmarker: Der gapet vises

Dette er den ærlige delen de fleste lanseringsinnlegg pynter på. Jo lengre og hardere oppgaven er, jo mer trekker den lukkede fronten fortsatt fra – og GLM 5.2-tallene viser det.

På FrontierSWE, realistisk langsiktig koding, ender GLM 5.2 (74.4) nesten uavgjort med Opus 4.8 (75.1) og passerer GPT-5.5 – genuint imponerende. På PostTrainBench holder den andreplassen, igjen foran GPT-5.5. Men se på SWE-Marathon, det flertimers ingeniørslitet: Opus 4.8 (26.0) er omtrent det dobbelte av GLM 5.2 (13.0). Det er de «harde 10 prosentene» som dukker opp i dataene – når en oppgave strekker seg over timer og dusinvis av steg, har den dyre lukkede resonnenten fortsatt et reelt forsprang.

Jeg så det samme da jeg testet begge modellene mot hverandre på 40 ekte pull requests: GLM 5.2 matchet Opus på hverdagsarbeidet og falt bare bak på de mest kronglete, lengste problemene. Vil du ha den gjennomgangen, skrev jeg den opp her: GLM 5.2 mot Claude Opus 4.8: Koding, sammenlignet.

Verktøybruk, agenter og resonnering

Koding er ikke hele historien – agent-arbeidsflyter står og faller på verktøykall, og noen oppgaver trenger ren resonnering.

• MCP-Atlas: 76.8. På denne verktøybruk-evalueringen scorer GLM 5.2 høyere enn GPT-5.5 (75.3) og ligger et hårstrå under Opus 4.8 (77.8). For agent-løkker betyr pålitelig funksjonskall mer enn et poeng på ledertavlen, og dette er nært nok til å kalles jevnt.
• Tool-Decathlon: 48.2. Her er den andre ærlige bommerten. På denne hardere, bredere verktøy-benchmarken trekker både Opus 4.8 (59.9) og GPT-5.5 (55.6) tydelig fra. Kompleks orkestrering av mange verktøy er fortsatt et svakt punkt.
• Resonnering: På AIME 2026 (konkurransematematikk) noterer GLM 5.2 99.2 og dytter forbi GPT-5.5 (98.3). På GPQA-Diamond (vitenskap på doktorgradsnivå) scorer den 91.2, bak de 93.6 som både Opus og GPT-5.5 treffer. Oversatt: den er utmerket på strukturert matematikk, et hakk bak på de aller vanskeligste kunnskapsspørsmålene.

Kronen for åpne vekter

Zoom ut fra de enkelte testene, og ett faktum står igjen: GLM 5.2 er den ledende modellen med åpne vekter på den uavhengige Artificial Analysis Intelligence Index (51 på v4.1), foran andre åpne modeller som MiniMax-M3, DeepSeek V4 Pro og Kimi K2.6. Den tok også førsteplassen i Design Arenas kodekategorier og rangerer blant den øverste håndfullen av alle modeller – åpne eller lukkede – på aggregerte ledertavler som BenchLM.

Ingen annen modell du kan laste ned og kjøre selv, er så nær den lukkede fronten. Det er overskriften disse benchmarkene egentlig forteller.

Kostnadsvinkelen: Samme liga, en brøkdel av prisen

Benchmarker kjører ikke på et budsjett, men teamet ditt gjør det – og det er her GLM 5.2 slutter å være interessant og begynner å bli en beslutning. API-inndataprisen lander rundt 1,40 dollar per million tokener mot omtrent 5,00 dollar for både Opus 4.8 og GPT-5.5. VentureBeat anslo det totale gapet, med inn- og utdata blandet, til omtrent en sjettedel av kostnaden til GPT-5.5.

Sett det ved siden av scorene: du får ytelse innenfor ett eller to poeng av fronten på det meste av kodearbeid, for et sted mellom en tredjedel og en sjettedel av prisen. Det er forholdstallet som gjør kronen for åpne vekter til mer enn en pokal.

Hva disse benchmarkene faktisk betyr for arbeidet ditt

Scorer er abstraksjoner. Slik ville jeg oversatt dem til en rutingbeslutning:

1. Hverdagskoding (de 90 prosentene) — saker, refaktoreringer, tester, limkode, terminalarbeid. GLM 5.2s tall på SWE-bench Pro, Terminal-Bench og FrontierSWE sier at den vil holde tritt med fronten. Gjør den til standardvalget.
2. Maratonoppgaver (de harde 10 prosentene) — flertimers, mangetrinns ingeniørarbeid der SWE-Marathon og Tool-Decathlon avslører gapet. Hold en dyr lukket modell i beredskap for disse.
3. Kostnadssensitive eller høyvolums-pipelines — prisforholdet gjør GLM 5.2 til det åpenbare standardvalget, med eskalering kun for det sjeldne harde tilfellet.

Det ene ingen benchmark fanger, er hvordan en modell føles på din kode. En score er et gjennomsnitt over noen andres testsett; ditt repo, dine prompter og dine grensetilfeller er det du faktisk leverer.

Den raskeste måten å teste GLM 5.2 selv

Å lese en ledertavle er én ting – å se en modell håndtere din egen oppgave er noe annet. Haken med en modell med åpne vekter er at den «riktige» måten å kjøre den på vanligvis betyr å laste ned vekter eller koble til en API-nøkkel, og de fleste stopper akkurat der.

Du kan hoppe over alt det. glm5.app lar deg chatte med GLM 5.2 rett i nettleseren – ingen installasjon, ingen nøkkel, ingen oppsett. Lim inn en ekte sak fra backloggen din, se hvordan den koder og planlegger, og vurder hverdagskodekvaliteten selv i stedet for å stole på en graf.

Vil du kjenne hvor GLM 5.2 lander i forhold til fronten, er det den raskeste veien: prøv GLM 5.2 gratis på glm5.app og la din egen oppgave avgjøre.

Ofte stilte spørsmål

Er GLM 5.2 bedre enn GPT-5.5 på benchmarker? På de fleste kode- og langsiktige suitene, ja – den leder GPT-5.5 på SWE-bench Pro (62.1 mot 58.6), FrontierSWE (74.4 mot 72.6) og MCP-Atlas, samtidig som den koster langt mindre.

Er GLM 5.2 bedre enn Claude Opus 4.8? Ikke på rene scorer. Opus 4.8 ligger fortsatt foran på de fleste benchmarker og trekker tydelig fra på de hardeste flertimers-oppgavene (SWE-Marathon, Tool-Decathlon). GLM 5.2 er nær nok til at gapet sjelden vises i hverdagskoding – til en brøkdel av prisen.

Hva er GLM 5.2s SWE-bench Pro-score? 62.1, den første modellen med åpne vekter som virkelig nærmer seg den lukkede fronten, og et tydelig hopp over GLM 5.1s 58.4.

Er disse GLM 5.2 benchmark-tallene pålitelige? De kommer fra Z.AIs offisielle lansering og uavhengige ledertavler, men benchmarker beveger seg fort og metodene varierer. Behandle dem som et øyeblikksbilde og verifiser gjeldende tall på hver leverandørs side.

Hvor rangerer GLM 5.2 blant åpne modeller? Først. Den topper Artificial Analysis Intelligence Index for modeller med åpne vekter og leder Design Arenas kodekategorier.

Hvordan kan jeg teste GLM 5.2 uten noe oppsett? Chat med den gratis i nettleseren på glm5.app – ingen API-nøkkel, ingen installasjon, ingenting å laste ned.

Konklusjonen

Så hvordan presterer GLM 5.2 egentlig? Den er modellen med åpne vekter som endelig lukket gapet: foran GPT-5.5 på de fleste kode-benchmarker, innenfor ett eller to poeng av Claude Opus 4.8 på langsiktig arbeid, og bare tydelig bak på de aller hardeste flertimers-oppgavene – alt til en brøkdel av kostnaden. For arbeidet som fyller de fleste utvikleres dager, sier scorene at den er et frontklasse-standardvalg du også kan kjøre på din egen måte.

Men en benchmark er et gjennomsnitt over noen andres oppgaver. Den eneste scoren som betyr noe, er hvordan den håndterer dine – så kjør din egen prompt gjennom den, ingen nøkler, ingen oppsett, rett her: prøv GLM 5.2 gratis på glm5.app.