Benchmarki GLM 5.2: jak model naprawdę sobie radzi

Kiedyś przewijałem wykresy benchmarków bez zatrzymywania. Każda premiera modelu przychodzi ze ścianą słupków, na których nowy model wygodnie wygrywa, więc nauczyłem się je ignorować. Potem pojawił się GLM 5.2, cały mój feed zaczął krzyczeć, że „bije GPT-5.5", i musiałem się dowiedzieć, czy to prawda, czy tylko szum z dnia premiery. Wyciągnąłem więc rzeczywiste liczby — z oficjalnej premiery Z.AI, zewnętrznych rankingów i niezależnych recenzji — i ustawiłem je obok siebie.

Oto szczera ocena: GLM 5.2 to najsilniejszy obecnie model z otwartymi wagami w benchmarkach programistycznych. Bije GPT-5.5 w większości z nich, trzyma się w granicach jednego–dwóch punktów od Claude Opus 4.8 w długich zadaniach kodowania i robi to za mniej więcej ułamek ceny. Poniżej znajdziesz, co tak naprawdę mierzy każdy benchmark, gdzie GLM 5.2 wygrywa, gdzie wciąż przegrywa i co to oznacza dla pracy, którą faktycznie byś mu powierzył.

Benchmarki GLM 5.2 w skrócie

Jeśli przeczytasz tylko jedną tabelę, przeczytaj tę. To agentowe zestawy do kodowania, które wszyscy obserwują, z czołowymi wynikami podanymi na premierze:

Liczby odzwierciedlają oficjalną premierę Z.AI oraz zewnętrzne rankingi według stanu na czerwiec 2026. Benchmarki zmieniają się co tydzień, a metodologie się różnią — sprawdź aktualne wartości na stronie każdego dostawcy, zanim je zacytujesz.

Wzorzec rzuca się w oczy od razu: GLM 5.2 stoi powyżej GPT-5.5 i tuż poniżej Opus 4.8 w zestawach, które liczą się w prawdziwym kodowaniu — przy otwartych wagach i znacznie taniej. Rozłóżmy teraz, co stoi za każdym wierszem.

Benchmarki kodowania: bije GPT-5.5, goni Opus

Dwa wyniki, które cytuje się najczęściej, to SWE-bench Pro (czy model potrafi rozwiązać prawdziwe zgłoszenia na GitHubie?) i Terminal-Bench 2.1 (czy potrafi pracować w prawdziwej powłoce, żeby doprowadzić zadanie do końca?).

• SWE-bench Pro: 62.1. To delikatnie wyprzedza GPT-5.5 (58.6) i, co bardziej wymowne, wykonuje skok względem własnego poprzednika GLM 5.1 (58.4). Opus 4.8 wciąż prowadzi tu w surowej liczbie, ale GLM 5.2 to pierwszy otwarty model w zasięgu strzału.
• Terminal-Bench 2.1: 81.0. Oto wynik, który naprawdę mnie zaskoczył. GLM 5.1 uzyskał około 62 w tym samym teście; 5.2 wskakuje na 81.0, lądując kilka punktów za Opus 4.8 (85.0) i GPT-5.5 (84.0). Skok o niemal 20 punktów między generacjami w agentowej pracy z terminalem to największa pojedyncza historia w tych liczbach.

Wniosek dla codziennego kodowania: w pracy typu „rozwiąż to zgłoszenie, uruchom testy, popraw polecenie powłoki", którą wypełnia prawdziwy sprint, GLM 5.2 gra teraz w tej samej lidze co zamknięte modele z czołówki.

Długie zadania: gdzie widać różnicę

To ta szczera część, którą większość wpisów premierowych pomija. Im dłuższe i trudniejsze zadanie, tym bardziej zamknięta czołówka wciąż wysuwa się naprzód — i liczby GLM 5.2 to pokazują.

W FrontierSWE, realistycznym długim kodowaniu, GLM 5.2 (74.4) kończy niemal remisem z Opus 4.8 (75.1) i wyprzedza GPT-5.5 — naprawdę imponujące. W PostTrainBench utrzymuje drugie miejsce, znów przed GPT-5.5. Ale spójrz na SWE-Marathon, wielogodzinną inżynierską harówkę: Opus 4.8 (26.0) to mniej więcej dwukrotność GLM 5.2 (13.0). To te „trudne 10%" ujawniające się w danych — kiedy zadanie rozciąga się na godziny i dziesiątki kroków, premiumowy zamknięty model rozumujący wciąż ma realną przewagę.

To samo zobaczyłem, gdy testowałem oba modele bezpośrednio na 40 prawdziwych pull requestach: GLM 5.2 dorównywał Opusowi w codziennej pracy i odstawał tylko przy najtrudniejszych, najdłuższych problemach. Jeśli chcesz tego rozbioru, opisałem go tutaj: GLM 5.2 kontra Claude Opus 4.8: kodowanie w porównaniu.

Użycie narzędzi, agenci i rozumowanie

Kodowanie to nie cała historia — przepływy agentowe stoją lub upadają na wywoływaniu narzędzi, a niektóre zadania wymagają czystego rozumowania.

• MCP-Atlas: 76.8. W tej ocenie użycia narzędzi GLM 5.2 przewyższa GPT-5.5 (75.3) i stoi o włos poniżej Opus 4.8 (77.8). Dla pętli agentowych niezawodne wywoływanie funkcji liczy się bardziej niż punkt w rankingu, a różnica jest tu na tyle mała, że można uznać ją za remis.
• Tool-Decathlon: 48.2. Oto kolejna szczera porażka. W tym trudniejszym, szerszym benchmarku narzędzi Opus 4.8 (59.9) i GPT-5.5 (55.6) wyraźnie wysuwają się naprzód. Złożona orkiestracja wielu narzędzi to wciąż słaby punkt.
• Rozumowanie: w AIME 2026 (matematyka konkursowa) GLM 5.2 osiąga 99.2, nieznacznie wyprzedzając GPT-5.5 (98.3). W GPQA-Diamond (nauki na poziomie doktoranckim) zdobywa 91.2, ustępując wynikowi 93.6, który osiągają zarówno Opus, jak i GPT-5.5. W tłumaczeniu: jest świetny w ustrukturyzowanej matematyce, o krok z tyłu przy najtrudniejszych pytaniach wymagających wiedzy.

Korona otwartych wag

Oddal się od pojedynczych testów, a zostaje jeden fakt: GLM 5.2 to wiodący model z otwartymi wagami w niezależnym Artificial Analysis Intelligence Index (51 w v4.1), przed innymi otwartymi modelami jak MiniMax-M3, DeepSeek V4 Pro czy Kimi K2.6. Zajął też pierwsze miejsce w kategoriach kodu Design Arena i plasuje się w czołowej garstce wszystkich modeli — otwartych czy zamkniętych — w zbiorczych rankingach jak BenchLM.

Żaden inny model, który możesz pobrać i hostować u siebie, nie stoi tak blisko zamkniętej czołówki. To jest nagłówek, który te benchmarki tak naprawdę przekazują.

Kwestia ceny: ta sama liga, ułamek ceny

Benchmarki nie działają na budżecie, ale twój zespół tak — i to właśnie tutaj GLM 5.2 przestaje być po prostu ciekawy, a staje się decyzją. Cena jego wejścia przez API ląduje w okolicach $1.40 za milion tokenów wobec mniej więcej $5.00 zarówno u Opus 4.8, jak i GPT-5.5. VentureBeat oszacował końcową różnicę, łącząc wejście i wyjście, na około jedną szóstą kosztu GPT-5.5.

Zestaw to z wynikami: dostajesz wydajność w granicach jednego–dwóch punktów od czołówki w większości pracy kodowej, za kwotę od jednej trzeciej do jednej szóstej ceny. To ta proporcja sprawia, że korona otwartych wag staje się czymś więcej niż trofeum.

Co te benchmarki naprawdę znaczą dla twojej pracy

Wyniki to abstrakcje. Oto jak przełożyłbym je na decyzję o routingu zadań:

1. Codzienne kodowanie (te 90%) — zgłoszenia, refaktory, testy, kod spajający, praca w terminalu. Liczby GLM 5.2 w SWE-bench Pro, Terminal-Bench i FrontierSWE mówią, że dotrzyma kroku czołówce. Ustaw go jako domyślny.
2. Zadania maratońskie (trudne 10%) — wielogodzinna, wielokrokowa inżynieria, gdzie SWE-Marathon i Tool-Decathlon obnażają różnicę. Trzymaj premiumowy zamknięty model w pogotowiu na takie przypadki.
3. Procesy wrażliwe na koszt lub o dużej skali — proporcja cenowa czyni GLM 5.2 oczywistym wyborem domyślnym, z eskalacją tylko w rzadkim trudnym przypadku.

Jedyne, czego nie uchwyci żaden benchmark, to jak model sprawdza się na twoim kodzie. Wynik to średnia z czyjegoś zestawu testowego; twoje repozytorium, twoje prompty i twoje przypadki brzegowe to to, co faktycznie wdrażasz.

Najszybszy sposób, by samemu przetestować GLM 5.2

Czytanie rankingu to jedno — patrzenie, jak model radzi sobie z twoim własnym zadaniem, to coś innego. Haczyk z modelem o otwartych wagach polega na tym, że „właściwy" sposób jego uruchomienia zwykle oznacza pobieranie wag albo podłączanie klucza API, i większość ludzi utyka właśnie tutaj.

Możesz to wszystko pominąć. glm5.app pozwala rozmawiać z GLM 5.2 prosto w przeglądarce — bez instalacji, bez klucza, bez konfiguracji. Wklej prawdziwe zadanie ze swojego backlogu, zobacz, jak koduje i planuje, i sam oceń jakość codziennego kodowania, zamiast ufać wykresowi.

Jeśli chcesz poczuć, gdzie GLM 5.2 plasuje się względem czołówki, to najszybsza droga: wypróbuj GLM 5.2 za darmo na glm5.app i niech zdecyduje twoje własne zadanie.

Najczęściej zadawane pytania

Czy GLM 5.2 jest lepszy od GPT-5.5 w benchmarkach? W większości zestawów do kodowania i długich zadań — tak: wyprzedza GPT-5.5 w SWE-bench Pro (62.1 wobec 58.6), FrontierSWE (74.4 wobec 72.6) i MCP-Atlas, przy znacznie niższym koszcie.

Czy GLM 5.2 jest lepszy od Claude Opus 4.8? Nie w surowych wynikach. Opus 4.8 wciąż wysuwa się naprzód w większości benchmarków i wyraźnie odrywa się przy najtrudniejszych wielogodzinnych zadaniach (SWE-Marathon, Tool-Decathlon). GLM 5.2 jest na tyle blisko, że w codziennym kodowaniu różnica rzadko się ujawnia — za ułamek ceny.

Jaki jest wynik GLM 5.2 w SWE-bench Pro? 62.1 — pierwszy model z otwartymi wagami, który naprawdę zbliżył się do zamkniętej czołówki, i wyraźny skok względem 58.4 u GLM 5.1.

Czy te liczby benchmarków GLM 5.2 są wiarygodne? Pochodzą z oficjalnej premiery Z.AI i niezależnych rankingów, ale benchmarki zmieniają się szybko, a metody się różnią. Traktuj je jak migawkę i sprawdzaj aktualne wartości na stronie każdego dostawcy.

Jak GLM 5.2 plasuje się wśród otwartych modeli? Na pierwszym miejscu. Przewodzi Artificial Analysis Intelligence Index wśród modeli z otwartymi wagami i prowadzi w kategoriach kodu Design Arena.

Jak mogę przetestować GLM 5.2 bez żadnej konfiguracji? Rozmawiaj z nim za darmo w przeglądarce na glm5.app — bez klucza API, bez instalacji, bez niczego do pobrania.

Podsumowanie

Jak więc GLM 5.2 naprawdę sobie radzi? To model z otwartymi wagami, który w końcu zniwelował różnicę: przed GPT-5.5 w większości benchmarków kodowania, w granicach jednego–dwóch punktów od Claude Opus 4.8 w długich zadaniach i wyraźnie z tyłu tylko przy najtrudniejszych wielogodzinnych zadaniach — a wszystko to za ułamek ceny. Dla pracy, która wypełnia dni większości programistów, wyniki mówią, że to domyślny wybór klasy czołówki, który możesz na dodatek uruchamiać na własny sposób.

Ale benchmark to średnia z czyichś zadań. Jedyny wynik, który się liczy, to jak radzi sobie z twoimi — więc przepuść przez niego własny prompt, bez kluczy, bez konfiguracji, właśnie tutaj: wypróbuj GLM 5.2 za darmo na glm5.app.