GLM 5.2 Benchmark Sonuçları: Gerçekte Nasıl Performans Gösteriyor

Eskiden benchmark grafiklerini hiç durmadan kaydırıp geçerdim. Her model lansmanı, yeni modelin kolayca kazandığı bir çubuk grafik duvarıyla geliyor, bu yüzden onları görmezden gelmeyi öğrenmiştim. Sonra GLM 5.2 çıktı, bütün akışım onun "GPT-5.5'i geçtiğini" haykırmaya başladı ve bunun gerçek mi yoksa sadece lansman günü gürültüsü mü olduğunu öğrenmem gerekiyordu. Bu yüzden gerçek sayıları topladım — Z.AI'nin resmi sürümünden, üçüncü taraf lider tablolarından ve bağımsız incelemelerden — ve yan yana dizdim.

İşte dürüst değerlendirme: GLM 5.2 şu anda kodlama benchmark'larında açık ağırlıklı en güçlü model. Çoğunda GPT-5.5'i geçiyor, uzun soluklu kodlamada Claude Opus 4.8'in bir iki puan gerisinde kalıyor ve bunu fiyatın yaklaşık bir kesri karşılığında yapıyor. Aşağıda her benchmark'ın gerçekte neyi ölçtüğünü, GLM 5.2'nin nerede kazandığını, nerede hâlâ kaybettiğini ve bunun ona gerçekten devredeceğin iş açısından ne anlama geldiğini bulacaksın.

Bir Bakışta GLM 5.2 Benchmark Sonuçları

Tek bir tablo okuyacaksan, bunu oku. Bunlar herkesin izlediği ajan tabanlı kodlama setleri, lansmanda bildirilen başlıca puanlarla:

Sayılar, Haziran 2026 itibarıyla Z.AI'nin resmi sürümünü ve üçüncü taraf lider tablolarını yansıtır. Benchmark'lar her hafta değişir ve metodolojiler farklılaşır — alıntılamadan önce her sağlayıcının sayfasında güncel rakamları doğrulayın.

Örüntü hemen göze çarpıyor: GLM 5.2, gerçek kodlama için önemli olan setlerde GPT-5.5'in üstünde ve Opus 4.8'in hemen altında duruyor — üstelik açık ağırlıklı ve çok daha ucuz. Şimdi her satırın arkasında ne olduğunu ayrıntılarıyla görelim.

Kodlama Benchmark'ları: GPT-5.5'i Geçiyor, Opus'u Kovalıyor

İnsanların en çok alıntıladığı iki puan SWE-bench Pro (model gerçek GitHub sorunlarını çözebiliyor mu?) ve Terminal-Bench 2.1 (bir işi bitirmek için gerçek bir kabukta çalışabiliyor mu?).

• SWE-bench Pro: 62.1. Bu, GPT-5.5'i (58.6) kıl payı geçiyor ve daha çarpıcı olarak kendi öncülü GLM 5.1'in (58.4) üzerine sıçrıyor. Ham sayıda Opus 4.8 burada hâlâ önde, ama GLM 5.2 vuruş mesafesindeki ilk açık model.
• Terminal-Bench 2.1: 81.0. Beni gerçekten şaşırtan sonuç bu. GLM 5.1 aynı testte yaklaşık 62 almıştı; 5.2, 81.0'a sıçrayarak Opus 4.8'in (85.0) ve GPT-5.5'in (84.0) birkaç puan gerisine yerleşiyor. Ajan tabanlı terminal işinde nesiller arası neredeyse 20 puanlık sıçrama, bu sayılardaki en büyük tek hikâye.

Günlük kodlama için çıkarım: gerçek bir sprint'i dolduran "şu sorunu çöz, testleri çalıştır, kabuk komutunu düzelt" türü işlerde GLM 5.2 artık kapalı sınır modellerle aynı ligde oynuyor.

Uzun Soluklu Görevler: Farkın Görüldüğü Yer

Bu, çoğu lansman yazısının üstünden geçtiği dürüst kısım. Görev ne kadar uzun ve zorsa, kapalı sınır o kadar öne çıkıyor — ve GLM 5.2 sayıları bunu gösteriyor.

Gerçekçi uzun soluklu kodlama olan FrontierSWE'de GLM 5.2 (74.4), Opus 4.8 (75.1) ile neredeyse berabere bitiriyor ve GPT-5.5'i geçiyor — gerçekten etkileyici. PostTrainBench'te ikinciliğini koruyor, yine GPT-5.5'in önünde. Ama saatler süren mühendislik öğütücüsü SWE-Marathon'a bakın: Opus 4.8 (26.0) kabaca GLM 5.2'nin (13.0) iki katı. Verilerde beliren "zor %10" işte bu — bir görev saatlere ve onlarca adıma yayıldığında, prim sınıfı kapalı akıl yürütücünün hâlâ gerçek bir avantajı var.

İki modeli 40 gerçek pull request üzerinde kafa kafaya test ettiğimde aynı şeyi gördüm: GLM 5.2 günlük işlerde Opus'a denk geldi ve yalnızca en çetrefilli, en uzun problemlerde geride kaldı. Bu dökümü istersen, burada yazdım: GLM 5.2 ve Claude Opus 4.8: Kodlama Karşılaştırması.

Araç Kullanımı, Ajanlar ve Akıl Yürütme

Kodlama hikâyenin tamamı değil — ajan iş akışları araç çağırmayla yaşar ya da ölür ve bazı görevler ham akıl yürütme gerektirir.

• MCP-Atlas: 76.8. Bu araç kullanımı değerlendirmesinde GLM 5.2, GPT-5.5'ten (75.3) yüksek puan alıyor ve Opus 4.8'in (77.8) kıl payı altında duruyor. Ajan döngüleri için güvenilir işlev çağırma, lider tablosundaki bir puandan daha önemli ve burada fark berabere sayılacak kadar küçük.
• Tool-Decathlon: 48.2. İşte bir başka dürüst kayıp. Bu daha zor, daha geniş araç benchmark'ında Opus 4.8 (59.9) ve GPT-5.5 (55.6) belirgin biçimde öne çıkıyor. Karmaşık çoklu araç orkestrasyonu hâlâ bir zayıf nokta.
• Akıl yürütme: AIME 2026'da (yarışma matematiği) GLM 5.2 99.2 alarak GPT-5.5'i (98.3) az farkla geçiyor. GPQA-Diamond'da (lisansüstü düzey bilim) 91.2 alıyor, hem Opus'un hem de GPT-5.5'in ulaştığı 93.6'nın gerisinde kalıyor. Çeviri: yapılandırılmış matematikte mükemmel, en zor bilgi sorularında bir adım geride.

Açık Ağırlık Tacı

Tek tek testlerden uzaklaşın, ortada bir gerçek kalır: GLM 5.2, bağımsız Artificial Analysis Intelligence Index'te lider açık ağırlıklı model (v4.1'de 51), MiniMax-M3, DeepSeek V4 Pro ve Kimi K2.6 gibi diğer açık modellerin önünde. Ayrıca Design Arena'nın kod kategorilerinde birinciliği aldı ve BenchLM gibi toplu lider tablolarında tüm modeller — açık ya da kapalı — arasında en üst avuç içinde yer alıyor.

İndirip kendin barındırabileceğin başka hiçbir model kapalı sınıra bu kadar yakın değil. Bu benchmark'ların gerçekte anlattığı başlık işte bu.

Maliyet Açısı: Aynı Lig, Fiyatın Bir Kesri

Benchmark'lar bütçeyle çalışmaz ama ekibin çalışır — ve GLM 5.2'nin sadece ilgi çekici olmaktan çıkıp bir karara dönüştüğü yer burası. API girdi fiyatı milyon token başına yaklaşık $1.40 civarında, hem Opus 4.8 hem de GPT-5.5 için kabaca $5.00'a karşılık. VentureBeat, girdi ve çıktıyı harmanlayarak toplam farkı GPT-5.5'in maliyetinin yaklaşık altıda biri olarak belirledi.

Bunu puanların yanına koyun: çoğu kodlama işinde sınırın bir iki puan içinde performans alıyorsunuz, fiyatın üçte biri ile altıda biri arasında bir tutara. Açık ağırlık tacını bir kupadan fazlası yapan oran işte bu.

Bu Benchmark'lar İşin İçin Gerçekte Ne Anlama Geliyor

Puanlar soyutlamadır. Bunları bir görev yönlendirme kararına nasıl çevireceğim:

1. Günlük kodlama (yüzde 90) — sorunlar, yeniden düzenlemeler, testler, tutkal kodu, terminal işi. GLM 5.2'nin SWE-bench Pro, Terminal-Bench ve FrontierSWE sayıları, sınıra ayak uyduracağını söylüyor. Varsayılan olarak onu kullanın.
2. Maraton görevler (zor yüzde 10) — SWE-Marathon ve Tool-Decathlon'un farkı açığa çıkardığı, saatler süren, çok adımlı mühendislik. Bunlar için prim sınıfı bir kapalı modeli yedekte tutun.
3. Maliyete duyarlı veya yüksek hacimli hatlar — fiyat oranı GLM 5.2'yi bariz varsayılan yapıyor, yalnızca nadir zor durumda yukarı tırmanarak.

Hiçbir benchmark'ın yakalayamadığı tek şey, bir modelin senin kodunda nasıl hissettirdiğidir. Bir puan, başkasının test setinin ortalamasıdır; gerçekte teslim ettiğin şey senin deponuz, senin promptların ve senin uç durumlarındır.

GLM 5.2'yi Kendin Test Etmenin En Hızlı Yolu

Bir lider tablosu okumak başka bir şey — bir modelin kendi görevini nasıl ele aldığını izlemek başka. Açık ağırlıklı bir modelin püf noktası, onu "doğru" şekilde çalıştırmanın genellikle ağırlıkları indirmek ya da bir API anahtarı bağlamak anlamına gelmesi ve çoğu insanın tam burada takılıp kalması.

Bunların hepsini atlayabilirsin. glm5.app GLM 5.2 ile doğrudan tarayıcında sohbet etmeni sağlıyor — kurulum yok, anahtar yok, ayar yok. Birikmiş işlerinden gerçek bir görevi yapıştır, nasıl kodlayıp planladığını izle ve bir grafiğe güvenmek yerine günlük kodlama kalitesini kendin değerlendir.

GLM 5.2'nin sınıra göre nerede durduğunu hissetmek istiyorsan, en hızlı yol bu: GLM 5.2'yi glm5.app'te ücretsiz dene ve kararı senin kendi görevin versin.

Sık Sorulan Sorular

GLM 5.2 benchmark'larda GPT-5.5'ten daha mı iyi? Çoğu kodlama ve uzun soluklu sette evet — SWE-bench Pro (62.1'e karşı 58.6), FrontierSWE (74.4'e karşı 72.6) ve MCP-Atlas'ta GPT-5.5'in önünde, üstelik çok daha düşük maliyetle.

GLM 5.2 Claude Opus 4.8'den daha mı iyi? Ham puanlarda değil. Opus 4.8 hâlâ çoğu benchmark'ta öne geçiyor ve en zor saatler süren görevlerde (SWE-Marathon, Tool-Decathlon) belirgin biçimde açılıyor. GLM 5.2 o kadar yakın ki günlük kodlamada fark nadiren görülüyor — fiyatın bir kesri karşılığında.

GLM 5.2'nin SWE-bench Pro puanı nedir? 62.1, kapalı sınıra gerçekten yaklaşan ilk açık ağırlıklı model ve GLM 5.1'in 58.4'üne göre net bir sıçrama.

Bu GLM 5.2 benchmark sayıları güvenilir mi? Z.AI'nin resmi sürümünden ve bağımsız lider tablolarından geliyorlar, ama benchmark'lar hızlı değişiyor ve yöntemler farklılaşıyor. Onları bir anlık görüntü olarak ele alın ve güncel rakamları her sağlayıcının sayfasında doğrulayın.

GLM 5.2 açık modeller arasında nerede yer alıyor? Birinci. Açık ağırlıklı modeller için Artificial Analysis Intelligence Index'in başında ve Design Arena'nın kod kategorilerinde lider.

GLM 5.2'yi hiç ayar yapmadan nasıl test edebilirim? glm5.app üzerinde tarayıcında ücretsiz sohbet et — API anahtarı yok, kurulum yok, indirilecek hiçbir şey yok.

Sonuç

Peki GLM 5.2 gerçekte nasıl performans gösteriyor? Sonunda farkı kapatan açık ağırlıklı model: çoğu kodlama benchmark'ında GPT-5.5'in önünde, uzun soluklu işlerde Claude Opus 4.8'in bir iki puan içinde ve yalnızca en zor saatler süren görevlerde belirgin biçimde geride — hepsi de fiyatın bir kesri karşılığında. Çoğu geliştiricinin gününü dolduran işler için puanlar, bunun aynı zamanda kendi yöntemine göre çalıştırabileceğin sınır sınıfı bir varsayılan olduğunu söylüyor.

Ama bir benchmark, başkasının görevlerinin ortalamasıdır. Önemli olan tek puan, onun seninkileri nasıl ele aldığıdır — bu yüzden kendi promptunu ondan geçir, anahtar yok, ayar yok, tam burada: GLM 5.2'yi glm5.app'te ücretsiz dene.