GLM 5 博客
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GLM 5 的使用指南、教程、对比评测与最新资讯：如何在本地部署运行、各套餐价格方案、性能基准跑分，以及用好 AI 聊天、图像生成与视频生成的实用技巧与最佳实践，一站掌握。
GLM 5.2 vs Claude Sonnet 5：成本、基准与开闭源之争
Claude Sonnet 5 输出每百万 token 收 $15，而 GLM 5.2 只要 $4.40——贵 3.4 倍。Sonnet 5 在推理和编程基准上领先，但 GLM 5.2 以显著更低的成本提供 MIT 开放权重和 1M token 上下文。
GLM 5.2 vs GPT-4.1：基准测试、价格与如何选择
GPT-4.1 每 M 输出 token 收 $8，而 GLM 5.2 只要 $4.40——贵了 82%。GPT-4.1 在指令遵循与长上下文编程上更强，但 GLM 5.2 以显著更低的成本、用 MIT 开放权重完成相近的软件工程任务。
GLM 5.2 vs Claude Haiku 4.5：速度、成本,以及规模何时重要
Claude Haiku 4.5 输出价格 $4/M tokens——与 GLM 5.2 的 $4.40 几乎持平。但 Haiku 4.5 为简单任务的低延迟优化,而 GLM 5.2 以 1M token 上下文在复杂编程上胜出。
GLM 5.2 vs Phi-4:前沿规模 vs 高效小模型
Phi-4 是 14B 参数模型,单张显卡就能跑;GLM 5.2 是 753B MoE 模型,带 1M token 上下文和前沿编程 benchmark。本文讲清各自该在什么时候用。
Kimi K3 vs Claude Opus 4.8：frontier 模型正面交锋
Claude Opus 4.8 输出价格 $75/M tokens,是 Kimi K3 的 $15/M 的 5 倍。Opus 4.8 在每个基准上领先,为顶级 AI 设下标杆。这里讲清溢价何时值得。
Kimi K3 vs DeepSeek V3：成本、速度与编码基准对比
DeepSeek V3 输出 token 每百万 $1.10，Kimi K3 为 $15——便宜约 13 倍。Kimi K3 在 AA 智能指数上高约 10 分。看看这两个模型各自适合什么场景。
Kimi K3 对比 Gemini 2.5 Pro：性能、价格与上下文窗口
Gemini 2.5 Pro 的 AA Intelligence Index 明显高于 Kimi K3，且输出价格 $10/M 对比 K3 的 $15/M——更强的模型还便宜 33%。这两个 1M 上下文模型该怎么比。
GLM 5.2 vs DeepSeek V3：基准、定价与使用场景
DeepSeek V3 每输出 token 比 GLM 5.2 便宜 75%，但 AA Intelligence Index 低 4 分、上下文只有 1/8。本文讲清各自在什么情况下才是正确之选。
GLM 5.2 vs Gemini 2.5 Pro：性能、价格与如何选择
Gemini 2.5 Pro 在 AA 智能指数上约 75 分,而 GLM 5.2 为 51 分,但前者的输出 token 贵 2.3 倍且闭源;GLM 5.2 快 3 倍。完整对比见本文。
GLM 5.2 vs GLM-4：变化在哪，升级是否值得
GLM 5.2 拥有 753B 参数，而 GLM-4 在 9B-130B 之间；推理基准分数显著更高，并提供 1M token 上下文。本文告诉你升级在什么情况下值得。
GLM 5.2 vs GPT-5.6 Sol：基准、定价与 6.8 倍成本差距
GPT-5.6 Sol 输出每百万 token 收 $30，而 GLM 5.2 只要 $4.40——贵 6.8 倍。Sol 在推理基准上领先，但两者在 SWE-bench Pro 上只差 2.5 分。本文讲清各自在什么场景下值得溢价。
GLM 5.2 对比 Grok 3：速度、价格与跑分横评
Grok 3 在 AA Intelligence Index 上约 68 分、GLM 5.2 为 51 分，但输出 token 贵 3.4 倍、响应慢约 3 倍。本文告诉你各自在什么场景下值得选。
GLM 5.2 vs Llama 3.3 70B：速度、基准与成本对比
通过 Groq 使用 Llama 3.3 70B 比 GLM 5.2 直连便宜约 80%，但 AA 指数低 9 分、上下文少 8 倍。看看哪个开放权重模型更适合你的工作负载。
GLM 5.2 vs Mistral Large 2：基准、成本与企业适配度
Mistral Large 2 输出 $6.00/M，高于 GLM 5.2 的 $4.40，且多数基准分数更低。GLM 5.2 的上下文大 8 倍、权重为 MIT 开放。本文给出完整对比。
GLM 5.2 vs Qwen 3：两款中国开放权重模型对比
Qwen 3 235B-A22B 每个输出 token 比 GLM 5.2 便宜 73%，但 GLM 5.2 上下文大 8 倍、智能体基准表现更强。两大开放权重领军者这样对比。
Kimi K3 vs GPT-4o:基准测试、速度与各自的适用场景
Kimi K3 和 GPT-4o 的 AA Intelligence Index 都在 57 左右,但在成本和上下文上立场相反:K3 输出 token 贵 50%;GPT-4o 有音频输入但只有 128K 上下文。
GLM 5.2 vs GPT-4o:基准测试、价格与真实成本差异
GLM 5.2 每输出 token 比 GPT-4o 便宜 56%、速度快 3 倍,但 GPT-4o 支持 GLM 5.2 没有的音频和多模态输入。本文讲清各自该在什么时候选。
GLM 5.2 与 Kimi K3：基准、价格与怎么选
Kimi K3 的 AA 智能指数 57 分，GLM 5.2 是 51 分，但 K3 输出 token 贵 3.4 倍、响应慢 2.5 倍。本文讲清两个模型各自在什么场景下值得用。
GLM 5.2 vs Kimi K2.5：基准、定价与各自的适用场景
GLM 5.2 智能指数 51 分、比 Kimi K2.5 快 3 倍、上下文大 4 倍——但 Kimi K2.5 便宜 57%，且支持图像与视频输入。
GLM 5.2 vs Fable 5：开源对决闭源
GLM 5.2 在 Design Arena 登顶（Elo 1360），每 token 成本比 Fable 5 低约 7 倍；Fable 5 在视觉任务上领先。内含基准对比表、价格与选型指南。
GLM 5.2 替代方案：6 款开放权重编程模型
GLM 5.2 替代方案排名：从 DeepSeek V4 到 Kimi 与 MiniMax 的 6 款开放权重编程模型逐一对比，以及何时 GLM 5.2 仍是首选。
GLM 5.2 基准测试：它的真实表现如何
GLM 5.2 基准测试全解读：SWE-bench Pro 拿下62.1，FrontierSWE 达74.4，跑赢 GPT-5.5，并以零头价格紧追 Opus 4.8。