GLM 5.2 vs GPT-5.6 Sol：基准、定价与 6.8 倍成本差距

GPT-5.6 Sol 于 2026 年 7 月 9 日发布，是 OpenAI 的新旗舰模型——三模型家族（Luna、Terra、Sol）中的顶档，也是 GPT-5.5 的继任者。在 Artificial Analysis Intelligence Index 上，Sol 得 59 分，而 GLM 5.2 是 51 分。在 GPQA Diamond 上，Sol 达到 94.6%，GLM 5.2 是 89%。这些是实打实的领先。

但 Sol 的输出 token 每百万要 $30。GLM 5.2 只收 $4.40。在规模化时叠加效应最强的这个维度上，价格差了 6.8 倍。

在 SWE-bench Pro——真实 GitHub issue 解决——上，Sol 得 64.6%，GLM 5.2 得 62.1%。2.5 分的差距，对应 6.8 倍的成本。两个模型都携带约 1M token 的上下文窗口。两者对生产负载都足够快，不过 Sol 的速度因供应商而异。

选 GLM 5.2，如果你的负载是纯文本、成本随体量增长、且 SWE-bench 级编程表现（62.1%）已经够用——你用零头的价格就能得到几乎相同的软件工程结果。

选 GPT-5.6 Sol，如果你需要视觉输入、科学与数学上的最大推理深度（GPQA 94.6%），或最强的 Terminal-Bench 智能体表现（88.8%），且预算不是首要约束。

快速对比

	GLM 5.2	GPT-5.6 Sol
AA Intelligence Index	51	59
输出速度	158 t/s	因环境而异（标准环境慢；Cerebras 上 750 t/s）
输入价格	$1.40/M	$5.00/M
输出价格	$4.40/M	$30.00/M
上下文窗口	约 1M token	约 1.05M token
模态	纯文本	文本 + 视觉
GPQA Diamond	89%	94.6%
SWE-bench Pro	62.1%	64.6%
Terminal-Bench v2.1	78%	88.8%
许可证	MIT（开放权重）	闭源
可自托管	是	否
发布时间	2026 年 6 月	2026 年 7 月 9 日

基准测试表现

GPT-5.6 Sol 在每一个已发布的基准上都保持有意义的领先，但差距因任务类型而有显著差异。

基准测试	GLM 5.2	GPT-5.6 Sol	差距
AA Intelligence Index	51	59	+8
GPQA Diamond	89%	94.6%	+5.6 分
Terminal-Bench v2.1	78%	88.8%	+10.8 分
SWE-bench Pro	62.1%	64.6%	+2.5 分
AA Coding Index	—	80	—

SWE-bench Pro 的结果，是对评估软件工程用例的团队最重要的数字。Sol 得 64.6%，GLM 5.2 得 62.1%——在横跨数百个仓库的真实 GitHub issue 解决上只差 2.5 分。对大多数工程负载来说，这个差距在生产中几乎感知不到。

GPQA Diamond 的差距更显著：Sol 94.6% 对比 GLM 5.2 的 89%——在物理、化学和生物的博士级推理上差 5.6 分。如果你的负载涉及深度科学分析、文献综述或复杂研究任务，Sol 的推理优势会不断累积。

Terminal-Bench 的差距最大：Sol 88.8% 对比 GLM 5.2 的 78%，在智能体式终端任务（shell 命令、文件导航、多步脚本）上领先 10.8 分。Sol 的 Ultra 模式达到 91.9%——截至 2026 年 7 月已发布的最高 Terminal-Bench 分数，高于 Claude Mythos 5（88.0%）和 GPT-5.5（88.0%）。

补充背景：Sol 的 SWE-bench Pro 64.6% 明显低于 Claude Fable 5 在同一基准上的 80.0%。Sol 在智能体指标和科学推理上领先；它并不在软件工程上领先。

定价拆解

这是两个模型之间的核心差异。

价格档	GLM 5.2	GPT-5.6 Sol	GLM 5.2 节省
输入	$1.40/M	$5.00/M	便宜 72%
输出	$4.40/M	$30.00/M	便宜 85%

85% 的输出 token 折扣，是在生产规模下最要紧的数字。大多数 API 负载生成的输出 token 多于输入 token，而在任何有意义的体量下，输出成本都主导月度账单。

具体示例： 一个每次请求处理 50K 输入 token、生成 30K 输出 token 的编程助手，用 GLM 5.2 每次成本 $0.202，用 GPT-5.6 Sol 每次 $1.150——每次调用贵 5.7 倍。按每天 5,000 个请求计算，年化成本差异约 $170 万。

GPT-5.6 还有更低档位：Terra 每百万 $2.50/$15，Luna 每百万 $1.00/$6.00。Luna 的 $6.00/M 输出价格仍比 GLM 5.2 的 $4.40/M 贵 36%，但 Luna 的能力不如 Sol。

如果成本是你的硬性约束、又想留在 GPT-5.6 家族里，Terra（$2.50/$15）和 Luna（$1/$6）值得评估。两者在 SWE-bench 上的性价比都追不上 GLM 5.2，但 Luna 是最近的。

速度与延迟

GLM 5.2 在标准 API 供应商上以稳定的每秒 158 token 生成文本。GPT-5.6 Sol 的吞吐波动更大。

在 Cerebras 硬件上，Sol 达到每秒 750 token——前沿模型已发布推理速度中最高的之一。在标准 OpenAI API 基础设施上，Artificial Analysis 将 Sol 描述为明显偏慢。Cerebras 的速度是真实的，但需要特定的基础设施接入；大多数 API 用户看到的吞吐会低得多。

对响应延迟至关重要的生产系统——IDE 助手、实时编程 copilot、流式聊天界面——GLM 5.2 在标准供应商上可预测的 158 t/s 是优于 Sol 波动表现的，除非你能直接使用 Cerebras。

上下文窗口

两个模型在单次请求中都支持约 1M token。

模型	上下文窗口	最大输出
GLM 5.2	1,048,576 token	约 4K token
GPT-5.6 Sol	1,050,000 token	128,000 token

Sol 的 128,000 token 最大输出，对生成长响应的任务——整个代码库、全面报告、扩展分析——是显著优势。GLM 5.2 的输出上限较低，这对单次响应需要非常长的生成型负载很重要。

对输入密集型任务——喂入大型代码库、长文档或超长对话历史——两个模型实际等效。上下文窗口 2,000 token 的差异（1.05M vs 1.048M）在实践中可忽略。

视觉能力

GPT-5.6 Sol 在文本之外还接受图像输入。GLM 5.2 是纯文本。

Sol 的视觉能力支持：

截图转代码——传入 UI 截图，得到可运行代码
文档处理——带嵌入图像、图表、示意图的 PDF
图像分析与描述——视觉 QA、物体识别、图表解读
UI 原型理解——设计到实现的工作流

任何需要图像输入的工作流，Sol 都是两者中唯一的选择。当任务需要视觉理解时，GLM 5.2 在成本和速度上的优势毫无意义。

对纯文本负载——API 用例的大多数，包括编程、分析、写作和智能体任务——GLM 5.2 没有视觉并不是限制。

开源与闭源

GLM 5.2 的权重以 MIT 许可发布，可在 Hugging Face 获取。GPT-5.6 Sol 是闭源的，没有自托管选项。

实际影响：

自托管：GLM 5.2 可以跑在你自己的 GPU 基础设施上，规模化后消除每 token 成本。Sol 必须用 OpenAI 的 API。
微调：GLM 5.2 允许在私有数据上做权重级微调，无需共享结果。Sol 的微调（如果有）走 OpenAI 的 API。
气隙部署：GLM 5.2 可以完全离线运行。Sol 不行。
监管合规：对需要数据驻留保证的部署，自托管的 GLM 5.2 提供更强的隔离。

GPT-5.6 Sol 发布时的访问限制——最初在政府相关约束下仅限一小批受信合作伙伴，7 月 9 日才公开发布——提醒我们：仅 API 的模型带有开放权重模型没有的可用性风险。

API 集成

两个模型都使用 OpenAI chat completions 格式，迁移很直接。

# GLM 5.2 via Z.ai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="your_zai_key",
    base_url="https://api.z.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain MoE architectures."}]
)

# GPT-5.6 Sol via OpenAI
client = OpenAI(api_key="your_openai_key")
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain MoE architectures."}]
)

在两者之间切换只需改 api_key、base_url 和 model。基于文本的集成立即可兼容。把图像输入传给 Sol 的应用，在改用 GLM 5.2 时需要单独处理那些模态。

什么时候选 GLM 5.2

负载满足以下条件时 GLM 5.2 是更好的选择：

纯文本——不需要图像、音频或视频输入
输出成本随规模放大：生产体量下 85% 的节省很可观
需要可预测的速度：158 t/s 稳定可靠，不需要 Cerebras 基础设施
SWE-bench Pro 的 62.1% 对你的编程用例已经够用（Sol 只多 2.5 分，却要 6.8 倍成本）
需要 MIT 许可的开放权重做微调、自托管或气隙部署
你在对比两个模型的推理能力，想先从更便宜的开始

什么时候选 GPT-5.6 Sol

负载满足以下条件时 GPT-5.6 Sol 是更好的选择：

应用需要图像输入——Sol 的视觉能力对此不可妥协
深度科学推理要紧：Sol 的 GPQA Diamond 94.6% 对比 GLM 5.2 的 89%，对研究级任务有意义
需要最大的 Terminal-Bench 智能体表现（88.8% vs 78%）做复杂的 shell 和 CLI 自动化
单次响应需要 128K 输出 token——Sol 的输出窗口大得多
你有 Cerebras 基础设施接入，需要 750 t/s 的吞吐
API 可靠性和 OpenAI 的企业 SLA 是组织要求

常见问题

GPT-5.6 Sol 比 GLM 5.2 好吗？

按基准分数，是的——Sol 在每一项已发布指标上领先：AA Index（59 vs 51）、GPQA Diamond（94.6% vs 89%）、Terminal-Bench（88.8% vs 78%）、SWE-bench Pro（64.6% vs 62.1%）。SWE-bench Pro 差距最小，只有 2.5 分。「更好」是否值得 6.8 倍的输出成本，完全取决于你的负载和预算。

GPT-5.6 Sol 比 GLM 5.2 贵多少？

Sol 的输出 token 每百万 $30，GLM 5.2 是 $4.40/M——贵 85%，即 6.8 倍。输入 token 每百万 $5 对比 $1.40——贵 72%。规模化后这个差异巨大：一个在 GLM 5.2 上每月花 $10K 的团队，同等用量用 Sol 大约要花 $68K/月。

GLM 5.2 像 GPT-5.6 Sol 一样支持视觉吗？

不支持。GLM 5.2 是纯文本模型。GPT-5.6 Sol 在文本之外接受图像输入，支持截图转代码、带嵌入图像的文档分析、视觉 QA。GLM 5.2 的模态支持详情见 GLM 5.2 是多模态的吗？。

GPT-5.6 Sol 和 GLM 5.2 的上下文窗口分别是多少？

Sol 支持约 1,050,000 token；GLM 5.2 支持 1,048,576 token。输入上下文窗口实际相同——两者都能处理约 1M token。Sol 的优势在输出侧：单次响应最多 128,000 token，而 GLM 5.2 的输出上限较低。对长生成任务，Sol 的输出窗口明显更大。

GPT-5.6 Sol 快吗？

取决于基础设施。在 Cerebras 硬件上，Sol 达到每秒 750 token——任何前沿模型中已发布速度最快的之一。在标准 OpenAI API 基础设施上，Artificial Analysis 将 Sol 评为明显偏慢。如果速度是硬性要求，GLM 5.2 在标准供应商上稳定的 158 t/s 更可预测，除非你有 Cerebras 接入。

我能不重写代码就从 GPT-5.6 Sol 切到 GLM 5.2 吗？

对基于文本的应用，可以——改 api_key、base_url（改成 https://api.z.ai/v1）和 model（改成 glm-5.2）。两者都用 OpenAI chat completions 格式。在消息中发送图像内容的应用需要单独处理那些模态，因为 GLM 5.2 是纯文本。

GLM 5.2 是开源的吗？