GLM 5.2 vs LLaMA 4 Maverick：大型开源 MoE 模型对比

当今最强大的两个开放权重语言模型——智谱 AI 的 GLM 5.2（glm-4-plus）和 Meta 的 LLaMA 4 Maverick——有惊人的共同点：两者都是巨型 MoE（Mixture-of-Experts）架构，都支持 1M token 上下文窗口，都处理多模态输入，而且都以开放权重免费提供。但它们在定价、中文能力、自托管要求和集成成熟度上分道扬镳。

本指南替你过滤噪音，给出直接的并排对比，让你能为生产工作负载选对模型。

快速概览

GLM 5.2（glm-4-plus） 由北京研究公司智谱 AI 开发，2025 年 5 月发布。该模型从 753B 总参数的 MoE 架构中激活 400 亿活跃参数——按总参数量算，是最大的开放权重模型之一。它自带 OpenAI 兼容 API（https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/），HuggingFace 上以 MIT 许可证发布。

LLaMA 4 Maverick 是 Meta 的旗舰开放权重多模态模型，2025 年 4 月发布。它用 128 专家 MoE 设计，从约 4000 亿总参数中激活 1280 亿参数。以 Llama 4 Community License 分发，允许商业使用，规模化部署有条件限制。

两个模型瞄准的是同一个大体能力层级——GPT-4o 级别的推理加超大上下文——但路径不同。

并排对比表

特性	GLM 5.2（glm-4-plus）	LLaMA 4 Maverick
厂商	智谱 AI	Meta
发布时间	2025 年 5 月	2025 年 4 月
架构	753B 总 / 40B 激活 MoE	约 400B 总 / 128B 激活，128 专家
上下文窗口	1,048,576 tokens（1M）	1,000,000 tokens（1M）
多模态	支持——图像理解	支持——原生文本 + 图像
GPQA Diamond	89%	未官方发布
SWE-bench Pro	62.1%	未官方发布
Artificial Analysis 质量指数	51	无数据
速度（Artificial Analysis）	158 tokens/秒	中等（128B 激活参数）
API 定价（输入/输出）	每 1M tokens $1.40 / $4.40	每 1M tokens 约 $0.22–$0.27 / $0.22–$0.27
许可证	MIT	Llama 4 Community License
微调 API	有（智谱平台）	无官方 API
中文质量	优秀（原生）	明显低于 GLM
自托管 GPU 需求	较低（40B 激活）	较高（128B 激活，约 4× H100 80GB）

痛点：选错模型是要花钱的

开发者在大型开放权重模型之间做选择时最常见的错误，是把它们当成可互换的，直接默认选最便宜的 API 价格。

如果你的应用服务中文用户， 这个选择没有悬念。GLM 5.2 在中国构建、以密集中文语料训练，是驱动智谱 ChatGLM 产品的默认模型。LLaMA 4 Maverick 在英文上表现不错，但它的中文推理、流畅度和文化对齐明显落后。为了省 API 成本给面向中文的产品选 Maverick，是真实的正误风险——你会为了每百万 token 省几美元，换来相当一部分用户输出质量的明显下降。

如果你要自托管， 激活参数数量比总参数更重要。GLM 5.2 的 MoE 每次前向传播只激活 40B 参数；Maverick 激活 128B。实际来说，Maverick 在 FP8 精度下大约需要四块 H100 80GB 才能跑起来，而 GLM 5.2 更低的激活数量让它能装进更少的 GPU。对 GPU 预算有限的团队，GLM 5.2 的架构更亲民。

如果预算是主要约束、英文是你唯一的语言， Maverick 的 API 定价（写作时在 Groq 或 Together AI 上低至约 $0.22/M tokens）比 GLM 5.2 的 $1.40/M 输入、$4.40/M 输出便宜得多。对高吞吐纯英文流水线，这个差距很快复利。

基准表现

GLM 5.2 拿出的是公开可验证的基准数字。GPQA Diamond（一个研究生级科学推理基准，设计得对领域专家都很难）上的 89% 让它跻身开放权重模型顶级梯队。SWE-bench Pro 的 62.1% 表明扎实的真实软件工程能力——这个基准对智能体编码工作流尤其有意义，因为它测试的是实际仓库级 bug 修复，而不是合成问题。

Artificial Analysis 质量指数 51 把 GLM 5.2 放在更广阔的模型版图里定位。每秒 158 tokens（Artificial Analysis 基准）对这个总尺寸的模型来说也真算快，这得益于 MoE 激活模式的天然效率。

写作时，Meta 尚未为 LLaMA 4 Maverick 公布标准化的 GPQA Diamond 或 SWE-bench Pro 分数。独立评测认为它在英文推理任务上与 GPT-4o 级模型相当，编程和指令遵循也得分不错。但要做科学推理或软件工程的直接对比，GLM 5.2 的公开数据是更清晰的数据点。

多模态能力

两个模型都接受文本加图像输入，但多模态实现的成熟度和设计不同。

LLaMA 4 Maverick 从一开始就设计成原生多模态模型。Meta 把视觉整合进基础架构，而不是事后硬接上去，这往往带来更好的跨模态推理——模型能联合推理文本和图像，而不是顺序处理。

GLM 5.2 通过 messages 数组支持视觉，接受 base64 编码的图片或 URL。这对文档理解、图表分析和图像转文本工作流很好用。API 里这样传图片输入：

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_ZHIPU_API_KEY",
    base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-plus",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "https://example.com/chart.png"}
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Describe the trend shown in this chart and identify any anomalies."
                }
            ]
        }
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

想更深入了解 GLM 5.2 的完整 API 面——包括函数调用、JSON 模式、流式输出和批处理端点——见 glm5.app 上的 GLM 5.2 API 指南。