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 System Prompt 指南：编程、分析与写作模板
System prompt 决定了 GLM 5.2 一切输出的框架。本文提供经过验证的代码生成、文档分析与结构化抽取模板，附 token 效率技巧。
GLM 5.2 Temperature 与采样参数：如何控制输出质量
GLM 5.2 的 temperature、top-p 和 top-k 参数控制随机性与创造性。本文给出编码、分析、创意写作和结构化提取的推荐设置——附具体示例。
GLM 5.2 思考模式：扩展推理如何运作
GLM 5.2 支持扩展思考模式，在给出最终答案前暴露模型的推理链条。本文讲清思考模式如何工作、何时开启，以及它对成本和响应质量的影响。
GLM 5.2 Tokenizer：Token 计数、词汇表大小与成本估算
了解 GLM 5.2 的 tokenizer 如何处理中文、英文与代码——以及如何准确估算 token 数以控制 API 成本。
GLM 5.2 Vision API:图像理解、分析与多模态用例
GLM 5.2 视觉能力完整指南:如何通过 API 发送图像、它擅长哪些任务,以及面向多模态应用的真实 Python 代码示例。
GLM 5.2 与 Claude Opus 4.8 对比：编程实测
GLM 5.2 与 Claude Opus 4.8 对比，编程谁更强？两者在 40 个真实 PR 上实测：跑分、1M 上下文、开放权重。看结论，并免费试用 GLM 5.2。
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 对比 Command R+：企业级 RAG 与工具调用横评
GLM 5.2 对比 Cohere Command R+——价格、上下文长度、RAG 性能、工具调用、多语言支持全面比较，帮你判断哪个模型适合你的企业 AI 负载。
GLM 5.2 vs DeepSeek R1：通用大模型与推理专家对比
GLM 5.2 vs DeepSeek R1——基准分数、价格、上下文长度、思考模式,以及编程、数学、推理或通用任务该选哪个模型的完整指南。
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 与 DeepSeek V4 Pro：中国开源 AI 正面交锋
GLM 5.2 与 DeepSeek V4 Pro 对比——基准成绩、价格、上下文窗口、开源许可，以及哪个中国前沿模型适合你的工作负载。
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 vs Gemini 2.5 Flash：成本、速度与基准对比
Gemini 2.5 Flash 输出 $0.30/M tokens，GLM 5.2 是 $4.40——便宜约 15 倍。Flash 面向高吞吐任务优化；GLM 5.2 复杂编程得分更高且开放权重。本文讲各自什么时候是对的。
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 对比 Gemma 3：中国与 Google 开源 AI 模型对决
GLM 5.2 vs Gemma 3——基准成绩、价格、上下文长度、多模态支持、部署方式的全面对比，帮你判断哪个开放权重模型适合你的场景。
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-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 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 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 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 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 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 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 LLaMA 4 Maverick：大型开源 MoE 模型对比
GLM 5.2 vs LLaMA 4 Maverick——基准表现、定价、1M 上下文对比 1M 上下文、多模态，以及该用哪个大型开放权重 MoE 模型。
GLM 5.2 vs LLaMA 4 Scout：开源巨头对比
GLM 5.2 与 LLaMA 4 Scout 全面对比——基准分数、定价、10M 与 1M 上下文、多模态支持、部署选项,以及该选哪款开放权重模型。
GLM 5.2 对比 MiniMax M1：中国前沿 AI 模型对决
GLM 5.2 vs MiniMax M1——两大中国 AI 模型的深度对比：基准成绩、上下文窗口、价格、API 接入，以及哪个更适合你的场景。
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 Llama 3.1 Nemotron 70B：NVIDIA 微调 vs Zhipu 前沿
GLM 5.2 vs Llama 3.1 Nemotron 70B——对比基准测试分数、价格、部署选项，以及哪个模型能为企业 AI 工作负载带来更好的结果。
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。