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 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。
如何微调 GLM 5.2：硬件需求与真正可行的做法
GLM 5.2 的 MIT 许可允许微调。完整 753B 微调需要 16+ 张 H100；量化版本的 LoRA 在 2–4 张 A100 上可行。本文讲清什么可行、什么不可行。
如何用 Python 调用 GLM 5.2 API：完整集成指南
GLM 5.2 兼容 OpenAI SDK：改一下 base_url 和模型名，你现有的 Python 代码就能直接跑。含流式输出、函数调用、异步用法的逐步教程。
Kimi K3 定价：API 成本、上下文窗口与性价比对比
Kimi K3 输入每百万 token $3.00、输出 $15.00——每个输出 token 比 GLM 5.2 贵 3.4 倍，只为换 6 分的 AA Intelligence 领先。这里是完整拆解。
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。
Kimi K3 是什么？Moonshot AI 2.8T 开放权重模型解析
Kimi K3 是 Moonshot AI 的 2.8 万亿参数推理模型，1M 上下文、支持图像输入，AA Intelligence Index 得分 57——与 Claude Opus 4.8 持平。2026 年 7 月 16 日发布。
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 免费使用指南：2026 年可行的 4 种方法
GLM 5.2 权重采用 MIT 许可证，但自托管需要 240GB+ 内存。真正免费的选项是浏览器聊天、NVIDIA NIM 积分和 Cloudflare Workers AI（每天 1 万 neurons）。四种方法如实拆解。
GLM 5.2 是多模态的吗？视觉能力全面解析
GLM 5.2 仅支持文本：没有图像输入、没有视觉。Z.ai 真正的多模态模型是 GLM-5V-Turbo。本文讲清两者的区别、如何添加视觉能力,以及未来动向。
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。
本地运行 GLM 5.2：Ollama、显存与硬件指南
诚实的 GLM 5.2 本地指南：Ollama 的 cloud 标签不是本地推理。这里给出各量化档需要的显存，以及 Mac 和 Linux 上精确的 llama.cpp 步骤。
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 定价指南：API 费用、订阅套餐与免费途径
GLM 5.2 定价全解读：Z.ai 官方 API 每百万 token $1.40/$4.40，OpenRouter 更便宜，另有 Coding Plan 订阅与免费运行方式。完整拆解。
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。
GLM 5.2 是什么？特性、规格与开放权重全解析
GLM 5.2 是什么？这是 Z.AI 推出的开放权重大模型，主打编程与智能体，拥有 1M token 上下文。本文讲清它能做什么、表现如何，以及怎样免费试用。
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。