GLM-5.2 vs Muse Spark 1.3
GLM-5.2 在综合、多模态领先；Muse Spark 1.3 在编码领先。下方逐字段对比，并附月度成本测算与各使用场景的选择规则。
结论速览
选 GLM-5.2，如果你……
- 开源生态强
- 中文好
- 企业服务成熟
- 最适合：中文、开源、编码
选 Muse Spark 1.3，如果你……
- DeepSWE 长时程编码第一
- 开源可自托管
- 成本极低
- 快
- 最适合：编码、开源部署、低成本
正面对比综合分
分数为 0–100，由公开基准信息聚合、在三张榜单上独立加权。名次基于收录的 27 款模型。
聚合自公开信息并独立加权，方法见 条款 页。3 分以内视为统计持平。
规格与价格——逐字段并排
标价为每百万 token 的美元价。高亮格为该行更优的价值或能力。
| 维度 | GLM-5.2 | Muse Spark 1.3 | 结论 |
|---|---|---|---|
| 厂商 | Zhipu AI（CN） | Meta（US） | 不同厂商 |
| 发布时间 | 2026.06 | 2026.09 | Muse Spark 1.3 更新 |
| 综合（名次） | 73 · 第13 | 64 · 第23 | GLM-5.2 高 9 分 |
| 编码 | 66 · 第20 | 88 · 第6 | Muse Spark 1.3 高 22 分 |
| 多模态 | 79 · 第15 | 76 · 第18 | GLM-5.2 高 3 分 |
| 上下文窗口 | 128K | 256K | Muse Spark 1.3 更大 |
| 最大输出 | 64K | 64K | 持平 |
| 有效上下文 | 88 | 85 | GLM-5.2 更可靠 |
| 输入 $/百万 token | $1.4 | $1.25 | Muse Spark 1.3 更便宜 |
| 输出 $/百万 token | $4.4 | $4.25 | Muse Spark 1.3 更便宜 |
| 缓存折扣 | 无 | 无 | 持平 |
| 速度 | 约 50 tok/s | 约 70 tok/s | Muse Spark 1.3 更快 |
| 首 token 延迟 | 0.6s | 0.4s | Muse Spark 1.3 响应更快 |
| 函数调用 | 80 | 72 | GLM-5.2 领先 |
| 拒答率 | 约 8% | 约 4% | Muse Spark 1.3 限制更少 |
| 英文 | 70 | 84 | Muse Spark 1.3 |
| 中文 | 90 | 62 | GLM-5.2 |
| 模态 | text、image | text、image | 相同 |
| 开源权重 | 是 | 是 | 两者均开源 |
| 微调 | 是 | 是 | |
| 免费档 | ChatGLM 免费；开放平台有免费额度 | 开源权重可免费自托管；托管 API 为 $1.25/$4.25 每百万 token | |
| SOC2 / 不训练 | 否 / 是 | 否 / 是 | |
| 私有化部署 | 是 | 是 | 两者均支持 |
字段来自厂商公开文档与 Modelspectra 27 款模型数据集；速度随网络、并发与提示长度变化。采购前请核对实时定价。
逐维度分析
推理与综合智能
GLM-5.2 综合分领先 9 分（73 对 64）。在高难度、多步推理上这是实打实而非边际的优势；而 Muse Spark 1.3 仍是强劲的通用模型，处理常规任务并不吃力。
智能体编码
这是决定性差距：Muse Spark 1.3 得 88 分，GLM-5.2 得 66 分。在多文件改动、SWE 类工单和长时程智能体循环中，Muse Spark 1.3 需要的纠错轮次更少；GLM-5.2 写脚本和补全仍然胜任，但任务复杂度上来后会落后。
多模态
多模态上 GLM-5.2 领先，79 对 76。两者都不原生生成视频，因此这里比的是图像与文档的解析，而非生成。
速度与延迟
交互场景下 Muse Spark 1.3 更快：约 70 tok/s、首 token 0.4s，对比 GLM-5.2 的 约 50 tok/s、首 token 0.6s（吞吐约为 1.4 倍）。对以体感流畅度决定留存的对话式产品而言，即便原始推理分略低，这份速度优势也是真实的产品因素。
上下文：窗口大小 vs 可用记忆
名义上下文窗口：GLM-5.2 为 128K，Muse Spark 1.3 为 256K。关键在于，名义窗口更大并不等于可用记忆更强：Muse Spark 1.3 标称 256K，但 GLM-5.2 的有效上下文得分更高（88 对 85），也就是说它实际能更牢地记住给到的内容。
价格与总成本
Muse Spark 1.3 的 API 更便宜，每百万输入/输出 token 为 $1.25/$4.25，而 GLM-5.2 为 $1.4/$4.4——标价输入约低 1.1 倍。
中文 vs 英文
英文：GLM-5.2 70 对 Muse Spark 1.3 84。中文：90 对 62。面向中文生产环境，GLM-5.2 是更强的选择。注意非中国大陆模型的 API 一般需要海外网络访问。
工具调用与生态
函数调用得分：GLM-5.2 80 对 Muse Spark 1.3 72，结构化工具使用上 GLM-5.2 占优。GLM-5.2 和 Muse Spark 1.3 支持微调。同时要把团队已有的 SDK/插件熟悉度算进去——切换成本往往高于几分的工具调用差距。
成本示例——相同工作量、真实 token 测算
假设一个生产工作量为每月 1 亿输入 + 3000 万输出 token，其中 90% 输入由缓存提供。数值采用公开标价。
| 场景 · 每月 | GLM-5.2 | Muse Spark 1.3 | 差距 |
|---|---|---|---|
| 标价未使用缓存 | $2721 亿输入 × $1.4 + 3000 万输出 × $4.4 | $2521 亿输入 × $1.25 + 3000 万输出 × $4.25 | 1.08×有差距 |
| 计入缓存90% 输入命中缓存 | $272无公开缓存折扣 | $252无公开缓存折扣 | 1.08×有差距 |
示意模型；你的输入/输出结构与缓存命中率会改变结果。价格为任何企业协议之前的标价。