GLM-5.2
01
快照
综合
73
27 款中第13
编码
66
27 款中第20
多模态
79
27 款中第15
输入 / 输出
$1.4 / $4.4
每百万 token 美元价
上下文
128K
可用记忆 88
速度
约 50 tok/s
首 token 0.6s
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。
02
规格与价格
收录的每个字段。标价为每百万 token 的美元价；采购前请核对厂商实时定价。
| 厂商 | Zhipu AI（中国大陆） |
| 发布 / 当前版本 | 2026.06 |
| 授权方式 | 开源权重 |
| 上下文窗口 | 128K |
| 最大输出 | 64K |
| 有效上下文得分 | 88 |
| 输入 / 输出价格 | $1.4 / $4.4 每百万 token |
| 缓存折扣 | 无公开缓存折扣 |
| 免费档 | ChatGLM 免费；开放平台有免费额度 |
| 速度 / 首 token | 约 50 tok/s / 0.6s |
| 函数调用 | 80 |
| 拒答率 | 约 8% |
| 英文 / 中文 | 70 / 90 |
| 模态 | text、image |
| 微调 | 是 |
| 私有化部署 | 是（企业） |
| SOC2 / 不训练 | 否 / 是 |
03
优势与注意点
优势
- 开源生态强
- 中文好
- 企业服务成熟
注意点
- 综合性能中等
- 多模态一般
04
在 27 款模型中的排名
综合 73/100（第13），编码 66（第20），多模态 79（第15）。完整榜单与并排对比见 排行榜。
05
实际价格
示意月度账单，按 1 亿输入 + 3000 万输出 token：标价 $272。实际随你的结构与缓存命中率而变。
基于公开标价的示意测算，未计任何企业协议；缓存折扣：无公开缓存折扣。
06
常见问题
GLM-5.2 要多少钱？
标价为每百万 token 输入 $1.4、输出 $4.4。无公开缓存折扣。ChatGLM 免费；开放平台有免费额度
GLM-5.2 的上下文窗口多大，端到端可用吗？
标称 128K 窗口、最大输出 64K；有效上下文得分 88/100，它更能预测长文档细节是否被真正记住。
GLM-5.2 编码强吗？
编码综合分 66/100，27 款中第20。更适合脚本与辅助补全，而非最吃重的 SWE 类工作。
GLM-5.2 可以自托管吗？
可以——它提供开源权重且支持私有化部署，你能在自有基础设施上运行以掌控数据，但要预算 GPU 与运维。
它的中文与多模态输入能力如何？
中文分 90，英文 70；多模态综合 79/100（第15），接受 text、image。