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Tier A — Frontier
Fonctionne en :CNCréé en :China
Z.ai (GLM / Zhipu)

GLM-5.2

Tier A — Frontier · 205K tokens

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··

GLM-5.2 est, en juillet 2026, le modèle le plus récent et le plus cher de la gamme GLM de Zhipu que nous pouvons atteindre via z.ai. z.ai le positionne comme un fleuron axé sur le raisonnement — le sommet de la génération GLM-5 — et c’est le modèle GLM vers lequel se tourner quand la qualité de la réponse prime sur le coût.

Section 01

Analyse de vitesse

Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.

Latence P50 (médiane)Latence P9557 runs
1977935816739241193150007-0807-22ms
Section 02

Scores de qualité

Résultats d'évaluation issus des notations du modèle juge sur diverses catégories de tâches. Les scores reflètent la cohérence, la précision et le suivi des instructions.

99
Génération de code
45
Créatif
Section 03

Historique des tarifs

Tarifs directs du fournisseur par million de tokens, plus une estimation du coût d'une conversation typique.

💰
Tarifs API — GLM-5.2
$1.40 par 1M de tokens d'entrée
$4.40 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0017 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$1.40
par 1M de tokens de sortie$4.40

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$1.40

input / 1M

— stable

$4.40

output / 1M

— stable

2026-07-122026-07-192026-07-19
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Section 04

Tokens par seconde

Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.

Débit (tokens / s)37 / avg 57
10125

Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.

Section 05

Capacités

jsonnotes: GLM emits a non-standard reasoning_content field beside content; read content for the answer.toolsreasoning
Section 06

Disponibilité

Disponibilité

La fréquence à laquelle ce modèle répond lorsqu'on l'appelle — mesurée sur de vraies requêtes API et des tests en direct au cours des 30 derniers jours. C'est indépendant de la qualité : ces chiffres indiquent seulement si le modèle répond, pas la qualité de sa réponse.

7 derniers jours

30 derniers jours

70.0%

n=10

Temps de réponse médian

142,548ms

n=7

Basé sur 187 mesures au cours des 30 derniers jours.

Détails techniques

Seuls les vrais appels API et les requêtes de test en direct sont comptés — les sondes internes et les benchmarks sont exclus.

Les appels avec une clé API personnalisée (BYOK) sont exclus : ces échecs sont spécifiques à la clé, pas un signe de défaillance du modèle.

Les appels échoués ne sont PAS inclus dans les scores de qualité — la qualité est mesurée uniquement sur les réponses réussies. Disponibilité et qualité sont des signaux indépendants.

Temps de réponse médian (p50) sur les appels réussis avec une durée enregistrée. Les valeurs extrêmes influencent moins la médiane que la moyenne.

Total des appels (30d)

10

Réponses OK (30d)

7

Total des appels (7d)

0

Réponses OK (7d)

0

Section 07

Verdicts benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-561/100 · 6 runs
3 correct0 partial3 wrong50% accuracy
2026-07-19

GLM-5.2 adds reasoning, tools, and JSON capabilities to existing strengths

GLM-5.2 has expanded its feature set with the addition of structured JSON output, tool use capabilities, and reasoning modes while maintaining its established performance profile. The model continues to demonstrate strong coding abilities and multilingual support that characterized its initial release. These new capabilities position GLM-5.2 as a more versatile option for developers requiring structured outputs and agent-based workflows. The addition of reasoning functionality suggests an attempt to compete with models offering enhanced logical processing, though specific performance metrics for these new features remain to be evaluated. Users should note that while the core competencies in coding and language tasks appear stable, the practical effectiveness of the newly added features will depend on real-world testing scenarios. The model's expansion into tool use and structured output generation makes it suitable for a broader range of applications including API integrations, data extraction tasks, and multi-step reasoning workflows. Organizations evaluating GLM-5.2 should consider these enhanced capabilities alongside their existing requirements for coding assistance and multilingual processing.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Added JSON output support New tool use capabilities Reasoning mode introduced Maintained coding performance
Section 08

Profil complet du modèle

GLM-5.2 : le nouveau fleuron de Zhipu, le raisonnement d’abord

GLM-5.2 est, en juillet 2026, le modèle le plus récent et le plus cher de la gamme GLM de Zhipu que nous pouvons atteindre via z.ai. z.ai le positionne comme un fleuron axé sur le raisonnement — le sommet de la génération GLM-5 — et c’est le modèle GLM vers lequel se tourner quand la qualité de la réponse prime sur le coût.

z.ai publie GLM-5.2 à 1,40 $ par 1M de tokens d’entrée et 4,40 $ par 1M de tokens de sortie — le palier le plus cher de la famille GLM, reflet de sa position de fleuron.

Nous l’avons enregistré avec une grande fenêtre de contexte (~200K tokens) à titre provisoire ; la documentation de la génération GLM-5 est mince, alors confirmez la fenêtre exacte sur z.ai avant de vous y fier.

Architecture et signaux d’entraînement

GLM (General Language Model) est la famille de modèles de Zhipu AI ; GLM-5.2 est le sommet actuel de la génération GLM-5. La documentation technique publique de la série GLM-5 reste mince en juillet 2026, nous le décrivons donc prudemment : un grand modèle de chat axé sur le raisonnement, avec appel d’outils et sortie structurée (JSON), accessible via un point de terminaison compatible OpenAI. Comme le reste de la gamme GLM, il renvoie un champ non standard reasoning_content à côté de content ; les intégrations doivent lire content pour la réponse finale et traiter reasoning_content comme une trace facultative.

Là où il excelle

  • Raisonnement difficile, problèmes en plusieurs étapes et tâches où l’on veut que le modèle « réfléchisse » avant de répondre.
  • Travail à long contexte — grands documents, transcriptions ou bases de code qui tiennent dans sa fenêtre de ~200K.
  • Appel d’outils et sorties structurées JSON pour les pipelines agentiques.

Là où il pèche

  • C’est le modèle GLM le plus cher — pour un travail de routine ou à fort volume, les paliers GLM-4.x moins chers ou les paliers flash gratuits sont généralement le meilleur choix économique.
  • Couverture de benchmarks indépendants et reproductibles encore limitée ; vérifiez les affirmations sur votre propre charge de travail.
  • L’hébergement hors UE l’exclut pour les tâches sensibles à la résidence des données dans l’UE.

Cas d’usage concrets

  • Analyse ou synthèse complexe où un second avis décorrélé est précieux dans un panel de consensus.
  • Questions-réponses sur de longs documents et résumé.
  • Workflows agentiques nécessitant des appels d’outils fiables et du JSON.

Instantané du benchmark Tokonomix

GLM-5.2 est récemment enregistré sur Tokonomix et pas encore activé, nous ne l’avons donc pas encore soumis à notre test d’intelligence hebdomadaire ni à notre benchmark de vitesse. Il n’y a pas encore de scores Tokonomix à communiquer — et nous n’en inventerons pas.

Dès sa mise en service, il entre dans le même dispositif hebdomadaire que tous les autres modèles : prompts identiques, juge indépendant d’une autre famille, et mesures reproductibles de latence et de coût. D’ici là, considérez les indications de prix et de capacités de cette page comme le point de départ publié par le fournisseur, et non comme des résultats mesurés par Tokonomix.

Confidentialité UE et résidence des données

GLM-5.2 est développé par Zhipu AI (z.ai), un laboratoire dont le siège est en Chine, et servi depuis une infrastructure hors UE. Il faut le dire clairement : envoyer un prompt à ce modèle n’est pas un choix de résidence des données dans l’UE ni de souveraineté RGPD, et Tokonomix ne l’étiquettera jamais comme tel.

Si votre cas d’usage exige que les données restent dans l’UE, choisissez un modèle hébergé dans l’UE (par exemple nos routes OVH ou Azure-EU) plutôt qu’un modèle GLM. Tokonomix maintient z.ai en dehors de tout ensemble de routage UE-uniquement/souverain par conception. Utilisez GLM là où la capacité ou le prix priment et où un traitement transfrontalier est acceptable pour cette tâche.

Verdict et alternatives

GLM-5.2 est le fleuron GLM : tournez-vous vers lui quand vous voulez le palier GLM actuel le plus capable de Zhipu et pouvez absorber le prix par token plus élevé. Pour un travail quotidien moins cher, descendez à GLM-4.7 ou GLM-4.6 ; pour expérimenter sans frais, les GLM-4.7 Flash / GLM-4.5 Flash gratuits. Comme proposeur de consensus, il est utile précisément parce qu’il est d’une famille de modèles différente des laboratoires frontières américains habituels.

Dernier test automatisé
22 juil. 2026 · 08:03 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
5448 ms
Latence P95
8013 ms
Erreurs
0 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·8 juillet 2026