Naar inhoud
Tier A — Frontier
Draait in:CNGemaakt in:China
Z.ai (GLM / Zhipu)

GLM-5.2

Tier A — Frontier · 205K tokens

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

GLM-5.2 is, per juli 2026, het meest recente en duurste model in de GLM-lijn van Zhipu dat we via z.ai kunnen bereiken. z.ai positioneert het als een redeneer-vlaggenschip — de top van de GLM-5-generatie — en het is het GLM-model waar je naar grijpt wanneer antwoordkwaliteit belangrijker is dan kosten.

Sectie 01

Snelheidsanalyse

Latency gemeten over alle benchmark-runs. P50 (mediaan) en P95 (95e percentiel) geven een realistisch beeld van de responssnelheid onder normale en piekbelasting.

P50 latency (mediaan)P95 latency104 runs
1423653011637167442185108-1509-10ms
Sectie 02

Kwaliteitsscores

Hoe dit model zich per promptcategorie verhoudt tot de rest van het veld, uit een paarsgewijze berekening over dezelfde prompts. Het ruwe jurycijfer staat onder elk getal.

56%
Code generatie
jurygemiddelde 71
4%
Creatief
jurygemiddelde 40
55%
Feitelijk
jurygemiddelde 75
20%
Redeneren
jurygemiddelde 30

Winstpercentage per categorie: hoe vaak dit model een gemiddeld model verslaat op een prompt uit die categorie. 50% is gemiddeld, geen onvoldoende. Het is geen percentage goede antwoorden.

Sectie 03

Prijsgeschiedenis

Directe provider-tarieven per miljoen tokens, plus een typische gespreks-kostschatting.

💰
API-tarieven — GLM-5.2
$1.40 per 1M input-tokens
$4.40 per 1M output-tokens
≈ $0.0017 per typisch gesprek (800 tokens)
Input vs output prijs (per 1M tokens)
per 1M input-tokens$1.40
per 1M output-tokens$4.40

Pricing over time

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

$1.40

input / 1M

— stable

$4.40

output / 1M

— stable

2026-07-122026-08-092026-09-06
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Sectie 04

Tokens per seconde

Doorvoersnelheid in tokens per seconde, afgeleid uit gemeten P50-latency. Hogere waarden zijn beter; fluctuaties weerspiegelen serverbelasting bij de provider.

Doorvoer (tokens / s)61 / avg 79
14021

Geschat uit P50-latency × 200 output-tokens — het absolute getal hangt af van deze aanname; de trend is wat telt.

Sectie 05

Mogelijkheden

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

Beschikbaarheid

Beschikbaarheid

Hoe vaak dit model antwoordt als we het aanroepen — gemeten over echte API-aanvragen en live-tests in de afgelopen 30 dagen. Dit staat los van kwaliteit: deze cijfers laten alleen zien of het model reageert, niet hoe goed het antwoord is.

Afgelopen 7 dagen

100.0%

n=5

Afgelopen 30 dagen

100.0%

n=5

Mediane responstijd

39,266ms

n=5

Gebaseerd op 381 metingen in de afgelopen 30 dagen.

Technische details

Alleen echte API-aanroepen en live-testverzoeken tellen mee — interne probes en benchmarkruns zijn uitgesloten.

Aanroepen met een eigen API-sleutel (BYOK) zijn uitgesloten: die fouten zijn sleutelspecifiek en geen teken van modelneergang.

Mislukte aanroepen worden NIET meegeteld in kwaliteitsscores — kwaliteit wordt gemeten op geslaagde responses. Beschikbaarheid en kwaliteit zijn onafhankelijke signalen.

Mediane responstijd (p50) over geslaagde aanroepen met een vastgelegde duur. Uitschieters trekken de mediaan minder dan het gemiddelde.

Totaal aanroepen (30d)

5

OK-reacties (30d)

5

Totaal aanroepen (7d)

5

OK-reacties (7d)

5

Sectie 07

Tokonomix benchmark-oordelen

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-558/100 · 27 runs
11 correct2 partial14 wrong41% accuracy
2026-09-06

GLM-5.2 adds JSON, tools, and reasoning modes without performance data

GLM-5.2 has introduced three new capability modes: JSON output formatting, tool use functionality, and a reasoning mode. These represent a significant expansion of the model's feature set compared to the previous benchmark window. However, no performance metrics are available in the current benchmark window to assess the quality or effectiveness of these new capabilities. The absence of benchmark results means users cannot yet evaluate how well the model performs core tasks like language understanding, generation quality, instruction following, or how the new features compare to competing models. The previous window also lacked performance data, suggesting ongoing challenges with benchmark participation or data availability. While the addition of structured output, tool integration, and enhanced reasoning capabilities aligns with current industry trends and user demands, potential adopters should seek independent testing or trial implementations to validate these features meet their requirements before deployment.

Kwaliteit

Latency p50

Testruns

0

JSON output mode added Tool use capability introduced Reasoning mode now available No performance benchmarks available
Sectie 08

Volledig modelprofiel

GLM-5.2: Zhipu’s nieuwste vlaggenschip, redeneren voorop

GLM-5.2 is, per juli 2026, het meest recente en duurste model in de GLM-lijn van Zhipu dat we via z.ai kunnen bereiken. z.ai positioneert het als een redeneer-vlaggenschip — de top van de GLM-5-generatie — en het is het GLM-model waar je naar grijpt wanneer antwoordkwaliteit belangrijker is dan kosten.

z.ai publiceert GLM-5.2 voor $1,40 per 1M invoertokens en $4,40 per 1M uitvoertokens — de duurste laag in de GLM-familie, wat zijn vlaggenschippositie weerspiegelt.

We registreerden het met een groot (~200K-token) contextvenster als voorlopige waarde; documentatie over de GLM-5-generatie is schaars, dus bevestig het exacte venster op z.ai voordat je erop vertrouwt.

Architectuur & trainingssignalen

GLM (General Language Model) is de modelfamilie van Zhipu AI; GLM-5.2 is de huidige top van de GLM-5-generatie. Openbare technische documentatie voor de GLM-5-serie is per juli 2026 nog dun, dus beschrijven we het behoudend: een groot, op redeneren gericht chatmodel met tool-aanroepen en gestructureerde uitvoer (JSON), bereikbaar via een OpenAI-compatibel eindpunt. Zoals de rest van de GLM-lijn levert het een niet-standaard reasoning_content-veld naast content; integraties moeten content lezen voor het uiteindelijke antwoord en reasoning_content als optioneel spoor behandelen.

Waar het uitblinkt

  • Zware redeneertaken, meerstaps problemen en taken waarbij je wilt dat het model "nadenkt" vóór het antwoordt.
  • Werk met lange context — grote documenten, transcripties of codebases die in het ~200K-venster passen.
  • Tool-aanroepen en JSON-gestructureerde uitvoer voor agentische pijplijnen.

Waar het tekortschiet

  • Het is het duurste GLM-model — voor routine- of hoogvolumewerk zijn de goedkopere GLM-4.x- of gratis flash-lagen doorgaans de betere economische keuze.
  • Beperkte onafhankelijke, reproduceerbare benchmarkdekking tot nu toe; verifieer claims op je eigen werklast.
  • Niet-EU-hosting sluit het uit voor taken met EU-dataresidentie-eisen.

Praktijkvoorbeelden

  • Complexe analyse of synthese waar een tweede, gedecorreleerde mening waardevol is in een consensuspanel.
  • Vraag-antwoord over lange documenten en samenvatting.
  • Agentische workflows die betrouwbare tool-aanroepen en JSON nodig hebben.

Tokonomix-benchmarkmomentopname

GLM-5.2 is nieuw geregistreerd op Tokonomix en nog niet geactiveerd, dus we hebben het nog niet door onze wekelijkse intelligentietest of snelheidsbenchmark gehaald. Er zijn nog geen Tokonomix-scores om te melden — en we verzinnen ze niet.

Zodra het live gaat, komt het in dezelfde wekelijkse harnas als elk ander model: identieke prompts, een onafhankelijke cross-family-jury en reproduceerbare latentie- en kostenmetingen. Behandel tot die tijd de prijs- en capaciteitsnotities op deze pagina als het door de leverancier opgegeven startpunt, niet als gemeten Tokonomix-resultaten.

EU-privacy & dataresidentie

GLM-5.2 is gebouwd door Zhipu AI (z.ai), een lab met hoofdkantoor in China, en wordt geserveerd vanaf niet-EU-infrastructuur. Dit moeten we duidelijk stellen: een prompt naar dit model sturen is geen keuze voor EU-dataresidentie of GDPR-soevereiniteit, en Tokonomix zal het nooit als zodanig bestempelen.

Als uw gebruikssituatie vereist dat data binnen de EU blijft, kies dan een EU-gehost model (bijvoorbeeld onze OVH- of Azure-EU-routes) in plaats van een GLM-model. Tokonomix houdt z.ai standaard buiten elke EU-only/soevereine routeringsset. Gebruik GLM waar de capaciteit of prijs de prioriteit is en grensoverschrijdende verwerking voor die taak aanvaardbaar is.

Oordeel & alternatieven

GLM-5.2 is het GLM-vlaggenschip: grijp ernaar wanneer je Zhipu’s meest capabele huidige GLM-laag wilt en de hogere tokenprijs kunt dragen. Voor goedkoper dagelijks werk stap je af naar GLM-4.7 of GLM-4.6; voor experimenteren zonder kosten de gratis GLM-4.7 Flash / GLM-4.5 Flash. Als consensus-proposer is het juist nuttig omdat het een andere modelfamilie is dan de gebruikelijke Amerikaanse frontier-labs.

Laatste automatische test
10 sep 2026 · 08:00 UTC · Snelheidstest
P50 latency
3294 ms
P95 latency
4844 ms
Fouten
0 / 6 runs
Laatst beoordeeld door Tokonomix-team·8 juli 2026