İçeriğe geç
Seviye A — Öncü
Çalıştığı yer:CNYapıldığı yer:China
Z.ai (GLM / Zhipu)

GLM-5.2

Seviye A — Öncü · 205K token

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

GLM-5.2, Temmuz 2026 itibarıyla Zhipu’nun z.ai üzerinden erişebildiğimiz GLM serisindeki en yeni ve en pahalı modelidir. z.ai onu akıl yürütme odaklı bir amiral gemisi — GLM-5 neslinin zirvesi — olarak konumlandırır ve yanıt kalitesinin maliyetten daha önemli olduğu durumlarda başvurulacak GLM modelidir.

Bölüm 01

Hız analizi

Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.

P50 gecikme (medyan)P95 gecikme105 runs
1638831514991216682834409-2010-16ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Bu modelin her soru kategorisinde sahanın geri kalanına göre nerede durduğu; aynı sorular üzerinde ikili karşılaştırmayla hesaplanır. Ham jüri puanı her sayının altındadır.

38%
Kod üretimi
jüri ortalaması 61
4%
Yaratıcı
jüri ortalaması 40
43%
Olgusal
jüri ortalaması 59
7%
Akıl yürütme
jüri ortalaması 28

Kategori başına kazanma oranı: bu modelin o kategoriden bir soruda ortalama bir modeli ne sıklıkla yendiği. %50 ortalamadır, kalma notu değildir. Doğru cevap yüzdesi de değildir.

Bölüm 03

Fiyatlar

Bu modeli Tokonomix üzerinden kullandığınızda milyon token başına ödediğiniz tutar ve tipik bir konuşma için tahmini maliyet.

💰
API tarifeleri — GLM-5.2
$2.10 1M giriş token başına
$6.58 1M çıkış token başına
≈ $0.0026 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$2.10
1M çıkış token başına$6.58
Bölüm 04

Saniye başına token

Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.

Verim (token / s)88 / avg 77
12134

P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.

Bölüm 05

Yetenekler

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

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Bu modelin çağrıldığında ne sıklıkla yanıt verdiği — son 30 gün içindeki gerçek API istekleri ve canlı testler üzerinden ölçülmüştür. Bu kaliteden bağımsızdır: bu sayılar yalnızca modelin yanıt verip vermediğini gösterir, yanıtın ne kadar iyi olduğunu değil.

Son 7 gün

—

Son 30 gün

66.7%

n=3

Medyan yanıt süresi

32,738ms

n=2

Baz alınan 378 ölçüm son 30 gün içinde.

Teknik detaylar

Yalnızca gerçek API çağrıları ve canlı test istekleri sayılır — dahili yoklamalar ve kıyaslama çalıştırmaları hariçtir.

Özel API anahtarıyla (BYOK) yapılan çağrılar hariçtir: bu hatalar anahtara özgüdür, model kesintisinin işareti değildir.

Başarısız çağrılar kalite puanlarına DAHİL EDİLMEZ — kalite yalnızca başarılı yanıtlar üzerinden ölçülür. Kullanılabilirlik ve kalite bağımsız sinyallerdir.

Kaydedilmiş süreye sahip başarılı çağrılarda medyan yanıt süresi (p50). Aykırı değerler medyanı ortalamadan daha az etkiler.

Toplam çağrı (30d)

3

OK yanıtlar (30d)

2

Toplam çağrı (7d)

0

OK yanıtlar (7d)

0

Bölüm 07

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-552/100 · 41 runs
16 correct2 partial23 wrong39% accuracy
● 2026-10-11

GLM-5.2 quality crashes 75 points with coding performance collapse

GLM-5.2 has experienced a severe performance regression in the current benchmark window, with overall quality plummeting from 100.0 to 25.0 points. The most dramatic decline occurred in coding capabilities, which dropped from a perfect 100 score to zero, indicating complete failure on coding tasks. Factual question performance fell by half, declining from 100 to 50 points, though this represents partial capability retention in that domain. Latency also degraded, with the median response time increasing 18 percent from 7057ms to 8358ms. The model now takes over 8 seconds to respond at the median, compounding the quality issues with slower performance. This represents a significant deterioration across all measured dimensions. With only three test runs in each window, these results should be interpreted cautiously as sample size is limited. However, the magnitude of decline is substantial enough to warrant concern. Users relying on GLM-5.2 for coding tasks will find the current version essentially non-functional in that domain. The previous window showed the model with JSON, tool use, and reasoning capabilities performing at top levels, making this regression particularly striking. Users should verify these issues in their own testing before deploying this version in production environments.

Kalite

25.0

Gecikme p50

8,358 ms

Test çalıştırmaları

3

✗ Quality crashed 75 points✗ Coding performance dropped to zero✗ Factual accuracy halved✗ Latency increased 18 percent
Bölüm 08

Tam model profili

GLM-5.2: Zhipu’nun en yeni amiral gemisi, önce akıl yürütme

GLM-5.2, Temmuz 2026 itibarıyla Zhipu’nun z.ai üzerinden erişebildiğimiz GLM serisindeki en yeni ve en pahalı modelidir. z.ai onu akıl yürütme odaklı bir amiral gemisi — GLM-5 neslinin zirvesi — olarak konumlandırır ve yanıt kalitesinin maliyetten daha önemli olduğu durumlarda başvurulacak GLM modelidir.

z.ai, GLM-5.2’yi 1M giriş tokeni başına 1,40 $ ve 1M çıkış tokeni başına 4,40 $ olarak yayımlar — amiral gemisi konumunu yansıtan, GLM ailesinin en pahalı katmanı.

Onu geçici bir değer olarak geniş (~200K tokenlik) bir bağlam penceresiyle kaydettik; GLM-5 nesli belgeleri sınırlı olduğundan, güvenmeden önce kesin pencereyi z.ai üzerinden doğrulayın.

Mimari ve eğitim sinyalleri

GLM (General Language Model), Zhipu AI’nin model ailesidir; GLM-5.2, GLM-5 neslinin mevcut zirvesidir. GLM-5 serisine ilişkin kamuya açık teknik belgeler Temmuz 2026 itibarıyla hâlâ sınırlıdır, bu yüzden onu ihtiyatlı biçimde tanımlıyoruz: araç çağırma ve yapılandırılmış çıktı (JSON) desteğiyle, OpenAI uyumlu bir uç nokta üzerinden erişilebilen, akıl yürütme odaklı büyük bir sohbet modeli. GLM serisinin geri kalanı gibi, content alanının yanında standart olmayan bir reasoning_content alanı döndürür; entegrasyonlar nihai yanıt için content alanını okumalı ve reasoning_content alanını isteğe bağlı bir iz olarak değerlendirmelidir.

Öne çıktığı yerler

  • Zorlu akıl yürütme, çok adımlı problemler ve modelin yanıt vermeden önce "düşünmesini" istediğiniz görevler.
  • Uzun bağlam çalışması — ~200K penceresine sığan büyük belgeler, transkriptler veya kod tabanları.
  • Agentik hatlar için araç çağırma ve JSON yapılandırılmış çıktılar.

Yetersiz kaldığı yerler

  • En pahalı GLM modelidir — rutin veya yüksek hacimli iş için daha ucuz GLM-4.x veya ücretsiz flash katmanları genellikle ekonomik açıdan daha iyi seçimdir.
  • Şimdiye kadar bağımsız, yeniden üretilebilir kıyaslama kapsamı sınırlı; iddiaları kendi iş yükünüzde doğrulayın.
  • AB dışı barındırma, AB veri ikametgâhına duyarlı görevler için onu dışarıda bırakır.

Gerçek dünya kullanım örnekleri

  • Bir uzlaşı panelinde ikinci, ilişkisiz bir görüşün değerli olduğu karmaşık analiz veya sentez.
  • Uzun belgeler üzerinde soru-yanıt ve özetleme.
  • Güvenilir araç çağrıları ve JSON gerektiren agentik iş akışları.

Tokonomix kıyaslama anlık görüntüsü

GLM-5.2 Tokonomix'e yeni kaydedildi ve henüz etkinleştirilmedi, bu nedenle onu henüz haftalık zekâ testimizden veya hız kıyaslamamızdan geçirmedik. Bildirilecek herhangi bir Tokonomix puanı yok — ve uydurmayacağız.

Yayına girdiğinde, diğer her model gibi aynı haftalık düzeneğe girer: aynı istemler, bağımsız ve farklı aileden bir jüri ve yeniden üretilebilir gecikme ve maliyet ölçümleri. O zamana kadar bu sayfadaki fiyat ve yetenek notlarını, Tokonomix'in ölçtüğü sonuçlar olarak değil, sağlayıcının yayımladığı başlangıç noktası olarak değerlendirin.

AB gizliliği ve veri ikametgâhı

GLM-5.2, merkezi Çin'de bulunan bir laboratuvar olan Zhipu AI (z.ai) tarafından geliştirilmiştir ve AB dışı altyapıdan sunulur. Bunu açıkça belirtmek gerekir: bu modele bir istem göndermek AB veri ikametgâhı veya GDPR egemenliği tercihi değildir ve Tokonomix bunu asla öyle etiketlemez.

Kullanım durumunuz verilerin AB içinde kalmasını gerektiriyorsa, bir GLM modeli yerine AB'de barındırılan bir model seçin (örneğin OVH veya Azure-EU rotalarımız). Tokonomix, z.ai'yi tasarım gereği her AB'ye özel/egemen yönlendirme kümesinin dışında tutar. GLM'yi, yeteneğin veya fiyatın öncelikli olduğu ve o iş yükü için sınır ötesi işlemenin kabul edilebilir olduğu yerlerde kullanın.

Sonuç ve alternatifler

GLM-5.2, GLM amiral gemisidir: Zhipu’nun en yetenekli mevcut GLM katmanını istediğinizde ve daha yüksek token fiyatını kaldırabildiğinizde başvurun. Daha ucuz günlük iş için GLM-4.7 veya GLM-4.6’ya inin; maliyetsiz deney için ücretsiz GLM-4.7 Flash / GLM-4.5 Flash. Bir uzlaşı önericisi olarak, tam da olağan ABD sınır laboratuvarlarından farklı bir model ailesi olduğu için yararlıdır.

Son otomatik test
16 Eki 2026 · 02:04 UTC · Hız testi
P50 gecikme
2277 ms
P95 gecikme
2322 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·8 Temmuz 2026