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AIFIND / MODEL INTELLIGENCE

GLM-5.2

Z.ai · 公開日 2026-06-16

集計

総合スコア41.3
参考順位#39
証拠のカバー率75.0%
個別評価15

利用条件と料金

コンテキスト長
未確認 トークン
入力 / 出力
未確認 / 未確認
キャッシュ入力
未確認

料金は 100 万トークンあたりの原通貨。保存された出典に基づく参考情報です。価格記録の日付は 未確認。現在の料金を自動確認したものではありません。最新の料金は 公式料金 で確認してください。

コンテキスト仕様の確認: 未確認 · 仕様の出典。未確認の日時は取得日で補いません。

公開されたモデルの重み ↗

採用した評価と実行設定

総合評価と利用体験

LiveBench · 言語と指示総合比較の証拠69.3%

出典の既定設定 · 元の順位 52

推論設定の区別がないため、この出典の公式既定設定を採用します。

Language: 76.2% / IF: 62.3%

Language と IF を各 50% で平均。丸め前の内訳を使います。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:00 JST
出典のモデル名
glm-5.2
Arena · 創作総合比較の証拠1,454.2

出典の既定設定 · 元の順位 32

推論設定の区別がないため、この出典の公式既定設定を採用します。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
2026/10/02 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
glm-5.2-max
Creative Writing v3総合比較の証拠1,756.5

出典の既定設定 · 元の順位 29

推論設定の区別がないため、この出典の公式既定設定を採用します。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
未確認
取得の確認日時
2026/10/04 22:03 JST
出典のモデル名
zai-org/GLM-5.2
Longform Writing総合比較の証拠77.9

出典の既定設定 · 元の順位 23

推論設定の区別がないため、この出典の公式既定設定を採用します。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
未確認
取得の確認日時
2026/10/04 22:03 JST
出典のモデル名
zai-org/GLM-5.2

コーディング

DeepSWE v1.1総合比較の証拠43.8%

Max 推論 · mini-swe-agent · deepswe-v1.1:mini-swe-agent · 元の順位 56

全モデルに同じ管理されたシステムを使う出典です。固定の推論設定優先順位で選び、設定を保存して基礎モデルに帰属させます。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
2026/09/22 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
glm-5-2
LiveBench · コーディング総合比較の証拠65.7%

出典の既定設定 · 元の順位 35

推論設定の区別がないため、この出典の公式既定設定を採用します。

Coding: 79.7% / Agentic Coding: 51.8%

Coding と Agentic Coding を各 50% で平均。丸め前の内訳を使います。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:00 JST
出典のモデル名
glm-5.2

推論

LiveBench · 推論と数学総合比較の証拠84.2%

出典の既定設定 · 元の順位 50

推論設定の区別がないため、この出典の公式既定設定を採用します。

Reasoning: 78.6% / Mathematics: 89.8%

Reasoning と Mathematics を各 50% で平均。丸め前の内訳を使います。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:00 JST
出典のモデル名
glm-5.2
FrontierMath v2 · Tiers 1–3総合比較の証拠59.2%

Max 推論 · 元の順位 36

事前に固定した規則で、利用可能な最高の提供者公式推論設定を選びます。点数で設定を選びません。

評価の実施日
2026/06/20 JST
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
glm-5.2_max
FrontierMath v2 · Tier 4総合比較の証拠29.3%

Max 推論 · 元の順位 36

事前に固定した規則で、利用可能な最高の提供者公式推論設定を選びます。点数で設定を選びません。

評価の実施日
2026/06/20 JST
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
glm-5.2_max
Chess Puzzles総合比較の証拠21.0%

Max 推論 · 元の順位 80

事前に固定した規則で、利用可能な最高の提供者公式推論設定を選びます。点数で設定を選びません。

評価の実施日
2026/06/18 JST
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
glm-5.2_max
Mystery Game Puzzles総合比較の証拠15.0%

Medium 推論 · 元の順位 85

事前に固定した規則で、利用可能な最高の提供者公式推論設定を選びます。点数で設定を選びません。

評価の実施日
2026/08/28 JST
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
glm-5.2_medium

知識

SimpleQA Verified総合比較の証拠34.2%

Max 推論 · 元の順位 54

事前に固定した規則で、利用可能な最高の提供者公式推論設定を選びます。点数で設定を選びません。

評価の実施日
2026/08/28 JST
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:00 JST
出典のモデル名
glm-5.2_max
GPQA Diamond総合比較の証拠91.9%

Max 推論 · 元の順位 28

事前に固定した規則で、利用可能な最高の提供者公式推論設定を選びます。点数で設定を選びません。

評価の実施日
2026/06/25 JST
出典の公開日
2026/09/30 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:00 JST
出典のモデル名
glm-5.2_max

専門業務

APEX-Agents 1.1総合比較の証拠45.2%

Max 推論 · loop_truncated_tools_agent · apex-agents:v1.1:loop_truncated_tools_agent · 元の順位 35

全モデルに同じ管理されたシステムを使う出典です。固定の推論設定優先順位で選び、設定を保存して基礎モデルに帰属させます。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
2026/09/08 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
glm-5-2
Vals Finance Agent総合比較の証拠49.7%

出典の既定設定 · 元の順位 40

推論設定の区別がないため、この出典の公式既定設定を採用します。

評価の実施日
未確認
出典の公開日
2026/10/01 JST
取得の確認日時
2026/10/04 20:02 JST
出典のモデル名
zai/glm-5.2

採用しない結果・未測定

欠測の分野: 画像理解、中国語・多言語。公表誤差のない測定: 7 件。欠測を 0 点にせず、未公表の誤差を推測しません。

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