2026年6月にリリースされたオープンウェイツモデルであるGLM-5.2（max）は、Artificial Analysis Intelligence Indexにおいて51点を達成した。これは比較対象モデルの平均点である24点を大幅に上回る数値である。本モデルは総パラメータ数753B、アクティブパラメータ数40Bで構成され、平均的なモデルの出力速度59トークンを大きく凌駕する毎秒111トークンという高速性を実現している。テキスト対テキストのモダリティに対応し、コンテキストウィンドウは100万トークン（A4用紙約1500枚分）をサポートする。

高い性能を誇る一方で、同規模のオープンウェイツモデルと比較するとコスト面で割高な傾向にある。API利用料は入力100万トークンあたり1.40ドル、出力100万トークンあたり4.40ドルに設定されている。なお、キャッシュヒット時の価格は100万トークンあたり0.26ドルとなり、81%の割引が適用される。今回のインテリジェンス指標におけるモデル評価にかかった総コストは867.88ドルであった。

比較ベンチマークにおいて、GLM-5.2（max）の生成した出力トークン数は1億4000万トークンであり、平均の1億1000万トークンと比較して冗長な傾向が見られる。速度性能では92モデル中15位に位置する一方、コスト効率では77位となった。本モデルは推論能力に優れ高度なタスク向けに設計されているが、市場で利用可能な他モデルと比較すると、タスクあたりの単価は高めに設定されている。

2026年6月にリリースされたオープンウェイツモデルであるGLM-5.2（max）は、Artificial Analysis Intelligence Indexにおいて51点を達成した。これは比較対象モデルの平均点である24点を大幅に上回る数値である。本モデルは総パラメータ数753B、アクティブパラメータ数40Bで構成され、平均的なモデルの出力速度59トークンを大きく凌駕する毎秒111トークンという高速性を実現している。テキスト対テキストのモダリティに対応し、コンテキストウィンドウは100万トークン（A4用紙約1500枚分）をサポートする。

高い性能を誇る一方で、同規模のオープンウェイツモデルと比較するとコスト面で割高な傾向にある。API利用料は入力100万トークンあたり1.40ドル、出力100万トークンあたり4.40ドルに設定されている。なお、キャッシュヒット時の価格は100万トークンあたり0.26ドルとなり、81%の割引が適用される。今回のインテリジェンス指標におけるモデル評価にかかった総コストは867.88ドルであった。

比較ベンチマークにおいて、GLM-5.2（max）の生成した出力トークン数は1億4000万トークンであり、平均の1億1000万トークンと比較して冗長な傾向が見られる。速度性能では92モデル中15位に位置する一方、コスト効率では77位となった。本モデルは推論能力に優れ高度なタスク向けに設計されているが、市場で利用可能な他モデルと比較すると、タスクあたりの単価は高めに設定されている。