GLM-5.2, le modèle de Zhipu AI (Z.ai) en chiffres

GLM-5.2 en bref

GLM-5.2 est un modèle de langage de Zhipu AI (Z.ai), sorti le 13 juin 2026. Il a donc 4 mois au 22 octobre 2026. Ses poids sont publiés : vous pouvez le télécharger et le faire tourner sur vos propres serveurs, ou passer par l'un des 89 fournisseurs d'API qui le référencent sur models.dev. Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent.

Nous le rangeons parmi les modèles à poids ouverts (68 modèles dans cette catégorie sur le site).

Combien coûte GLM-5.2 ?

GLM-5.2 est facturé 1,2 $US par million de tokens en entrée et 4,18 $US en sortie (tarif du fabricant, relevé du 22 octobre 2026).

Pour fixer les idées : lire 20 000 tokens (une trentaine de pages) et en rédiger 2 000 coûte environ 0,032 $US ; mille fois cette tâche, 32,27 $US.

C'est 4,2 fois le prix de sortie médian des modèles à poids ouverts (1 $US).

Les tokens relus depuis le cache sont facturés 0,30 $US par million : utile pour un agent qui renvoie souvent le même contexte.

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Performances mesurées

Selon les résultats publiés par Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026), GLM-5.2 obtient un indice de capacité de 70,5 sur 100, calculé sur 6 tests de notre panier.

Il ne figure pas parmi les 30 premiers du classement hebdomadaire.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 91,9 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 86,4 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : 59,2 % — le meilleur modèle suivi, GPT-6 Astra, atteint 93,7 %
• SWE-bench Verified (correction de vrais bugs logiciels) : 78,7 % — le meilleur modèle suivi, Claude Opus 4.7, atteint 83,5 %

Ce qu'il sait faire

Sa fenêtre de contexte atteint 1 000 000 tokens, soit environ 1 500 pages de texte à 500 mots par page : de quoi charger un livre entier ou une base de code de taille moyenne. Une réponse peut compter jusqu'à 131 072 tokens.

Il accepte en entrée : texte.

Il sait appeler des outils (fonctions, API) et produire une sortie structurée en JSON, ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Les poids sont publiés sur Hugging Face (zai-org/GLM-5.2). Voir aussi notre sélection de modèles open source.

À qui s'adresse-t-il ?

Par sa catégorie, GLM-5.2 vise d'abord les projets où vous voulez garder la main sur vos données ou sur l'hébergement, ou adapter le modèle à votre domaine.

Son résultat à SWE-bench Verified (78,7 %, au-dessus de la médiane des modèles suivis) en fait un candidat sérieux pour les agents de programmation.

Sa très grande fenêtre de contexte le rend intéressant pour analyser de gros volumes de documents en une seule requête.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Modèles comparables

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de GLM-5.2 sont :

• GLM-5.1 (Zhipu AI (Z.ai), indice 70,9)
• Kimi K2 Thinking (Moonshot AI, indice 69,6)
• GLM-5.3-Flash (Zhipu AI (Z.ai), indice 71,9)
• DeepSeek V4 Pro 0813 (DeepSeek, indice 72,2)