GLM-5.2
Z.ai (Zhipu AI) · Chine · sorti le Z.ai (Zhipu AI) · Chine · 16 juin 2026
- Réflexion réglable
- Poids ouverts · MIT
- Serveur seulement
- Classe énergétique E
Son bilan?
- Au classement général, 55e sur 257, ex æquo avec 14 autres modèles dont les marges d'erreur se recouvrent.
- Pas encore mesuré en compréhension d'images.
Estimationenviron 2,5 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime
Où l'utiliser
Relevé du . Formules relevées sur la page officielle de chaque assistant, en France. Les prix et les modèles changent souvent : vérifiez avant de payer. Tous les abonnements →
Pour coder
Ces forfaits de code proposent ce modèle, d'après la page de leur éditeur. Tous les forfaits pour coder →
Score général?
83,8de 81,9 à 85,8
Les dix tâches?
- Raisonnement80,9Rang 53 · 78 %, voir le classement Raisonnement
- Code83,0Rang 39 · 58 %, voir le classement Code
- Agents85,4Rang 16 · 50 %, voir le classement Agents
- Usage85,4Rang 48 · 100 %, voir le classement Usage
- Maths85,7Rang 36 · 62 %, voir le classement Maths
- Sciences84,6Rang 36 · 80 %, voir le classement Sciences
- Français82,0Rang 32 · 50 %, voir le classement Français
- VisionNon mesuré
- Écriture86,2Rang 43 · 100 %, voir le classement Écriture
- Web90,0Rang 33 · 100 %, voir le classement Web
Artificial Analysis
Hors du scoreArtificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA et ne se compare pas directement à lui.
| Version évaluée | Indice | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetonsentrée / sortie |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.2 (Max) | 33,7 | non publié | 0,0 jetons/s | 0,00 s | 1,4 $ / 4,4 $ |
| GLM-5.2 (Non-reasoning) | 22,4 | non publié | 0,0 jetons/s | 0,00 s | 1,4 $ / 4,4 $ |
Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Relevé le 26 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.
Source : Artificial Analysis
Agent Arena
Hors du scoreAgent Arena, le classement des agents d'Arena, observe de vraies sessions de travail : des internautes confient une tâche à un agent (écrire du code, chercher, analyser des fichiers) dont le modèle est tiré au sort et reste caché. Le score net dit de combien de points ce modèle fait monter ou baisser les signes de réussite de ces sessions (tâche validée, compliments, corrections réussies, erreurs rattrapées, aucun outil inventé) par rapport au modèle moyen du classement, qui vaut 0 %. Il ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA.
| Version évaluée | Rang | Score net | Intervalle à 95 % | Sessions |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5.2 (Max) | 31e sur 59 | +0,2 % | de −0,6 à +1,0 % | 99 062 |
Score net et intervalle de confiance à 95 % en points de pourcentage. Rang parmi les 59 modèles du classement, où un même modèle peut paraître à plusieurs niveaux d'effort. Classement publié par Arena le 11 novembre 2026, repris de son jeu de données public sous licence CC BY 4.0.
Source : Arena (Agent Arena), CC BY 4.0 · la méthode
Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION
Trop lourd pour les machines que suit QUELLE IA : 513,4 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.
- Cartes graphiquesTrop juste
- PC portables GeForce RTXTrop juste
- PC portables Intel Core UltraTrop juste
- PC portables Snapdragon X2Trop juste
- MacTrop juste
- Mini-PC et PC portables Ryzen AI MaxTrop juste
- Nvidia DGX et RTX SparkTrop juste
- Sans carte graphiqueTrop juste
- ServeurOui
Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.
Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.
Fiche technique
- Prix
- 0,98 € / 3,08 €entrée / sortie, par million de jetons
- Fenêtre de contexte
- 1 048 576 jetonsenviron 786 000 mots
- Entrées
- Texte
- Réflexion
- Sans, élevée, maximaletrois niveaux réglables
- Paramètres
- 744 milliards
- Licence
- MITpoids ouverts, téléchargeables
- Classe énergétique
- Esur une échelle de A à G
- Hébergement en Europe
- Possible
- Connaissances jusqu'à
- Non communiqué
Où le trouver
Liens directs, sans affiliationDans les outils de code
Relevé du- Disponible dans
- Mesuré dans
Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré. Tous les outils et leurs modèles →
À lire sur Frandroid et Numerama
2 articles · relevé du
Une sélection automatique des articles de Frandroid, Numerama et Clubic consacrés à ce modèle. Ces trois médias appartiennent au groupe Humanoid. Les articles n'entrent pas dans le score.
En bref
- Quel est le score de GLM-5.2 ?
- GLM-5.2 obtient un score IA de 83,8, avec une marge de 81,9 à 85,8, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 55e sur 257 modèles, à partir de 32 mesures.?
- Dans quelles tâches GLM-5.2 est-il le plus fort ?
- Ses deux meilleures tâches sont web (90,0) et écriture (86,2). Sa tâche la plus faible est raisonnement (80,9).
- GLM-5.2 peut-il tourner en local ?
- Trop lourd pour les machines que suit QUELLE IA : 513,4 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.
- Combien coûte GLM-5.2 ?
- 0,98 € par million de jetons en entrée et 3,08 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 2,5 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
- Qui édite GLM-5.2 ?
- GLM-5.2 est édité par Z.ai (Zhipu AI) (Chine), et il est sorti le 16 juin 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence MIT.