MIT lisanslı, milyon çıktı tokenı başına 3 dolar maliyeti olan bir model, kodlama, bilim ve ajan tabanlı görevler dahil olmak üzere çoğu önemli ölçütte 25 dolarlık özel bir frontier modelini az önce geride bıraktı.
GLM 5.2 ile Claude Opus 4.6 arasındaki karşılaştırma tam anlamıyla bir David ile Golyat hikâyesi değil. GLM 5.2, bazı rakiplerine kıyasla görev başına neredeyse iki kat fazla token tüketiyor, görüntü girdisini desteklemiyor ve daha genç bir ekosisteme sahip. Opus 4.6’nın yerini 4.7 ve 4.8 aldı — bu karşılaştırmanın raf ömrü sınırlı.
Karar için önemli olan şey şu.
Her Şey Tek Bir Tabloda
GLM 5.2 | Claude Opus 4.6 | |
|---|---|---|
Geliştirici | Z.ai (Zhipu AI) | Anthropic |
Yayınlanma | 16 Haziran 2026 | 4 Şubat 2026 |
Mimari | MoE, toplam 753B / aktif 40B | Dense (açıklanmadı) |
Lisans | MIT (açık ağırlık) | Tescilli |
Bağlam penceresi | 1M tokens | 1M tokens |
Azami çıktı | 128K tokens | 128K (batch ile 300K) |
Görüntü girişi | Hayır | Evet |
Düşünme modları | High, Max | Low, Medium, High, Max |
SWE-bench Pro | 62.1% | 51.9–53.4% |
Terminal-Bench | 81.0% (v2.1) | 65.4% (v2.0) |
HLE (with tools) | 54.7% | 53.0% |
GPQA Diamond | 89–91.2% | 84.0% |
BigLaw Bench | Rapor edilmedi | 90.2% |
Intelligence Index | 51 (en yüksek açık ağırlık) | ~44 (maksimum çaba) |
Girdi fiyatı | $0.95/M (DeepInfra) | $5.00/M |
Çıktı fiyatı | $3.00/M (DeepInfra) | $25.00/M |
En ucuz mevcut | $0.77/$2.42 (OpenRouter) | $5.00/$25.00 |
Hız | ~197 tokens/sec | ~46 tokens/sec |
Kendi kendine barındırılabilir | Evet (MIT) | Hayır |
Opus 4.6 için SWE-bench Pro hakkında not: değerlendirme kurulumuna bağlı olarak puanlar %47,1 (Scale private) ile %53,4 (Anthropic scaffold) arasında değişir. Terminal-Bench sürümleri de farklılık gösterir (v2.0 ile v2.1), bu yüzden doğrudan karşılaştırma kusursuz değildir.
GLM 5.2'nin Kazandığı Yerler
Kodlama. SWE-bench Pro %62,1’e karşı Opus 4.6’nın %51,9–53,4’ü. Terminal-Bench %81,0’a karşı %65,4 (farklı sürümler, ancak fark büyük). GLM 5.2, her büyük kodlama benchmark’ında en güçlü açık ağırlık modelidir.
Bilim. GPQA Diamond 89–91.2% vs 84.0%. Satıcı tarafından bildirilen skor (91.2%) ile bağımsız değerlendirme (~89%) arasında bir miktar fark var, ancak GLM 5.2 her ikisinde de önde.
Siber güvenlik. Semgrep'in IDOR kıyaslaması: GLM 5.2, basit bir istemle %39 F1 elde ederek Claude Code'u (Opus 4.6 üzerinde) %37 F1 ile geride bıraktı. Maliyet: bulunan güvenlik açığı başına yaklaşık $0.17. Tek bir kıyaslama, tek bir güvenlik açığı sınıfı — ancak açık ağırlıklı bir modelin, muhakeme ağırlıklı bir güvenlik görevinde en ileri düzey bir aracı geride bırakması dikkat çekici.
Hız. ~197 token/sn vs ~46 token/sn. Yaklaşık 4 kat daha hızlı.
Fiyat. Çıktı $3/M vs $25/M — token başına 8,3 kat daha ucuz.
Opus 4.6'nın Kazandığı Yerler
Hukuki muhakeme. BigLaw Bench %90,2, herhangi bir Claude modeli arasında en yüksek, %40 mükemmel skor. GLM 5.2 için bildirilen karşılaştırılabilir bir hukuki ölçüt yoktur.
Toplu bilgi çalışması. GLM 5.2'nin daha yüksek GPQA Diamond puanına rağmen, Opus 4.6 GDPval-AA'da (profesyonel bilgi çalışması) 76,2'ye karşı 67,2'lik toplu bilgi farkıyla önde. Desen şu: GLM 5.2 zor bilim sorularını iyi çözer, ancak Opus 4.6 profesyonel bilgi görevlerinin geniş yelpazesinde daha güçlüdür.
Çok modlu giriş. Opus 4.6 görüntüleri kabul eder. GLM 5.2 yalnızca metindir.
Ekoistem. Claude Code, Anthropic API, Bedrock, Vertex AI — araç kullanımı, yapılandırılmış çıktılar ve compaction API için olgun araçlar. GLM 5.2'nin 6+ sağlayıcısı var ancak üretim düzeyinde entegrasyonları daha az.
Çaba kontrolü. Dört seviye (düşük–maks) ve iki (yüksek, maks). Basit görevlerde maliyet optimizasyonu için daha ince ayrıntı düzeyi.
Token Ayrıntılandırma Tuzağı
GLM 5.2, kodlama değerlendirmelerinde görev başına ~43,000 çıktı tokenı tüketiyor. MiniMax M3 ~24,000 kullanıyor; Kimi K2.6 ~35,000.
Model | Token/görev | $/M çıktı | Görev başına maliyet |
|---|---|---|---|
GLM 5.2 | ~43K | $3.00 | ~$0.13 |
Kimi K2.6 | ~35K | $2.50 | ~$0.09 |
Opus 4.6 | ~30K (est.) | $25.00 | ~$0.75 |
Görev başına, GLM 5.2, Opus 4.6'dan yaklaşık 6 kat daha ucuzdur — token başına fiyatlandırmanın ima ettiği 8 kat değil. Yine de büyük bir fark, ancak kendi iş yükleriniz üzerinde benchmark yapın ve toplam token tüketimini ölçün.
Açık Ağırlık Faktörü
Kendi kendine barındırma. 40B aktif parametre (MoE), çıkarımı yoğun bir 753B modele göre daha uygulanabilir hale getirir. vLLM, SGLang ve standart çerçeveleri destekler.
Veri gizliliği. Kendi barındırma, verileri üçüncü taraf sunuculardan uzak tutar. Düzenlemeye tabi sektörler için bu, herhangi bir benchmark'tan daha önemli olabilir.
İnce ayar. Açık ağırlıklar alan uyarlamasını mümkün kılar. Opus 4.6 bir kara kutudur.
Bağlılık yok. 6'dan fazla sağlayıcı ve kendi kendine barındırma. Tek bir satıcının fiyatlandırmasına veya politikasına bağımlılık yok.
Açık kaynaklı programlama modellerini keşfeden ekipler için GLM 5.2, önemli bir yetenek sıçramasıdır.
Son Kullanma Tarihi
Opus 4.6, Şubat 2026'da yayımlandı. Opus 4.8 (Intelligence Index 56) ve Sonnet 5 (Opus 4.6 ile aynı performans, daha düşük fiyat) o zamandan beri geldi.
Öyleyse neden GLM 5.2'yi Opus 4.6 ile karşılaştırıyorsunuz?
Opus 4.6, birçok Claude Code kurulumunu ve üretim sistemini hâlâ çalıştırıyor
Fiyat-performans karşıtlığı bu seviyede en belirgindir — GLM 5.2, maliyetin 1/8’iyle Opus 4.6’ya güvenilir biçimde meydan okuyor
Opus 4.8’e karşı GLM 5.2 kodlamada rekabet ediyor ancak kapsamda geride kalıyor
Karar Ağacı
1. Görüntü girdisine mi ihtiyacınız var? → Opus 4.6+. GLM 5.2 yalnızca metindir.
2. Veri gizliliği veya kendi barındırma gerekli mi? → GLM 5.2. Kendi donanımınızda çalıştırabileceğiniz tek seçenek.
3. Birincil iş yükü kodlama/ajan tabanlı mı? → GLM 5.2 — rekabetçi veya daha iyi, 6–8x daha ucuz.
4. Birincil iş yükü hukuki veya geniş kapsamlı bilgi işi mi? → Opus 4.6+. Toplam bilgi açığı tutarlı.
5. Ölçeklenirken maliyet kısıtlı mı? → GLM 5.2 ile başlayın, zor vakaları Opus'a yönlendirin. API toplayıcıları hibrit yönlendirmeyi kolaylaştırır.
6. Güçlü bir kısıtlama yok mu? → Varsayılan GLM 5.2. 8 katlık fiyat farkı, onu mantıklı başlangıç noktası yapar.
Sıkça Sorulan Sorular
GLM 5.2 gerçekten Claude Opus 4.6 kadar iyi mi?
Kodlama (SWE-bench Pro: 62.1% vs ~52%) ve bilimsel akıl yürütmede (GPQA Diamond: ~90% vs 84%) GLM 5.2 önde. Toplam profesyonel bilgi işinde Opus 4.6 daha güçlü. Intelligence Index: GLM 5.2 51, Opus 4.6 ~44.
GLM 5.2 ne kadar daha ucuz?
Token başına 8,3 kat daha ucuz ($3 vs $25/M çıktı). GLM 5.2'nin daha yüksek token uzunluğu dikkate alındığında görev başına ~6 kat daha ucuz.
GLM 5.2'yi kendi sunucumda barındırabilir miyim?
Evet — MIT lisansı, 40B aktif parametre (MoE), vLLM/SGLang/xLLM/ktrans destekler. Önemli GPU kaynakları gerektirir ancak benzer toplam boyuttaki yoğun bir modeli sunmaktan çok daha pratiktir.
GLM 5.2 görselleri destekliyor mu?
Hayır, yalnızca metin. Opus 4.6 metin ve görselleri işler.
Neden Opus 4.8 ile karşılaştırmıyorsunuz?
Opus 4.8 (Intelligence Index 56) en son sürümdür, ancak Opus 4.6 hâlâ yaygın olarak kullanılmaktadır. GLM 5.2, 4.6 nesline karşı güvenilir biçimde meydan okuyor; 4.8 karşısında ise kodlamada rekabet ediyor ama kapsam açısından geride kalıyor.
GLM 5.2 en iyi açık kaynaklı model mi?
Kodlama için evet — SWE-bench Pro, Terminal-Bench ve FrontierSWE üzerinde en iyi açık ağırlık. Intelligence Index 51, en yüksek açık ağırlık (medyan: 25).
GLM 5.2, Opus 4.6'ya kıyasla ne kadar hızlı?
~4x daha hızlı. 197 token/sn vs 46 token/sn. TTFT: 1.37s vs 1.87s.
Opus 4.6'dan GLM 5.2'ye geçmeli miyim?
Ölçekli kodlama/ajanik görevler için ciddiyetle değerlendirin. Görevlerinizde kaliteyi ve toplam token tüketimini ölçün. Bilgi ağırlıklı veya çok modlu işler için Opus'ta kalın ya da daha ucuz bir Anthropic seçeneği olarak Sonnet 5'i değerlendirin.
GLM 5.2’ye nereden erişebilirim?
DeepInfra ($0.95/$3.00), Z.ai ($1.40/$4.40), OpenRouter ($0.77/$2.42), Fireworks, FriendliAI, Novita, Together. HuggingFace üzerinden self-host edin. Modeller arası fiyatlandırma için GPT-5.6 fiyatlandırma rehberimize bakın.