GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

GLM-5.1 vs GLM-5.2

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
साझा करें
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GLM-5.1 vs GLM-5.2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Zhipu AI का GLM-5.1 और Zhipu AI का GLM-5.2 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। GLM-5.1 में 200K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि GLM-5.2 में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Zhipu AI

GLM-5.1

ओपन-वेट्स कोडिंग विशेषज्ञ

Zhipu AI का GLM-5.1 लोकल सर्वर पर कोडिंग और सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट के लिए ओपन-वेट्स के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 65 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 89/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index89 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

63%

Zhipu AI

GLM-5.2

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Zhipu AI का GLM-5.2 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 60 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 91/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान कर

Intelligence Index91 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

67.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • GLM-5.2 has a larger context window (1M vs 200K tokens).
  • GLM-5.1 is faster at 65 tok/s vs 60 tok/s.
  • GLM-5.2 leads on SWE-bench coding (67.5% vs 63.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGLM-5.1GLM-5.2
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8991
Provider
Zhipu AIZhipu AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K32K
Throughput Speed
Tokens generated per second
65 tok/s60 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
63%67.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
70%73.5%

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
GLM-5.2
+4.5% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
GLM-5.1
+8% faster generation
Context
GLM-5.2
1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GLM-5.1GLM-5.2
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

63%vs67.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

70%vs73.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

85.5%vs87%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1410ptsvs1440pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

65 tok/s vs60 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GLM-5.10.61s
GLM-5.20.65s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GLM-5.18.30s
GLM-5.28.98s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GLM-5.1 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
GLM-5.2 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

GLM-5.1 · Strengths & Key Advantages

  • 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 63% · GPQA Diamond 70%)
  • 65 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 610ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (280B MoE) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

GLM-5.2 · Strengths & Key Advantages

  • 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 32K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 67.5% · GPQA Diamond 73.5%)
  • 60 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 650ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (350B MoE) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGLM-5.1GLM-5.2
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
26K30K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
9K12K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGLM-5.1GLM-5.2
Official API Model ID (SDK)glm-5-1glm-5-2
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-042026-06
Knowledge CutoffFebruary 2026February 2026
ArchitectureExpanded Code-Centric MoE Frontier TransformerMassive Million-Token Open MoE Frontier Transformer
Parameters280B MoE350B MoE
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 174 GB VRAM (4-bit Quantized) · 602 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 217 GB VRAM (4-bit Quantized) · 753 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

GLM-5.1 vs GLM-5.2: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, GLM-5.1 or GLM-5.2?

GLM-5.2 is more intelligent. It scores 91 compared with 89 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GLM-5.1 is faster, generating 65 tokens per second compared with 60 tokens per second.

Which model has lower latency?

GLM-5.1 has lower latency, with a time to first token of 0.61s compared with 0.65s.

Which model has a larger context window?

GLM-5.2 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 200K tokens.

निष्कर्ष

GLM-5.1 (लोकल सर्वर पर कोडिंग और सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट के लिए ओपन-वेट्स, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GLM-5.2 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: GLM-5.2 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GLM-5.1 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GLM-5.1 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए GLM-5.1 या GLM-5.2 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में GLM-5.2 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

GLM-5.1 और GLM-5.2 में किसका API सस्ता है?+

GLM-5.1 की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और GLM-5.2 की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में GLM-5.1 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

GLM-5.1 में 200K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GLM-5.2 में 1M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GLM-5.1 तेज़ है।

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

स्रोत: Zhipu AI और Zhipu AI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।