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z-ai のファビコン

Z.ai: GLM 5.2

z-ai/glm-5.2

モデルの重み
比較

GLM 5.2 is a large-scale reasoning model from Z.ai. It supports text input and output with a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agent workflows, project-level software engineering, and complex multi-step automation.

Reasoning efforts high and xhigh are supported; xhigh maps to max reasoning. It is particularly strong at coding and tool use across long-running tasks, able to maintain engineering context and follow standards consistently through a full development workflow, from requirements to multi-platform deployment, in a single task.

モダリティ
入力 / 出力料金
$0.006 / $6.801M あたり
コンテキスト
1.0M
公開日
2026年6月16日
比較
プロバイダー料金パフォーマンス稼働率ベンチマークアプリアクティビティよくある質問探索

プロバイダー

同じモデルを複数の企業がホストしています。OpenRouter は、選択したルーティングモード(Balanced(価格と速度)、Nitro(最速)、Floor(最安))に基づいて、そのうちの一社にリクエストをルーティングします。

料金

プロバイダーが提示する価格と並べて、このモデルに対して顧客が実際に支払う平均価格を表示しています。キャッシュと割引により、実際の支払価格は表示価格を大幅に下回ることがよくあります。

パフォーマンス

スループットはモデルが出力する速さです(毎秒のトークン数で、数値が高いほど優れています)。レイテンシは往復にかかる合計時間です(短いほど優れています)。TTFT は最初のトークンが出力されるまでの時間、つまり何かが表示され始めるまでの時間です(短いほど優れています)。

稼働率

稼働率は、過去 3 日間に少なくとも一社のプロバイダーがリクエストに応答していた時間の割合です。可用性は、推論が正常に提供された時間の割合です。OpenRouter は継続的に監視し、プロバイダーがエラーを返すと、次に最適なプロバイダーを使用します。

ベンチマーク

標準化された評価のスコアと、共通のベンチマークプロンプトに対するこのモデル自身の出力です。パーセンテージが高いほど優れており、各順位は、その情報源で評価されたモデルの中でのこのモデルの位置を示します。

ベンチマークスコアの概要: Z.ai: GLM 5.2 (Artificial Analysis、Design Arena、Vals AI)
出典ベンチマークスコア
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Max) Coding Index68.8
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Max) Agentic Index38.4
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Max) GPQA Diamond89.5%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Max) HLE41.1%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Max) IFBench73.3%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Max) τ²-Bench Telecom99.1%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Max) AA-LCR78.3%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Max) τ-Bench Banking34.6%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Max) GDPval-AA44.1%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Max) CritPt20.9%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Max) SciCode51.2%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Max) Terminal-Bench Hard50.8%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Max) Terminal-Bench 4.01.0%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Max) Terminal-Bench 2.177.9%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Non-reasoning) Coding Index46.5
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Non-reasoning) GPQA Diamond68.6%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Non-reasoning) HLE9.8%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Non-reasoning) AA-LCR42.3%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Non-reasoning) τ-Bench Banking16.7%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Non-reasoning) GDPval-AA37.6%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Non-reasoning) CritPt3.1%
Artificial AnalysisGLM-5.2 (Non-reasoning) Terminal-Bench 2.151.7%
Design ArenaGLM 5.2 Agents Arena Agenticgamedev Elo1155
Design ArenaGLM 5.2 Agents Arena Androidnative Elo1177
Design ArenaGLM 5.2 Agents Arena Blender3d Elo983
Design ArenaGLM 5.2 Agents Arena Full Stack Elo1241
Design ArenaGLM 5.2 Agents Arena Godotgamedev Elo1142
Design ArenaGLM 5.2 Agents Arena Htmlslides Elo1071
Design ArenaGLM 5.2 Agents Arena Mobile Apps Elo1160
Design ArenaGLM 5.2 Agents Arena Pdf Elo1213
Design ArenaGLM 5.2 Agents Arena Python-Pptxslides Elo1148
Design ArenaGLM 5.2 Agents Arena Webapps Elo1207
Design ArenaGLM 5.2 Models Arena 3D Elo1284
Design ArenaGLM 5.2 Models Arena Asciiart Elo1188
Design ArenaGLM 5.2 Models Arena Code Categories Elo1285
Design ArenaGLM 5.2 Models Arena Data Visualization Elo1286
Design ArenaGLM 5.2 Models Arena Game Development Elo1266
Design ArenaGLM 5.2 Models Arena SVG Elo1207
Design ArenaGLM 5.2 Models Arena UI Component Elo1290
Design ArenaGLM 5.2 Models Arena Website Elo1283
Vals AIGLM 5.2 Code Migration37.9%
Vals AIGLM 5.2 CorpFin v266.1%
Vals AIGLM 5.2 EMB61.5%
Vals AIGLM 5.2 Finance Agent (v2)49.7%
Vals AIGLM 5.2 GPQA Diamond85.6%
Vals AIGLM 5.2 Harvey's Legal Agent Benchmark v17.1%
Vals AIGLM 5.2 LiveCodeBench69.5%
Vals AIGLM 5.2 LegalBench84.1%
Vals AIGLM 5.2 Legal Research Bench31.3%
Vals AIGLM 5.2 MedCode40.8%
Vals AIGLM 5.2 MedScribe83.5%
Vals AIGLM 5.2 MMLU Pro86.7%
Vals AIGLM 5.2 ProgramBench0.5%
Vals AIGLM 5.2 ProofBench v135.0%
Vals AIGLM 5.2 SkillsBench45.1%
Vals AIGLM 5.2 SRE Bench0.0%
Vals AIGLM 5.2 SWE-bench82.8%
Vals AIGLM 5.2 TaxEval v273.3%
Vals AIGLM 5.2 Terminal-Bench 2.167.8%
Vals AIGLM 5.2 Vals Index53.1%
Vals AIGLM 5.2 Vibe Code Bench v1.164.0%

アプリ

このモデルに最も多くのトラフィックを送信している公開アプリです。実際の本番ワークロードを把握するための有力な指標であり、このモデルに最も適したユースケースを知る手がかりにもなります。

アクティビティ

このモデルのトークン量とリクエストトラフィックの経時変化です。

API

このモデルを呼び出すために、そのまま使えるコードです。OpenRouter の API は OpenAI 互換のため、ほとんどの SDK はベース URL を変更するだけで動作します。モデル間で変わるのは、下記のモデルスラッグだけです。

EU 域内ルーティング経由で利用可能

Z.ai: GLM 5.2 は EU 域内ルーティングで利用できます。eu.openrouter.ai に送信されたリクエストは EU 内で復号され、ヨーロッパ(EU/EEA、英国、スイス)にあるプロバイダーの共有エンドポイントにのみルーティングされます。

ヨーロッパのプロバイダー
Inceptron, Mistral
ヨーロッパでの料金
  • Inceptron:入力 $1.40/M tokens、出力 $4.40/M tokens
  • Mistral:入力 $1.54/M tokens、出力 $4.84/M tokens
ベース URL
https://eu.openrouter.ai/api/v1
プラン
Business または Enterprise が必要です。Business ではセルフサービスで利用でき、契約も月額最低利用額もありません。 EU 域内ルーティング向け OpenRouter Business

フェイルクローズ方式で動作し、ヨーロッパの共有プロバイダーエンドポイントが利用できない場合、リクエストはリージョン外に送信されずにエラーになります。自身の BYOK キーで処理されるリクエストは、自身で管理するデプロイのリージョンに送信されます。 リージョン内ルーティングのドキュメント

さらにモデルを探す

AI モデルランキングランキング
レイテンシ / スループット
$0.6200$2.4200$0.14000.53s129 tps
99.90%
$0.0060$6.8000$0.00500.41s109 tps
99.57%
50% off
$1.40$0.7000$4.40$2.2000$0.26$0.13001.01s81 tps
100.00%
$0.7000$2.2000$0.10500.85s72 tps
99.79%
$0.0065$7.9057$0.00651.35s84 tps
100.00%
$0.1900$8.0000$0.19001.08s112 tps
99.95%
$0.1900$8.0000$0.18001.32s92 tps
99.44%
56% off
$1.40$0.6131$4.40$1.9270$0.26$0.11391.27s44 tps
100.00%
54% off
$1.40$0.6496$4.40$2.0420$0.26$0.12062.34s47 tps
99.83%
25% off
$0.75$0.5625$2.40$1.8000$0.14$0.10501.39s47 tps
99.79%
$1.4000$4.4000$0.14001.17s79 tps
99.64%
$1.4000$4.4000$0.26002.35s50 tps
99.41%
$1.4000$4.4000$0.26000.54s109 tps
99.59%
$1.1200$3.5200$0.22401.67s44 tps
94.92%
Fast
$2.2500$7.8800$0.56000.76s68 tps
99.59%
$1.4000$4.4000$0.14002.30s47 tps
98.63%
Fast
$2.3100$7.2600$0.46200.89s82 tps
100.00%
$1.4000$4.4000$0.26001.94s26 tps
100.00%
$0.0780$1.4000$0.06901.46s19 tps
100.00%
$1.4000$4.4000$0.26002.71s37 tps
99.67%
$1.4000$4.4000$0.26008.03s19 tps
99.93%
$0.9660$3.0360$0.19321.00s73 tps
99.53%
33% off
$1.40$0.9380$4.40$2.9480$0.26$0.17421.05s60 tps
100.00%
$1.4000$4.4000$0.26001.51s59 tps
100.00%
$1.4000$4.4000$0.26001.27s46 tps
100.00%
$1.4000$4.4000$0.14002.13s61 tps
98.81%
$1.4000$4.4000$0.19003.23s32 tps
99.54%
Fast
$2.1000$6.6000$0.21000.40s188 tps
99.67%
Fast
$2.1000$6.6000$0.21000.42s142 tps
99.61%
$0.6000$2.0000$0.150058.44s4 tps
94.56%
$1.4000$4.4000$0.14002.61s26 tps
65.63%
Standard ルーティングでは使用されません:これらのエンドポイントが使用されない理由
Flex25% off
$0.60$0.4500$1.92$1.4400$0.112$0.08402.92s34 tps
100.00%
$1.5400$4.8400$0.15400.62s93 tps
100.00%
スループット
188トークン/秒

P50、プロバイダー全体での最良値

レイテンシ
0.40秒

P50、最適なプロバイダー

AutoExacto ベンチマーク
GPQA DiamondTAU-BenchDigitalOcean90.3%75.8%Wafer (US)89.8%71.8%Morph83.8%76.6%DeepInfra91.2%69.1%NovitaAI86.6%72.7%Wafer89.2%70.0%
+23 社のプロバイダー
稼働率(3 日間)モデルに接続できました。リクエストはプロバイダーにルーティングされました。
100.00%
可用性(3 日間)モデルがいずれかのプロバイダーから推論結果を返しました。エラーと空のレスポンスはマイナスとして集計されます。
99.64%

過去 3 日間の可用性

過去 72 時間
可用性 99.64%
3 日前2 日前昨日現在

過去 24 時間の可用性

OpenRouter Availability
99.89%
Without Routing
93.66%

上流のプロバイダーでエラーが発生した場合、リクエストフィルターが許可していれば、別の正常なプロバイダーにルーティングして復旧できます。プロバイダーごとの稼働率データにプログラムでアクセスするには Endpoints APIを利用できます。詳しくは、 負荷分散とプロバイダールーティングのオプションをご覧ください。

1.
https://www.gohighlevel.com/ のファビコン
HighLevel
新着
1.26Tトークン
2.
https://nousresearch.com のファビコン
Hermes Agent
Hermes Agent is an open-source, self-improving AI agent by Nous Research that runs persistently with memory across sessions, and builds reusable skills from experience. It comes with 40+ built-in tools, including web search, browser automation, and vision, plus scheduled automations and subagents.
243Bトークン
3.
https://openclaw.ai/ のファビコン
OpenClaw
OpenClaw is an open-source AI agent that connects to your messaging apps and takes real actions on your behalf, from running commands and browsing the web to managing files and sending emails.
64.9Bトークン
4.
https://janitorai.com/ のファビコン
Janitor AI
Janitor AI is a chatbot platform where users create and chat with custom AI characters for interactive roleplay, storytelling, and immersive fiction.
57.8Bトークン
5.
https://claude.ai/apple-touch-icon.png のファビコン
Claude Code
Claude Code is Anthropic's agentic coding tool that reads your entire codebase, plans and executes changes across files, runs tests, and iterates on failures, all from natural language prompts.
40.4Bトークン

よくある質問

GLM 5.2 is a large-scale reasoning model from Z.ai. It supports text input and output with a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agent workflows, project-level software engineering, and complex multi-step automation. Reasoning efforts high and xhigh are supported; xhigh maps to max reasoning.

GLM 5.2 の料金は $0.006/M 入力トークン と $6.80/M 出力トークン、Cache Read:$0.005/M tokens には別料金が適用されます です。

GLM 5.2 のコンテキストウィンドウは 1,048,576 トークンです。最大 1,048,576 トークンの補完に対応しています。

はい。GLM 5.2 は関数呼び出し用の tools を受け付けます。 response_format の JSON スキーマによる構造化出力にも対応しています。

GLM 5.2 は OpenRouter 上で 24 社のプロバイダー(Wafer, Relace, Morph, Cloudflare, DeepInfra, Ambient, StreamLake, CoreWeave と他 16 件)によって提供されています。リクエストは利用可能な最適のプロバイダーにルーティングされ、他のプロバイダーへの自動フェイルオーバーに対応し、プロバイダールーティングでプロバイダーを固定または除外できます。

GLM 5.2 は 2026年6月16日 にリリースされました。

その他のモデル:提供元 Z.ai

GLM 5.3 FlashX Legal

GLM-5.3-FlashX-Legal (GLM-Legal) is Z.ai's legal-domain variant of GLM-5.3-FlashX, a native multimodal model that accepts text, image, and video input and produces text. It adds legal-domain mid-training and post-training with reinforcement learning in task environments modeled on real legal workflows, targeting document understanding, legal reasoning, and multi-step task execution such as legal research, contract review, cross-document consistency checks, and drafting or revising legal documents.

It keeps the GLM-5.3-FlashX 1M-token context window, mandatory thinking mode, function calling, structured output, and streaming, and is designed to run in agent setups connected to legal data and document-editing tools (MCP services).

テキスト1.0M コンテキスト$0.37 / $1.25
GLM 5.3 Prime

GLM-5.3-Prime is the high-speed variant of Z.ai's GLM-5.3, inheriting its full capabilities while delivering 1.5–2× the output throughput through inference acceleration. It supports text input and output with a 1M-token context window and up to 128K output tokens, and targets coding and agentic workloads, including long-horizon multi-turn agent orchestration, real-time conversation, and streaming code generation.

Reasoning is always on and cannot be disabled. Reasoning efforts low, high, and max are supported; max is the default.

テキスト1M コンテキスト$2.80 / $8.80
GLM 5.3 FlashX

GLM-5.3-FlashX is the high-speed variant of Z.ai's GLM-5.3-Flash, a native multimodal model delivering inference speeds of up to 200 tokens/s. Built on the same hybrid sparse and linear attention architecture (320B total parameters, 18B active), it is suited for efficient coding, visual understanding, and long-horizon agent tasks with a 1M-token context window.

テキスト1.0M コンテキスト$0.37 / $1.25
GLM Flash Latest

This model always redirects to the latest model in the GLM Flash family.

テキスト1.0M コンテキスト
GLM 5.3 Flash

GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-context behavior while reducing compute overhead.

テキスト1.0M コンテキスト$0.0285 / $0.0923
GLM 5.3 Flash (batch)

GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-context behavior while reducing compute overhead.

テキスト1.0M コンテキスト$0.05 / $0.18
GLM Latest

This model always redirects to the latest GLM model from Z.ai.

テキスト1.0M コンテキスト
GLM 5.3

GLM-5.3 is a large-scale reasoning model from Z.ai, built for complex software engineering and long-horizon agent tasks. It supports text input and output with a 1M-token context window, and improves on GLM-5.2 in coding and in the balance between performance and token efficiency.

Reasoning is always on and cannot be disabled. Reasoning efforts low, high, and max are supported; max is the default.

テキスト1.0M コンテキスト$0.0699 / $1.40
GLM 5.3 (batch)

GLM-5.3 is a large-scale reasoning model from Z.ai, built for complex software engineering and long-horizon agent tasks. It supports text input and output with a 1M-token context window, and improves on GLM-5.2 in coding and in the balance between performance and token efficiency.

Reasoning is always on and cannot be disabled. Reasoning efforts low, high, and max are supported; max is the default.

テキスト1.0M コンテキスト$0.45 / $2
GLM 5.2

GLM 5.2 is a large-scale reasoning model from Z.ai. It supports text input and output with a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agent workflows, project-level software engineering, and complex multi-step automation.

Reasoning efforts high and xhigh are supported; xhigh maps to max reasoning. It is particularly strong at coding and tool use across long-running tasks, able to maintain engineering context and follow standards consistently through a full development workflow, from requirements to multi-platform deployment, in a single task.

テキスト1.0M コンテキスト$0.006 / $6.80
GLM 5.1

GLM-5.1 delivers a major leap in coding capability, with particularly significant gains in handling long-horizon tasks. Unlike previous models built around minute-level interactions, GLM-5.1 can work independently and continuously on a single task for more than 8 hours, autonomously planning, executing, and improving itself throughout the process, ultimately delivering complete, engineering-grade results.

テキスト205K コンテキスト$0.90 / $2.90
GLM 5V Turbo

GLM-5V-Turbo is Z.ai’s first native multimodal agent foundation model, built for vision-based coding and agent-driven tasks. It natively handles image, video, and text inputs, excels at long-horizon planning, complex coding, and task execution, and works seamlessly with agents to complete the full loop of “perceive → plan → execute“.

テキスト203K コンテキスト$1.20 / $4
GLM 5 Turbo

GLM-5 Turbo is a new model from Z.ai designed for fast inference and strong performance in agent-driven environments such as OpenClaw scenarios. It is deeply optimized for real-world agent workflows involving long execution chains, with improved complex instruction decomposition, tool use, scheduled and persistent execution, and overall stability across extended tasks.

テキスト203K コンテキスト$1.20 / $4
GLM 5

GLM-5 is Z.ai’s flagship open-source foundation model engineered for complex systems design and long-horizon agent workflows. Built for expert developers, it delivers production-grade performance on large-scale programming tasks, rivaling leading closed-source models. With advanced agentic planning, deep backend reasoning, and iterative self-correction, GLM-5 moves beyond code generation to full-system construction and autonomous execution.

テキスト205K コンテキスト$0.60 / $1.92
GLM 4.7 Flash

As a 30B-class SOTA model, GLM-4.7-Flash offers a new option that balances performance and efficiency. It is further optimized for agentic coding use cases, strengthening coding capabilities, long-horizon task planning, and tool collaboration, and has achieved leading performance among open-source models of the same size on several current public benchmark leaderboards.

テキスト200K コンテキスト$0.0605 / $0.40
GLM 4.7

GLM-4.7 is Z.ai’s latest flagship model, featuring upgrades in two key areas: enhanced programming capabilities and more stable multi-step reasoning/execution. It demonstrates significant improvements in executing complex agent tasks while delivering more natural conversational experiences and superior front-end aesthetics.

テキスト205K コンテキスト$0.40 / $1.75
GLM 4.6V

GLM-4.6V is a large multimodal model designed for high-fidelity visual understanding and long-context reasoning across images, documents, and mixed media. It supports up to 128K tokens, processes complex page layouts and charts directly as visual inputs, and integrates native multimodal function calling to connect perception with downstream tool execution. The model also enables interleaved image-text generation and UI reconstruction workflows, including screenshot-to-HTML synthesis and iterative visual editing.

テキスト131K コンテキスト$0.30 / $0.90
GLM 4.6

Compared with GLM-4.5, this generation brings several key improvements:

Longer context window: The context window has been expanded from 128K to 200K tokens, enabling the model to handle more complex agentic tasks. Superior coding performance: The model achieves higher scores on code benchmarks and demonstrates better real-world performance in applications such as Claude Code、Cline、Roo Code and Kilo Code, including improvements in generating visually polished front-end pages. Advanced reasoning: GLM-4.6 shows a clear improvement in reasoning performance and supports tool use during inference, leading to stronger overall capability. More capable agents: GLM-4.6 exhibits stronger performance in tool using and search-based agents, and integrates more effectively within agent frameworks. Refined writing: Better aligns with human preferences in style and readability, and performs more naturally in role-playing scenarios.

テキスト205K コンテキスト$0.43 / $1.75
GLM 4.5V

GLM-4.5V is a vision-language foundation model for multimodal agent applications. Built on a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 106B parameters and 12B activated parameters, it achieves state-of-the-art results in video understanding, image Q&A, OCR, and document parsing, with strong gains in front-end web coding, grounding, and spatial reasoning. It offers a hybrid inference mode: a "thinking mode" for deep reasoning and a "non-thinking mode" for fast responses. Reasoning behavior can be toggled via the reasoning enabled boolean. Learn more in our docs

テキスト66K コンテキスト$0.60 / $1.80
GLM 4.5

GLM-4.5 is our latest flagship foundation model, purpose-built for agent-based applications. It leverages a Mixture-of-Experts (MoE) architecture and supports a context length of up to 128k tokens. GLM-4.5 delivers significantly enhanced capabilities in reasoning, code generation, and agent alignment. It supports a hybrid inference mode with two options, a "thinking mode" designed for complex reasoning and tool use, and a "non-thinking mode" optimized for instant responses. Users can control the reasoning behaviour with the reasoning enabled boolean. Learn more in our docs

テキスト131K コンテキスト$0.60 / $2.20