GLM 5.2 — المواصفات
Compiled by Mustafa Ihsan from the vendor’s published documentation · Last updated
| المطوّر | زهي بو آي |
|---|---|
| النوع | نموذج لغوي كبير (للبرمجة/الوكلاء، يعتمد على بنية MoE) |
| النمط | نص → نص |
| عدد المعايير (البارامترات) | 744 مليار معلَّمة إجمالي / نحو 40 مليار نشطة (MoE) |
| نافذة السياق | مليون |
| الحد الأقصى للإخراج | 131 ألف رمز |
| الترخيص | ترخيص MIT (مفتوح المصدر) |
| أوزان مفتوحة المصدر | نعم |
| أُطلِقَ | 2026-06 |
| سعر الإدخال | $1.4 /1M |
| سعر الإخراج | $4.4 /1M |
| مقدمو واجهات برمجة التطبيقات (API) | زيبيو (Z.ai)، OpenRouter |
تشغيله محليًّا
| ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بت | نحو 370 جيجابايت |
|---|---|
| أقل وحدة معالجة رسومية (GPU) مطلوبة | خادوم متعدد وحدات معالجة رسومية (مثل: 5 × H100 بسعة 80 جيجابايت) |
What is GLM 5.2?
GLM 5.2 is Zhipu AI’s open 1M-context model — a 744-billion-parameter mixture-of-experts
activating roughly 40B parameters per token, built on a new “IndexShare” sparse-attention
design, and notably trained entirely on Huawei chips. The weights are MIT-licensed and it is
strong on coding, design and agentic tasks. Pricing is $1.40 in / $4.40 out per million
tokens.
The Huawei training detail is the strategically interesting one: it is a demonstration that
a frontier-scale model can be trained end to end outside the NVIDIA ecosystem, which has
implications for anyone modelling long-term compute supply. For a buyer, though, the relevant
numbers are simpler. GLM 5.2 blends to roughly $2 per million tokens while scoring near the
top of the open-weight field, which makes it one of the best capability-per-dollar picks
available for agentic and coding workloads and a serious alternative to frontier models
costing five times more. Self-hosting needs around 370 GB at 4-bit — a five-H100 server — so
in practice most teams will use the API and treat the MIT licence as portability insurance.
GLM 5.2 pricing: API cost per 1M tokens
| المدخلات (لكل مليون رمز) | $1.40 |
|---|---|
| المخرجات (لكل مليون رمز) | $4.40 |
| نسبة الإخراج إلى الإدخال | 3.1× |
| مدمجة (4:1 إدخال:إخراج) | $2.00 لكل مليون رمز |
What GLM 5.2 costs per month
الإنفاق الشهري الفعلي عند نسبة إدخال إلى إخراج مقدارها 4:1 — وهي النسبة التي تولدها عادةً حمولات العمل الخاصة بالمحادثات أو أنظمة استرجاع المعلومات المعزَّزة (RAG).
| الحمل التشغيلي | الرموز شهريًّا | التكلفة شهريًّا |
|---|---|---|
| مشروع جانبي | 1 مليون رمز مدخلات / 0.25 مليون رمز مخرجات | $2.50 |
| فريق صغير | 20 مليون رمز مدخلات / 5 ملايين رمز مخرجات | $50 |
| الإنتاج | 200 مليون رمز مدخلات / 50 مليون رمز مخرجات | $500 |
احسب أرقامك الخاصة في حاسبة تكلفة واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي (API).
Cheaper alternatives to GLM 5.2
| النموذج | المتوسط المُدمج بالدولار لكل مليون دولار | توفِّر |
|---|---|---|
| DeepSeek V4-Pro تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق | $0.522 | 74% cheaper |
| Kimi K2.7 Code تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق | $0.980 | 51% cheaper |
| DeepSeek V4-Flash تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق | $0.168 | 92% cheaper |
هل تُشغِّله ذاتيًّا أم تدفع مقابل واجهة برمجية (API)؟
GLM 5.2 is open-weight, so you can run it yourself. It needs نحو 370 جيجابايت of VRAM at 4-bit (Multi-GPU server (e.g. 5× H100 80GB)). Self-hosting only beats the API once your volume is high enough to keep that hardware busy — the حاسبة المقارنة بين الاستضافة الذاتية وواجهة برمجة التطبيقات (API) يحسب نقطة التعادل بالنسبة لحجم الرموز الذي تستخدمه.
الأسئلة الشائعة
How much does GLM 5.2 cost per 1M tokens?
GLM 5.2 costs $1.40 per 1M input tokens and $4.40 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $2.00 per 1M tokens.
How much does GLM 5.2 cost per month?
A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $50 on GLM 5.2. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $2.50.
What is a cheaper alternative to GLM 5.2?
DeepSeek V4-Pro is the strongest cheaper option in our database at $0.522 per 1M blended — about 74% less than GLM 5.2. It is also open-weight, so self-hosting is an option.
Can I run GLM 5.2 locally?
Yes. GLM 5.2 is open-weight and needs about ~370 GB of VRAM at 4-bit quantisation (Multi-GPU server (e.g. 5× H100 80GB)).
Why does GLM 5.2 charge more for output than input?
Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. GLM 5.2 charges 3.1× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.
الأسعار هي الأسعار المنشورة المعمول بها لواجهة برمجة التطبيقات الأساسية لكل نموذج، وتتم مراجعتها دوريًّا عند تحديث المزوِّدين لها. ولا تشمل الخصومات المقدَّمة على أساس الحجم أو المعالجة الدُّفعية أو المدخلات المؤقَّتة (cached-input). وقارن كل النماذج جنبًا إلى جنب في قاعدة بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي أو لوحة تصنيف النماذج اللغوية الكبيرة (LLM).