GLM-4.5 / GLM-4.7 / GLM-5 / GLM-5.1 / GLM-5.2 五代选型指南：Coding 场景该锁哪一代？

 

 

智谱从2025年初开始全力攻关Coding，到2026年6月已经发布了五代模型：GLM-4.5、GLM-4.7、GLM-5、GLM-5.1、GLM-5.2。每代都在前一代基础上做了针对性强化。

 

五代模型摆在面前，到底选哪一代？这个问题不简单，因为五代模型不是简单的"新的一定比旧的好"。不同代际在能力侧重、价格、适用场景上有差异。

 

五代模型的进化脉络

 

先理清脉络。智谱从2025年初投入全部力量攻关Coding。GLM-4.5是Coding方向的第一代成果，奠定了代码基座。GLM-4.7年底发布，成为开源中效果最好的Coding模型，在SWE-Bench Pro上拿到40.6%。

 

GLM-5是综合能力的跃升。HLE（含工具综合评估）从GLM-4.7的42.8跳到50.4，BrowseComp从52.0跳到75.9。这一代是综合推理和Agent能力的主要突破期。

 

GLM-5.1（2026年3月）做了定向增强，重点集中在软件工程和长程任务方向。SWE-Bench Pro从40.6%跃升到58.4%，全球第一。支持独立工作8小时。

 

 

GLM-5.2（2026年6月）专为长程任务而生，Solid 1M无损上下文，MIT协议。Terminal-Bench 2.1从63.5升到81.0，SWE-bench Pro从58.4升到62.1。

 

关键benchmark横向对比

 

把五代的Coding相关数据放一张表里看最清楚。

 

SWE-Bench Pro：GLM-4.7为40.6%，GLM-5未公布，GLM-5.1为58.4%，GLM-5.2为62.1%。

 

Terminal-Bench 2.0/2.1：GLM-4.7为41.0，GLM-5为61.1，GLM-5.1为63.5，GLM-5.2为81.0。

 

GPQA Diamond（综合推理）：GLM-4.6为82.9，GLM-4.7为85.7，GLM-5为86.0，GLM-5.1为86.2。

 

HLE（含工具综合评估）：GLM-4.6为30.4，GLM-4.7为42.8，GLM-5为50.4，GLM-5.1为52.3。

 

BrowseComp：GLM-4.6为45.1，GLM-4.7为52.0，GLM-5为75.9，GLM-5.1为79.3。

 

AIME 2026：GLM-4.7为92.9，GLM-5为92.7，GLM-5.1为95.3。

 

 

从趋势看，HLE和BrowseComp在GLM-4.7到GLM-5之间提升幅度最大，这是综合推理和Agent能力的主要突破期。GLM-5到GLM-5.1提升幅度收窄，是定向增强而非全面跃升。GPQA Diamond历代变化不足4分，改进有限。

 

各代的最佳适用场景

 

GLM-4.5。如果你的使用场景以基础编码为主，不涉及复杂工程任务，GLM-4.5的成本最低。但考虑到后续几代的显著提升，除非有成本约束，否则不建议锁这一代。

 

GLM-4.7。开源中效果好的Coding模型，SWE-Bench Pro 40.6%。如果预算有限但需要一定的工程能力，GLM-4.7是一个性价比选择。但它的长程任务能力有限，不适合持续工程任务。

 

GLM-5。综合推理和Agent能力的主要突破期。HLE和BrowseComp的大幅跃升发生在这一代。如果你的场景侧重工具使用和搜索推理而非纯编程，GLM-5可能是性价比的甜点位。

 

GLM-5.1。编程和长程任务的定向增强。SWE-Bench Pro全球第一，支持8小时独立工作。如果场景是专业软件开发、Bug修复、中等规模工程任务，GLM-5.1是当前最强的开源选择之一。但上下文只有200K，不适合超长代码库分析。

 

 

GLM-5.2。长程任务和1M上下文。Terminal-Bench 2.1开源最强，Code Arena全球第一，MIT协议免费商用。如果场景涉及超长代码库、数小时连续工程任务、需要稳定的长上下文支撑，GLM-5.2是当前开源模型的天花板。加上IndexShare带来的2.9倍FLOPs降低，推理成本可能比前几代还低。

 

价格因素

 

GLM-5.1的输入价格$1.40/M、输出$4.40/M。相比GLM-5的$1.00输入和$3.20输出，涨价约40%。但能力提升的幅度远超价格涨幅。

 

GLM-5.2的价格官方没有大幅调整的信息，加上IndexShare的推理效率提升和MIT协议可本地部署，实际使用成本可能是五代里最低的。

 

对于可以本地部署的场景，GLM-5.2的MIT协议意味着零API成本，只需要GPU算力成本。这在规模化使用场景下是碾压性的成本优势。

 

选型建议总结

 

按场景给出明确建议。

 

日常轻量编码和基础编程辅助：GLM-5（综合推理甜点位）或GLM-5.1（编程专项强）。

 

专业软件开发和Bug修复：GLM-5.1（SWE-Bench Pro全球第一）或GLM-5.2（更强且更稳）。

 

超长代码库分析和数小时长程任务：GLM-5.2（Solid 1M上下文，唯一选择）。

 

前端开发：GLM-5.2（Code Arena全球第一）。

 

成本敏感的规模化场景：GLM-5.2本地部署（MIT协议零API成本）。

 

如果只能选一个，选GLM-5.2。它在大部分维度上是最强的，加上1M上下文和MIT协议，适用面最广、成本可控性最好。

 

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