GLM-5.2 vs Gemini 3.1 Pro：Terminal-Bench 2.1 上的开源与闭源对决

 

 

Terminal-Bench 2.1上，GLM-5.2拿到81.0分。Gemini 3.1 Pro的具体分数没有公开直接对比，但从Artificial Analysis综合榜单看，GLM-5.2的51分与Anthropic、OpenAI一起位居前三，为开源SOTA。

 

这个对比的关键不在于具体分数，而在于一个趋势：开源模型在命令行操作这个维度上已经追到了闭源前沿附近。

 

基准对比

 

Terminal-Bench 2.1。GLM-5.2是81.0分。这个分数超过了Gemini 3.1 Pro（根据智谱官方表述"while staying ahead of Gemini 3.1 Pro"）。Gemini 3.1 Pro的具体分数没有给出，但被GLM-5.2超越。

 

Artificial Analysis综合榜单。GLM-5.2取得51分，与Anthropic、OpenAI一起位居前三。Gemini 3.1 Pro在这个榜单上的排名在GLM-5.2之后。

 

Terminal-Bench 2.1 vs Opus 4.8。GLM-5.2是81.0，Opus 4.8是85.0，差4分。Gemini 3.1 Pro在GLM-5.2之下。

 

综合看，在Terminal-Bench 2.1这个维度上，排名是Opus 4.8 > GLM-5.2 > Gemini 3.1 Pro。开源模型超过了Google的闭源模型。

 

为什么GLM-5.2在终端操作上能超Gemini

 

这跟两者的训练策略有关。

 

GLM-5.2从GLM-4.5开始全力投入Coding，训练数据中大量纳入了终端操作、命令行工具调用、系统运维等场景。这种针对性训练让GLM-5.2在终端操作上有专项优势。

 

Gemini 3.1 Pro的优势更偏向多模态和通用推理。Google在多模态（视觉、音频）上的积累很深，但在命令行操作这个细分场景的训练投入可能不如智谱在Coding方向的集中投入。

 

加上GLM-5.2的架构优化。IndexShare带来的推理效率提升和MTP层带来的speculative decoding优化，让GLM-5.2在终端交互这种高频调用场景下响应更快、更连贯。

 

两者的定位差异

 

GLM-5.2和Gemini 3.1 Pro不只是能力有差异，定位也不同。

 

GLM-5.2定位为"Agentic Engineering基座模型"，核心场景是编程和长程任务。它的MIT协议和国产算力适配让它更适合中国企业部署。

 

Gemini 3.1 Pro定位为通用多模态模型，核心场景涵盖视觉理解、音频处理、文本推理、代码生成等。它的优势在多模态融合，不是单项Coding。

 

选型时不能只看Terminal-Bench一个维度。如果你的场景需要多模态能力（图片理解、视频分析、音频处理），Gemini 3.1 Pro可能更合适。如果你的场景是编程和终端操作，GLM-5.2更好。

 

价格和协议

 

GLM-5.2是MIT协议，可以免费商用和本地部署。Gemini 3.1 Pro是闭源API。

 

价格上GLM-5.2的API定价远低于Gemini 3.1 Pro。加上可以本地部署，成本优势更大。

 

选型建议

 

编程和终端操作场景选GLM-5.2。Terminal-Bench 2.1上超越Gemini 3.1 Pro，加上Coding方向的专项优化。

 

多模态场景选Gemini 3.1 Pro。视觉、音频、视频等多模态任务是Gemini的强项。

 

成本敏感和本地部署场景选GLM-5.2。MIT协议，国产算力适配。

 

企业级部署选GLM-5.2。数据不出内网，国产算力可选。

 

多模态能力的具体差异，是选型时需要细看的维度。

 

Gemini 3.1 Pro的多模态优势集中在视觉和音频的融合理解上。Google在多模态上的积累从Gemini初代就有，在图片理解、视频分析、音频转写等场景的能力很全面。如果你需要模型同时处理图片、视频和音频，Gemini 3.1 Pro的融合理解能力更强。

 

GLM-5.2的多模态路线更偏"视觉+编程"的专项优化。GLM-5V-Turbo针对视觉编程任务做了专项训练，在设计稿转代码、UI截图转代码这类场景上有优势。GLM-4.6V作为100B级开源VLM，在视觉推理和工具调用上也有独特能力。

 

差异总结。Gemini 3.1 Pro更"全"，在多种模态的融合理解上更成熟。GLM-5.2更"专"，在视觉编程和视觉推理的工程场景上更深入。如果你的场景需要多模态融合（同时处理图+视频+音频），Gemini 3.1 Pro更合适。如果你的场景是视觉驱动的工程任务（设计稿转代码、截图分析、图表理解），GLM-5.2更合适。

 

加上MIT协议和本地部署能力，GLM-5.2在企业级多模态场景的可控性更好。数据敏感的多模态应用（比如内部文档的视觉分析）只能选GLM-5.2本地部署。

 

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