On Terminal-Bench 2.1 (81.0) it lands within a few points of Claude Opus 4.8 (85.0) — while staying ahead of Gemini 3.1 Pro.
大多数人认为开源模型与顶级闭源模型之间存在巨大差距，但作者认为GLM-5.2在终端基准测试中已经接近Claude Opus 4.8的性能，甚至超过了Gemini 3.1 Pro。这一观点挑战了AI领域'闭源模型遥遥领先'的行业共识，表明开源模型在特定编码任务上已经能够与顶级商业模型竞争。
The headline result is that the best model, Opus 4.8, scores only about 13% on the hardest subset—far below the 50%+ regime common on SWE-Bench-style evals
大多数人认为AI编程能力已经接近或超越人类水平，但作者指出即使在最先进的模型上，代码质量评估也远低于传统基准测试，暗示编程问题远未解决。这一发现挑战了AI编程能力已成熟的普遍认知。
On our 93-task coding benchmark, Claude Opus 4.7 lifted resolution by 13% over Opus 4.6, including four tasks neither Opus 4.6 nor Sonnet 4.6 could solve.
13%的性能提升在AI领域是显著的飞跃，特别是解决了前代模型完全无法处理的任务，这表明AI能力的非线性发展可能已经到来，而非简单的线性进步。
GLM-5V-Turbo 拿了 94.8 分，Claude Opus 4.6 是 77.3。差距不小。
令人惊讶的是，在将UI设计稿还原成代码的测试中，GLM-5V-Turbo的得分(94.8)显著领先于Claude Opus 4.6(77.3)，这表明它在视觉编码领域有着惊人的优势，几乎领先了17个百分点，这种差距在AI模型比较中是非常罕见的。