GLM-5.2 delivers substantially stronger agentic coding performance than GLM-5.1 at comparable token budgets, with its capability roughly positioned between Claude Opus 4.7 and Claude Opus 4.8 under similar token consumption.
大多数人认为模型性能提升主要来自参数量的增加或训练数据的扩大，但作者认为GLM-5.2通过引入'努力级别控制'机制，在相同token预算下实现了显著性能提升。这一观点挑战了AI领域'性能提升必然需要更多计算资源'的共识，表明优化推理过程可能比单纯扩大模型规模更有效。