hubris

GLM 5.2илиGLM 5.3

5 раундов из 8 — ничья или почти ничья. Главная разница — скорость: первое слово у GLM на 2,9 с раньше, письмо у GLM быстрее в 1,7 раза. Ниже — счёт по трём источникам: что заявили поставщики, что намерила независимая лаборатория и что мы видим на реальных запросах. Переключатель «что важнее» меняет счёт — проверьте свой расклад.

  • Поставщик карточки моделей и правила кэша
  • Лаборатория Artificial Analysis, одна методика на обе
  • Hubris наши реальные запросы за 30 дней

Сводная оценка Лаборатория Hubris

Одно число на модель от 0 до 100: качество, скорость, цена, кэш и возможности, нормированные по всему каталогу. Засечки — остальные модели на той же шкале.

GLM 5.2122 ₽ · z-ai · июнь 2026
GeminiLunaFlashFlash
63+5 %
GLM 5.3177 ₽ · z-ai · август 2026
DeepSeek 0731SonnetFlashSpark
60

GLM опережает GLM на 5 % по сводной оценке при выбранных весах. Из чего складывается — в раундах ниже.

Счёт по раундам 74 : 67
Правила одни для всех сравнений: лучший в раунде получает 10, второй — пропорционально отставанию, разница до 5 % — ничья, обеим по 10. Раунд 2 и 4 и 6 в счёт не идёт: лаборатория ещё не опубликовала замер — максимум уменьшен. «Бюджет и скорость» удваивает цену и скорость, «Качество любой ценой» удваивает качество и не считает цену. Как считаем — в методике.

Раунд 1 из 11

Качество с рассуждениями

9:1052.6 против 59.5 по независимому индексупосле раунда 9 : 10

Качество мы не измеряем — это цифры независимой лаборатории: девять тестов одной методикой на обе модели, рассуждения включены на максимум. Шкала от 0 до 100.

Индекс интеллекта Лаборатория

Artificial Analysis, индекс v4. Замеры: GLM-5.2 (Non-reasoning), GLM-5.3 (max).

С рассуждениями на максимумкак в карточках поставщиков
52.6
59.5
GPQA Diamondвопросы уровня аспирантуры, справочно
89,5 %
91,7 %
Humanity's Last Examсамый трудный набор задач, справочно
41,1 %
42,3 %
MMLU-Proширокие знания, справочно

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.2 в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Раунд 2 из 11

Качество без рассуждений

:раунд не считается — нет замера

В чате, поддержке и массовых задачах думать некогда — рассуждения выключены. Здесь картина часто другая.

Индекс интеллекта Лаборатория

Та же методика, режим без рассуждений.

Без рассужденийбыстрый ответ, как в чате и массовых задачах

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.3 в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Раунд 3 из 11

Код

9:10счёт по 2 замерам лабораториипосле раунда 18 : 20

Задачи из настоящих репозиториев и соревновательный код. У разных моделей лаборатория успела измерить разное — в счёт идут те тесты, что есть у обеих.

Кодинг Лаборатория

Сводный индекс кодинга (0–100) и отдельные тесты в процентах решённых задач.

Сводный индекс кодингавсе кодовые тесты лаборатории одним числом
68.8
74.8
LiveCodeBenchсвежие соревновательные задачи

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.2 в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

SciCodeнаучный код по описанию задачи
50,5 %
56,5 %

Раунд 4 из 11

Математика

:раунд не считается — нет замера

Счёт, доказательства и олимпиадные задачи. Полезно там, где ответ либо верный, либо нет: аналитика, финансы, инженерные расчёты.

Математика Лаборатория

Сводный индекс (0–100) и доля решённых олимпиадных задач.

Сводный индекс математикивсе математические тесты лаборатории одним числом

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.2 в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

AIMEолимпиадные задачи со строгим ответом

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.2 в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Раунд 5 из 11

Инструменты и агент

10:8счёт по 2 замерам лабораториипосле раунда 28 : 28

Модель в роли агента: вызвать нужный инструмент, довести многошаговый диалог до результата, поработать в терминале. Именно это отличает модель для агентского клиента от модели для чата.

Инструменты и терминал Лаборатория

Доля доведённых до конца сценариев.

𝜏²-benchвызовы инструментов в многошаговом диалоге
99,1 %
50,3 %
Terminal-Benchработа агента в терминале
77,9 %
83,9 %

Раунд 6 из 11

Следование инструкциям

:раунд не считается — нет замера

Делает ли модель ровно то, о чём просили: держит формат, не добавляет лишнего, соблюдает ограничения. От этого зависит, придётся ли разбирать ответ костылями.

Следование инструкциям Лаборатория

Доля заданий, где все требования соблюдены.

IFBenchпроверяемые требования к формату и содержанию

Лаборатория ещё не измерила GLM 5.3 в этом режиме — раунд в счёт не идёт.

Раунд 7 из 11

Длинный контекст

10:10счёт по 1 замеру лаборатории — в пределах погрешностипосле раунда 38 : 38

Большое окно контекста и умение им пользоваться — разные вещи. Здесь проверяется второе: рассуждения по длинному тексту, а не размер окна из карточки.

Рассуждения на длинном контексте Лаборатория

Доля верных ответов по длинному тексту. Размер окна — в раунде «Возможности».

Long Context Reasoningответы по тексту, который не помещается в один взгляд
76,7 %
76,3 %

Раунд 8 из 11

Скорость

10:6первое слово у GLM на 2,9 с раньше, письмо у GLM быстрее в 1,7 разапосле раунда 48 : 44

Пауза до первого слова и скорость письма. Очки — по нашим данным, это то, что вы получите на практике.

Один и тот же запросHubrisЛаборатория

Проигрываем ответ на измеренной скорости: пауза до первого слова, потом письмо. Лабораторной дорожки у GLM нет — лаборатория скорость этой версии не публикует. Длина ответа одинаковая, иначе модели несравнимы.

GLM 5.2z-ai/glm-5.2у нас 3,1 с · 143 ток/сс раздумьями первое слово ответа — через 30,5 с
лаборатория 4,9 с
тишина 3,1 с
143 токена в секунду
5,2 с
GLM 5.3z-ai/glm-5.3у нас 6,0 с · 82 ток/с
тишина 6,0 с
82 токена в секунду
9,7 с
Лаборатория меряет по прямому API одним промптом без рассуждений. У нас — реальные промпты реальных клиентов, часть с рассуждениями, и весь путь до вас целиком. Разница между дорожками — разница между стендом и жизнью.

Раунд 9 из 11

Цена

10:7GLM дешевле в полтора раза на входе и в полтора раза на выходепосле раунда 58 : 51

В рублях, за миллион токенов. Списывается по факту — за то, что реально отправили и получили.

Прайс и реальный средний чек Hubris

Первые две колонки — ставки каталога. Третья — сколько в среднем стоит один запрос нашим пользователям к этой модели.

МодельВходные токеныто, что вы отправилиОтвет моделито, что она написалаТипичный запроссредний по нашим пользователям
GLM 5.21223842,48
GLM 5.31775564,47
Разницав полтора разав пользу GLMв полтора разав пользу GLMв 1,8 разав пользу GLM
Средний чек считается по реальным запросам наших пользователей: он зависит от того, сколько модель пишет в ответ.

Раунд 10 из 11

Кэш

9:9у обеих включается сампосле раунда 67 : 60

Если начало промпта повторяется от запроса к запросу — системная инструкция, приложенный документ, история переписки, — эта часть считается со скидкой. Включается она у моделей по-разному, и на этом легко потерять деньги.

Правила кэширования Поставщик

Скидка применяется автоматически — Hubris списывает по фактической цене исполнения, в которой кэш уже учтён.

GLM 5.2
Автоматический

Повторяющееся начало промпта кэшируется само. Ничего помечать не нужно: если первые токены совпадают с недавним запросом, скидка 80 % применится сама.

GLM 5.3
Автоматический

Повторяющееся начало промпта кэшируется само. Ничего помечать не нужно: если первые токены совпадают с недавним запросом, скидка 90 % применится сама.

Как пометить блок и проверить, что кэш сработал, — в документации. Сработавший кэш виден в ответе в поле cached_tokens.

Раунд 11 из 11

Возможности

7:7по всем пунктам равныпосле раунда 74 : 67

Контекст, что принимает на вход, рассуждения, приватность, надёжность. За каждый пункт — очки по одной шкале.

GLM 5.2
  • Контекст 1,05 млн токенов
  • Картинки не принимает
  • Файлы не принимает
  • Умеет рассуждать перед ответом
  • Не обучается на ваших данных
  • Доля неудачных запросов 0,9 %
GLM 5.3
  • Контекст 1,31 млн токенов
  • Картинки не принимает
  • Файлы не принимает
  • Умеет рассуждать перед ответом
  • Не обучается на ваших данных
  • Доля неудачных запросов 0,0 %

Итог

Кто победил

GLM 5.274
из 80 очковПобеждает GLM
GLM 5.367
При равных весах побеждает GLM — 74 : 67, уверенно. GLM берёт работу с инструментами, скорость и цену; GLM отвечает без явных побед. Качество с рассуждениями, код, длинный контекст, кэш и возможности — ничьи. Переключатели наверху счёт не переворачивают: GLM впереди при любом раскладе.

Коротко

Плюсы и минусы

Преимущества каждой модели над другой — из тех же данных, что и раунды, в процентах и секундах.

GLM 5.2
  • дешевле в полтора раза на входе
  • первое слово на 2,9 с раньше
  • пишет на 43 % быстрее
GLM 5.3
  • качество с рассуждениями выше на 12 %
Мы рекомендуем GLM 5.2: он впереди по сумме раундов при равных весах.

Выбор

Когда какую брать

Обе доступны по одному ключу — переключиться можно на любом запросе, поменяв одну строку.

GLM 5.2
  • Массовые задачи, где счёт за токены — главная статья расходов
  • Диалог с людьми: первое слово появляется раньше
Открыть в чате
GLM 5.3
  • Задачи, где важны цена и надёжность — смотрите раунды выше
Открыть в чате

Вопросы

Что обычно спрашивают

Какая модель лучше для написания кода?

По независимому индексу с рассуждениями — 52.6 против 59.5. На практике для больших проектов берут ту, что лучше держит длинный контекст задачи; GLM здесь предпочтительнее, а для мелких правок и массовых операций важнее скорость и цена.

Что такое кэш промптов и почему это важно?

У обеих кэш включается сам: если начало промпта совпадает с недавним запросом, эта часть считается со скидкой. Ничего помечать не нужно.

Откуда взяты цифры скорости?

Это наши измерения по успешным запросам через Hubris за последние 30 дней, а не заявления поставщиков: время до первого слова и скорость письма от начала до конца ответа. В паузу входит и наш участок пути. Лабораторная дорожка рядом — Artificial Analysis, прямой API одним промптом: это потолок, наша цифра — то, на что стоит рассчитывать.

Можно ли переключаться между моделями?

Да, обе доступны по одному ключу. Чтобы сменить модель, достаточно поменять её идентификатор в запросе — ни отдельного договора, ни второго ключа не нужно.

Дальше

Другие сравнения

Каждая из этих двух — против соседей по каталогу. Любую пару можно собрать в выборе наверху страницы.

Источники: GLM-5.2 (Non-reasoning) и GLM-5.3 (max)Artificial Analysis, 2026-09-04; цены, контекст и модальности — каталог Hubris, 2026-09-04; скорость и средний чек — запросы через Hubris за 30 дней.

GLM 5.2 или GLM 5.3 — что выбрать: цена, скорость, качество, код · Hubris