GLM-5.2 supera a GPT-5.4 y a toda la línea de Gemini en rendimiento de codificación en el benchmark DeepSWE. Sin embargo, requiere significativamente más tokens de salida, lo que lo hace sustancialmente menos eficiente en términos de costo por tarea en comparación con modelos como GPT-5.5 y Claude Opus 4.8.