这个比较为什么能收录？

它至少有 6 个可验证比较点，并且两个模型都有价格或测速数据。

没有数据的指标会不会编？

不会。没有 LMSpeed 数据的指标不会出现在这份报告里。

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数据点: 80

Key Takeaways

GLM-4.7 和 GPT-5.2 的结论先放在这里，方便先判断是否值得继续看明细。

结论

GLM-4.7

GLM-4.7 当前更占优，可验证指标为 3 对 2。

证据覆盖

80 个数据点

包含 8 个 benchmark、0 个 audit 样本和 10 个 provider 样本。

选择依据

优先看 GLM-4.7

下方图表把 18 组高信号样本拆开，便于核对速度、跑分和安全分。

Model compare GLM-4.7 vs GPT-5.2 glm-4-7-vs-gpt-5-2	模型 A GLM-4.7	模型 B GPT-5.2
综合领先	领先	对照
可验证指标胜出	3 项	2 项
优势维度	最低输入价格、平均速度、近期测试数	首 token 延迟、服务商覆盖

Model compare

GLM-4.7 vs GPT-5.2

glm-4-7-vs-gpt-5-2

模型 A

GLM-4.7

模型 B

GPT-5.2

综合领先

领先

对照

可验证指标胜出

3 项

2 项

优势维度

最低输入价格、平均速度、近期测试数

首 token 延迟、服务商覆盖

跑分对比

来自 LMSpeed 同步的第三方 benchmark profile；只展示两个模型都有数值的指标。

指标	GLM-4.7	GPT-5.2
LiveCodeBench	89.4%#3	88.9%

API audit 对比

来自共同 provider 的最近完成 audit，展示四个安全/完整性分组分数和报告入口。

Provider	GLM-4.7	GPT-5.2
暂无共同 provider 的已完成 audit。

Provider 数据样本

把同一 provider 的测速聚合和 input/output 价格放进同一行，便于判断实际 API 表现和迁移成本。

Provider	GLM-4.7	GPT-5.2
20 次测试	GLM-4.7 speed / latency 64 tok/s / 7681ms input / output 暂无数据	GPT-5.2

什么时候选哪个模型

这份报告只使用 LMSpeed 已有数据：GLM-4.7 和 GPT-5.2 的价格、测速聚合、第三方跑分与共同服务商样本。

建议	GLM-4.7	GPT-5.2
什么时候选哪个模型	GLM-4.7 GLM-4.7 更适合优先看最低输入价格、平均速度、近期测试数的场景。	GPT-5.2 GPT-5.2 更适合优先看首 token 延迟、服务商覆盖的场景。

FAQ

TL;DR：GLM-4.7 在本页 80 个可验证数据点中更占优，包含价格、速度、延迟、跑分和服务商样本。

这个比较为什么能收录？: 它至少有 6 个可验证比较点，并且两个模型都有价格或测速数据。
没有数据的指标会不会编？: 不会。没有 LMSpeed 数据的指标不会出现在这份报告里。

从 GLM-4.7 vs GPT-5.2 继续查看附近模型的横向对比，这些页面都有足够的 LMSpeed 可验证数据。

模型元信息	GLM-4.7 的上下文为 202.8K tokens；主要信号：文本输入, 文本输出, 工具调用, 结构化输出。	GPT-5.2 的上下文为 128K tokens；主要信号：文本输入, 图像输入, 文件输入, 文本输出。
开发者	暂无数据	OpenAI
上下文窗口	202.8K tokens	128K tokens
最大输出	131.1K tokens	16.4K tokens
发布日期	2025年12月	2025年12月
模态	输入文本输出文本	输入文件图像文本输出文本
能力	文本输入文本输出工具调用结构化输出JSON 模式推理	文本输入图像输入文件输入文本输出工具调用结构化输出JSON 模式
参数量	暂无数据	暂无数据
Tokenizer	Other	GPT
知识截止	暂无数据	暂无数据
OpenRouter ID	z-ai/glm-4.7	openai/gpt-5.2-chat
来源链接	暂无数据	暂无数据

Key Takeaways

GLM-4.7 vs GPT-5.2

GLM-4.7

GPT-5.2

跑分对比

API audit 对比

Provider 数据样本

什么时候选哪个模型

FAQ

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