כרטיס Hero עבור ההתמודדות בין Fugu Ultra v2 ל-GLM 5.2, המציג מערכת תזמור מול מודל Mixture-of-Experts יחיד תחת הכיתוב 'אתה משלם על תיאום, לא על פרמטרים'.
Guides & Insights

Fugu Ultra v2 מול GLM 5.2: אתה משלם על תיאום, לא על פרמטרים

מחבר

Gideon Frost

תאריך פרסום

מודלים אחרונים · 20צפו בכל המודלים
בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית
חזרה לכל הפוסטים

הצב את שני כרטיסי התעריפים זה לצד זה, והעימות נראה כמו טעות. Fugu Ultra v2, שהכריזה עליו Sakana AI ב-11 בספטמבר 2026, גובה 5 דולר למיליון טוקני קלט ו-30 דולר למיליון טוקני פלט. GLM 5.2, ספינת הדגל של Z.ai מ-16 ביוני 2026, גובה 1.40 דולר ו-4.40 דולר. שניהם טוענים לחלון הקשר בסדר גודל של מיליון טוקנים. שניהם מכוונים בדיוק לאותו קונה — הצוות שמריץ עבודה סוכנית ארוכה, רב-שלבית, בקנה מידה של מאגר קוד. האחד גובה בערך פי 3.6 ממחיר הקלט ופי 6.8 ממחיר הפלט של האחר, והזול מביניהם הוא זה שאפשר להוריד ולשמור. אז כל ההשוואה מצטמצמת לשאלה אחת: מה הכסף הנוסף באמת קונה, והאם הוא קונה משהו שמודל בודד לא יכול להיות?

הם לא אותו סוג של אובייקט

הסיבה לפער במחיר היא ששני הדברים האלה פותרים משימות ארוכות טווח עם מנגנונים שונים לחלוטין, וההבדל מורגש עוד לפני שאתה מריץ אפילו בנצ׳מרק.

Fugu Ultra v2 — מערכת תזמור, לא מודל בסיס. זהו הנדבך שממקסם את היכולות בקו Fugu של Sakana AI: נקודת קצה אחת תואמת OpenAI שמפרקת משימה נכנסת ומפזרת את חלקיה על פני מאגר של מודלים אחרים, חלקם עם משקלים פתוחים וחלקם מתמחים. הניסוח של Sakana עצמה הוא שהוא "דוחף את שיא הביצועים גבוה מאי-פעם, בלי ההסתמכות ההכרחית על מודלי החזית שהוא מתזמר." אתה קונה מתזמן, ואתה משלם על כל טוקן שהמתזמן הזה מוציא על חשיבה, כולל טוקני התזמור הפנימיים.

GLM 5.2 — מודל Mixture-of-Experts יחיד. Z.ai מפרסמת אותו כמודל טקסט-נכנס / טקסט-יוצא עם חלון הקשר של 1M טוקנים ש"שימושי באמת" ועד 128K טוקני פלט, חשיבה היברידית הנשלטת על ידי reasoning_effort, וקריאה מקורית לכלים. הארכיטקטורה המדווחת היא בערך 753B פרמטרים בסך הכול, עם כ-40B פעילים לכל טוקן, אף ש-Z.ai לא אישרה את המספר הפעיל עבור 5.2 בפרט — יש להתייחס לנתון הזה ככזה שהועבר מ-GLM-5.1.

זו נקודת ההתפצלות בדרך. אחד מאלה הוא דבר שאתה קורא לו; האחר הוא דבר שקורא לדברים.

מה ש-Fugu Ultra v2 לא יספר לנו

עמוד ההכרזה של Sakana גלוי לב באופן יוצא דופן לגבי דבר אחד, ושותק באופן יוצא דופן לגבי דבר אחר, ושניהם חשובים להחלטת רכישה.

החלק הגלוי: החברה מצהירה במפורש שClaude Fable 5, Claude Fable 5.1 ו-GPT-6 Astra אינם במאגר המודלים של Fugu Ultra v2, גם בעודה טוענת שהיא גוברת עליהם במבחני ביצועים. הנימוק המוצהר הוא חוסן — מאגר בר-החלפה של מודלים פתוחים ומתמחים שלא ניתן לשלול, לתמחר מחדש או לנתק על ידי ספק או שינוי גיאופוליטי. מועד החיתוך של האימון רשום כ-20260828. יהיה מה שתחשוב על הטיעון, זו עמדה ארכיטקטונית אמיתית, וזו הסיבה הברורה ביותר לבחור ב-Fugu Ultra v2 על פני סטאק שהרכבת בעצמך.

החלק השקט: ההכרזה אינה מציינת חלון הקשר, והיא אינה מציינת את תמחור הטוקנים של Fugu Ultra v2 בעמוד עצמו. רישומי מודלים של צד שלישי מציבים את החלון על 1M טוקנים ואת התעריפים על $5 / $0.50 במטמון / $30, עם מדרגת תמחור מחדש מעל בערך 272K טוקני קלט שעוברת לכ-$10 / $1.00 / $45. אלה המספרים שבהם משתמש שאר המאמר הזה, אבל אלה רישומים, לא תיעוד של הספק — אמתו אותם מול כרטיס התעריפים החי של Sakana לפני שאתם מתקצבים על פיהם.

שאלת העלות שאיש לא עונה עליה לפי טוקן

תמחור לפי טוקן הוא יחידת המידה השגויה להשוואה הזו, וכל דף שמדורג כיום עבורו עושה את אותה טעות. החשבון של אורקסטרטור אינו גודל הפרומפט שלך כפול תעריף; הוא גודל הפרומפט שלך, ועוד כל תת-קריאה שהוא מחליט לבצע, ועוד טוקני החשיבה של המודלים שהוא שוכר, כשהכול מתומחר בתוספת לפי התעריף של האורקסטרטור עצמו.

Sakana מודה בכך ישירות: אסימוני תזמור הנצרכים באופן פנימי מחויבים כאסימוני קלט ופלט רגילים. כלומר, הדרך ההוגנת להשוות בין Fugu Ultra v2 ל-GLM 5.2 היא עלות למשימה שהושלמה, ואף אחד מהספקים לא מפרסם נתון זה.

כמה נקודות מבניות שכן תקפות בכל מקרה:

מחיר קלט — Fugu Ultra v2 $5.00 / 1M לעומת GLM 5.2 $1.40 / 1M ב-OrcaRouter לפי תעריף הספק של Z.ai. Fugu עולה פי 3.6 לפני שהוא מבצע אפילו תת-קריאה אחת.

מחיר פלט — Fugu Ultra v2 $30.00 / 1M לעומת GLM 5.2 $4.40 / 1M. זה המספר שכואב, כי סוכנים פולטים הרבה פלט, ואורקסטרטור פולט פלט שלא ביקשתם.

קלט במטמון — Fugu Ultra v2 מציין $0.50 / 1M; ‏GLM 5.2 שומר במטמון ב-$0.26 / 1M, הנחה של 81% משיעור הקלט של עצמו. לולאות סוכנים חוזרות על הנחיית מערכת יציבה הן המקום שבו היתרון של GLM 5.2 מצטבר בעוצמה הרבה ביותר.

תמחור מחדש של הקשר ארוך — המדרג המדווח של Fugu Ultra v2 מעל ~272K קלט מעביר את כל הבקשה לבערך כפול מתעריף הקלט ופי 1.5 מתעריף הפלט. ל-GLM 5.2 אין דירוג לפי הקשר כלל: $1.40 / $4.40 אחיד, עד ל-1M.

השורה האחרונה היא זו שצריך להקיף בעיגול. הרצת סוכן לטווח ארוך מבלה את רוב חייה מעבר ל-272K טוקנים. התעריף האחיד של GLM 5.2 שווה כסף אמיתי בדיוק במקום שבו זה של Fugu Ultra v2 מוכפל.

Two-column comparison scoreboard for Fugu Ultra v2 and GLM 5.2 covering type, release date, input price ($5.00 vs $1.40 per million tokens), output price ($30.00 vs $4.40), cached input ($0.50 vs $0.26) and long-context pricing (reprices above roughly 272K vs flat to 1M).

הבנצ'מרקים בקושי נוגעים

הנה הדבר המוזר באמת במפגש הזה, והדבר שאף עמוד דירוג נוכחי לא אומר בפשטות: שני המודלים האלה כמעט שאינם נמדדים באותו מבחן.

Sakana מדווחת על Fugu Ultra v2 כטוב ביותר או כשווה-לטוב ביותר בחמישה מתוך שמונה מבחנים — GDP.pdf, Chartography, SWEFish, DeepSWE ו-Toolathon — ובשני המקומות הראשונים בשבעה מתוך שמונה. שני נתוני הכותרת שהיא מציגה הם Chartography ב-48.3, לעומת Opus 5 ב-27.3 ו-Fable 5 ב-29.5, ו-DeepSWE ב-74.3. SWEFish ו-Toolathon הם מבחנים פנימיים של Sakana עצמה. כל זה מדווח על ידי הספק, ואף אחד מהם לא שוחזר באופן עצמאי נכון למועד הפרסום.

המספרים של Z.ai עבור GLM 5.2 מגיעים ממדף אחר לגמרי: Terminal-Bench 2.1 ב-81.0, SWE-bench Pro ב-62.1, GPQA-Diamond ב-91.2, AIME 2026 ב-99.2, HLE ב-40.5 — גם מדווח על ידי הספק. בצד העצמאי, GLM 5.2 נושא מדד AA Coding Index של 68.8 ומדד Intelligence Index של 39 בעמוד הניקוד מחדש של Artificial Analysis, שם הוא מסומן כאומדן זמני, מדורג #7 מתוך 113. ציטוטים ישנים יותר של 51 או 53 עבור GLM 5.2 מגיעים מסולם מדדים שהוחלף ואסור לצטט אותם.

אז אם אתם רוצים מספר נקי של השוואה ראש בראש, אין כזה. הדבר הקרוב ביותר לציר משותף הוא ששתיהן חזקות בקידוד סוכני, והקריאה הכנה היא שכל חברה פרסמה תוצאות על המבחנים שבהם היא מצטיינת. זו סיבה להריץ הערכה משלכם, ולא לבחור במספר הגבוה יותר.

דבר אחד שכדאי לציין לכל מי שקונה היום GLM 5.2: הוא כבר אינו המודל החדש ביותר של Z.ai. GLM-5.3 הגיע בסביבות 14 באוגוסט 2026 באותו מחיר מחירון, אך תחת רישיון מותאם אישית שמגביל ספקי ענן גדולים — מה שהופך את GLM 5.2 לדגל הספינה האחרון בעל רישיון MIT מלא של Z.ai, ולסיבה שעדיין יש לו טיעון רכישה מובחן.

Screenshot of the Sakana AI announcement page titled 'Introducing Fugu Max and Fugu Ultra v2: Orchestrating the Pareto Frontier', dated September 11 2026, showing the cost-versus-performance frontier chart, the Two Axes One Strategy section, and the Fugu Journey timeline.

הרישיון הוא המפריד החד ביותר.

הנח את הבנצ'מרקים בצד, וההבדל המבני חד יותר מכל ציון.

GLM 5.2 מופץ כמשקולות פתוחות תחת MIT ב-Hugging Face, ללא הגבלות אזוריות. תוכלו להוריד אותו, להריץ אותו על החומרה שלכם, לכוונן אותו, ולשלב אותו בתוך מוצר בלי לבקש רשות מאף אחד או לשלם תעריף לפי טוקן בכלל. Z.ai אימנה אותו — באופן בולט, לפי הצהרת החברה עצמה, כולו על מאיצי Huawei Ascend ולא על Nvidia.

Fugu Ultra v2 לא נותן לך שום דבר מזה. זהו שירות מתארח: מדיניות תזמור מעל מאגר מודלים שהרכבו תואר על ידי סקאנה רק בשוליים. אינך יכול להוריד אותו, לבדוק אותו, לנעוץ אותו, או להריץ אותו בסביבה מבודדת. מה שאתה מקבל במקום זה הוא ההפשטה — נקודת קצה אחת שהתנהגותה, באופן עקרוני, עמידה בפני היעלמותו של כל מודל במעלה הזרם. זהו יתרון אמיתי למערכת ייצור שאינה יכולה להרשות לעצמה שתלות תיעלם. זהו גם מחיר אמיתי, כי החלפת שליטה בעבורו.

אם האילוץ שלך הוא "המודל אסור שישתנה מתחתיי", רק אחת מהתשובות האלה תקפה. אם האילוץ שלך הוא "המודל אסור שיהיה ניתן להסרה על ידי מישהו אחר", רק האחרת תקפה.

מהירות, ומה שאמרו הבודקים על האחרון

GLM 5.2 אינו מהיר באופן מדיד: Artificial Analysis רשמה כ-66.3 טוקנים לשנייה עם זמן עד לטוקן הראשון של כ-4.03 שניות, נתון צנוע עבור מודל בדרגת פרונטיר, ומשתמשיה של Z.ai עצמה התלוננו על עומסים בשירות בשעות שיא.

Sakana אינה מפרסמת נתוני השהיה או תפוקה עבור Fugu Ultra v2, וזה כשלעצמו מלמד משהו — למערכת שמפצלת בין מספר מודלים יש פרופיל השהיה שתלוי לחלוטין במה שהיא מחליטה לפנות אליו, כך שנתון תפוקה בודד יהיה כמעט חסר משמעות. עבור Fugu Ultra הקודם, בודקים דיווחו בפומבי על הרצות שנמשכו עד כ-30 דקות ועל עלויות גבוהות בהרבה מהתעריף של מודל בודד באותה משימה. זהו המודל מיוני 2026 ולא ראיה לגבי v2 — אבל זהו מצב הכשל שצריך לבדוק עבורו, והסיבה לכך שהשוואה לפי טוקן מחמיאה למתזמרים.

Screenshot of the OrcaRouter model page for GLM 5.2 showing the z-ai/glm-5.2 identifier, a 1M token context window, 128K maximum output, and input pricing of $1.40 per million tokens with output at $4.40.

איך בעצם היית קורא לכל אחד מאלה

GLM 5.2 זמין ב-OrcaRouter היום בתעריפי הספק של Z.ai עצמה — 1.40 דולר למיליון טוקנים בקלט ו-4.40 דולר למיליון בפלט, מועברים הלאה ללא תוספת מחיר, כך שכל הורדת מחיר ש-Z.ai מבצעת מגיעה לכאן באותו היום. הוא תואם OpenAI, כך שמעבר אליו הוא שינוי של base-URL ומזהה מודל ב-SDK שכבר יש לך, ואפשר להציב אותו מאחורי שרשרת failover או כלל ניתוב במקום להמר נתיב ייצור על ספק אחד.

Fugu Ultra v2 אינו משהו שאנחנו מנתבים. הוא זמין מה-API התואם ל-OpenAI של Sakana AI עצמה, ושינוי פרמטר בודד מעביר אינטגרציית Fugu קיימת אליו. אם אתם מעריכים אותו לעומת GLM 5.2, ההסדר המעשי הוא להשאיר את GLM 5.2 בשער הקיים שלכם ולקרוא ל-Fugu Ultra v2 ישירות מ-Sakana בזמן שאתם מחליטים — שניהם תואמי OpenAI, כך שהם יכולים לשבת באותו נתיב קוד מאחורי דגל.

איזה אחד לבחור?

בחרו בGLM 5.2 אם אתם רוצים ערך ידוע במחיר ידוע: משקולות ברישיון MIT שתוכלו לארח בעצמכם כבר מחר, מחיר אחיד של $1.40 / $4.40 בלי קנס על הקשר ארוך, חלון 1M שמיש באמת, והנחה שמצטברת בלולאות סוכן עם מטמון. השלימו עם העובדה שזה טקסט בלבד, שזה דור אחד מאחורי GLM-5.3, ושהציון שלו במדד הבלתי־תלוי הוא זמני.

בחר Fugu Ultra v2 אם הדבר שאתה קונה הוא עמידות בתוספת יכולת שיא בעבודה קשה רבת-שלבים, ואתה מוכן לשלם על תיאום לפי טוקנים ולוותר על היכולת לבדוק או לארח בעצמך את מה שאתה קורא לו. הטענה של הספק עצמו היא שהוא מגיע לתפוקה ברמת החזית בלי להסתמך על מודלים ברמת החזית — הצעה אמיתית ויוצאת דופן, ואחת שנכון להיום, ממש אף אחד מחוץ ל-Sakana לא הצליח לאמת.

מה שלא נעשה הוא להכריע ביניהם על סמך טבלת הבנצ'מרקים. המבחנים בקושי חופפים, שני הספקים פרסמו דווקא בתחום שבו כל אחד מהם חזק במיוחד, והמספר המכריע — עלות למשימה ארוכת טווח שהושלמה — הוא זה שאף אחת מהחברות לא שמה על הנייר.

השוואות במאמר הזה2

זוהה מתוך המאמר הזה · בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית