Grok 4.7 vs GLM-5.2: La licenza sopravvive al modello

La cosa più preziosa di GLM-5.2 non è il suo punteggio di benchmark. Sono le quattro lettere MIT. Z.ai ha rilasciato GLM-5.2 il 16 giugno 2026 con una licenza MIT standard, senza limiti regionali, senza soglia di fatturato e senza condizioni di uso commerciale oltre a mantenere l'avviso di copyright — e quando Z.ai ha pubblicato GLM-5.3 due mesi dopo, non lo ha fatto di nuovo. Il successore porta una licenza personalizzata "GLM-5.3 License" che aggiunge una clausola di esclusione: un operatore di model-as-a-service con più di 10 miliardi di dollari USA di fatturato in qualsiasi periodo di dodici mesi consecutivi deve superare una revisione di sicurezza, con l'ambito di tale revisione "ragionevolmente determinato da Z.AI". GLM-5.2 è l'ultimo modello di punta testuale che Z.ai ha rilasciato senza quella clausola allegata. Rispetto a Grok 4.7 — rilasciato dal fornitore il 21 settembre 2026, a pesi chiusi e vecchio di un giorno — questo lo rende un confronto tra il modello più forte sul tabellone e quello più libero.

Uno di questi puoi possederlo completamente

GLM-5.2 è un modello mixture-of-experts da 753 miliardi di parametri con circa 40B attivi per token, pubblicato in BF16 e FP8 su Hugging Face sotto l'organizzazione zai-org. Ha una finestra di contesto di 1M di token e un output massimo di 128K. È testo in ingresso, testo in uscita — nessuna visione nativa — con chiamata di funzioni, integrazione MCP, output JSON strutturato e caching del contesto, e una modalità di pensiero attiva per impostazione predefinita con un'impostazione dello sforzo di ragionamento. L'API di prima parte di Z.ai lo quota a $1,40 per milione di token di input, $0,26 per input in cache e $4,40 per milione di output.

Grok 4.7 è chiuso. Ha una finestra di contesto di 500.000 token, accetta in input testo e immagini e ha un prezzo di listino di 2,00 $ in input e 6,00 $ in output per milione sotto i 200.000 token di prompt, che sale a 4,00 $ e 12,00 $ oltre quella soglia, con letture dalla cache a 0,50 $ e 1,00 $. Non esiste alcun download dei pesi, nessun percorso di self-hosting e nessun modo di continuare a chiamarlo se xAI cambia idea — la stessa posizione strutturale di ogni flagship chiuso. Entrambi i modelli sono capaci; solo uno dei due è un asset che puoi mettere su un disco.

Cosa dice l'indice, e cosa significa qui "deprecato"

Artificial Analysis assegna a GLM-5.2 un punteggio di 34 sull'Intelligence Index v4.3.2 — la revisione pubblicata il 19 settembre 2026 — e a Grok 4.7 un punteggio di 46 sulla stessa revisione. Quel divario di dodici punti è reale, e la sua forma conta più della sua entità. GLM-5.2 porta anche un'etichetta "deprecated" sulla sua pagina di Artificial Analysis, con una nota che indica che esiste un modello più recente e che solo il carico di lavoro predefinito da 10k token continua a essere sottoposto a benchmark. Quell'etichetta riguarda la successione, non la disattivazione: Z.ai serve ancora glm-5.2 oggi e lo elenca ancora nella sua tabella dei prezzi.

• Composito — Grok 4.7 (xhigh): 46 sull'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2. GLM-5.2 (max): 34 sulla stessa revisione.

• Terminali agentici — Grok 4.7: Terminal-Bench 4.0 26. GLM-5.2: 1. Questa è la singola cifra più estrema in questa serie di confronti, e richiede l'avvertenza che la accompagna. La model card di Z.ai stessa riporta GLM-5.2 a 81,0 su Terminal-Bench 2.1, con il miglior harness a 82,7. Entrambi i numeri sono onesti; si riferiscono a versioni diverse del benchmark, e l'indice v4.3.2 ha ritirato la 2.1 a favore della 4.0. Un punteggio di un fornitore su un benchmark ritirato ti dice cosa un modello poteva fare contro il vecchio test, non cosa fa adesso.

• Automazione dei flussi di lavoro — Grok 4.7: AutomationBench-AA 66%. GLM-5.2: 28%. Entrambi misurati sulla v4.3.2, quindi per questo non serve alcuna avvertenza sulla versione.

• Onestà della conoscenza — Grok 4.7: AA-Omniscience 32. GLM-5.2: 4. Di nuovo la stessa versione su entrambi i lati.

• Ragionamento e contesto lungo — Grok 4.7: HLE 43, CritPt 18, AA-LCR v1.1 77%, finestra 500k. GLM-5.2: HLE 41, CritPt 21, AA-LCR v1.1 78%, finestra 1M. GLM-5.2 vince due di questi quattro, e la finestra di contesto di un fattore due.

• Velocità — Grok 4.7: non ancora misurato da Artificial Analysis. GLM-5.2: 73 token al secondo con un tempo al primo token di 5,98 secondi tramite l'API di Z.ai, descritto come più lento della media rispetto ai concorrenti open-weights.

• Prezzo — Grok 4.7: $2.00 / $6.00 per 1M, che raddoppia a 200k token di prompt. GLM-5.2: $1.40 / $4.40 per 1M con $0.26 per le letture in cache, invariato dal lancio.

L'economia del self-hosting è il vero argomento

Per token, GLM-5.2 è circa il trenta per cento più economico sull'input e il ventisette per cento più economico sull'output rispetto a Grok 4.7 con prompt brevi — uno sconto modesto che da solo non deciderebbe nulla. Il motivo per cui conta è che il prezzo per token è opzionale. I pesi di GLM-5.2 sono scaricabili con una licenza che consente uso commerciale, modifica, ridistribuzione e sublicenza, il che significa che il confronto pertinente non è 1,40 $ contro 2,00 $, ma 1,40 $ contro qualunque sia il costo dei propri GPU per milione di token. Un modello da 753B con 40B attivi non è un carico di lavoro da laptop; è un serio deployment di inferenza, e il checkpoint FP8 esiste proprio per questo. Ma è un deployment che si può eseguire, limitare e verificare — e per un carico di lavoro regolamentato o air-gapped, non è affatto una questione di costi.

Il contrappeso è il rischio di successione nella direzione opposta. GLM-5.2 è indietro di due rilasci: GLM-5.3 è arrivato il 18 agosto e GLM-5.3-Flash il 26 agosto, e i flagship più recenti ottengono punteggi più alti — GLM-5.3 a 45 su v4.3.2, un punto sotto Grok 4.7. Quindi la lettura onesta è che GLM-5.2 è quello gratuito, non il migliore, e che i modelli più recenti di Z.ai sono sia più forti sia con licenze più restrittive. Se ciò di cui hai bisogno è una licenza permissiva, GLM-5.2 è l'endpoint da congelare; se ciò di cui hai bisogno è la capacità grezza su un set di pesi aperti, il successore è quello da valutare, con l'occhio di un avvocato sul carve-out dei ricavi.

Eseguire entrambi senza eseguire due stack

OrcaRouter offre GLM-5.2, elencato nella sua pagina del modello a $1,40 in input e $4,40 in output con finestra di contesto da 1M e output massimo di 128K, perché ripassiamo i prezzi di listino dei provider con markup dello 0%. Con un modello open-weight, questo pass-through ha un secondo utilizzo: il prezzo ospitato e l'opzione self-hosted sono entrambe scelte attive, e un router ti consente di spostare il traffico tra loro per richiesta anziché per contratto. Z.ai ha mantenuto invariato il prezzo di listino di GLM-5.2 da giugno, mentre gli host di terze parti hanno modificato i propri, quindi un pass-through in giornata è la differenza tra il quotare la tariffa di oggi e il quotare una che hai copiato il mese scorso. Il failover automatico copre il caso in cui un deployment self-hosted si satura e l'endpoint ospitato deve assorbire l'eccedenza — il DSL di routing compone i due in un'unica chiamata. Grok 4.7 non è nel catalogo OrcaRouter allo stato attuale; per chiamarlo bisogna passare attraverso l'API di xAI e le piattaforme di terze parti che lo offrono.

La regola decisionale che emerge da tutto questo è insolitamente lineare. Se devi possedere il modello — on-premise, sottoposto ad audit, concedibile in licenza senza una revisione dei ricavi — GLM-5.2 è l'unico dei due a offrirlo, e il divario di dodici punti nell'indice è il prezzo di quella libertà. Se ti serve il modello che porta a termine il lavoro agentico, il divario va nella direzione opposta e non è sottile: 66 per cento contro 28 per cento sull'automazione dei flussi di lavoro, 26 contro 1 sugli agenti da terminale, 32 contro 4 sull'onestà della conoscenza. Nulla nella questione della licenza cambia questi numeri.

La chiamata

Grok 4.7 vince il confronto sulle capacità e lo vince nelle valutazioni che predicono se un agente porta a termine un compito. GLM-5.2 vince sulle due cose che nessun benchmark misura: costa meno ed è tuo. Il dettaglio che rende questo degno di essere messo per iscritto è che il secondo vantaggio è in scadenza — i flagship più recenti di Z.ai hanno abbandonato la licenza MIT senza restrizioni, quindi un modello rilasciato a giugno 2026 secondo termini che non ti chiedono nulla è ormai un artefatto storico anziché una politica. Se i pesi aperti permissivi sono un elemento portante per il tuo prodotto, questo è un motivo per standardizzare su GLM-5.2 finché è ancora l'opzione ospitata economica e ancora scaricabile. Se non lo sono, compra i dodici punti.