Grok 4.7 vs GLM-5.2: Licensen överlever modellen

Det mest värdefulla med GLM-5.2 är inte dess benchmarkpoäng. Det är de fyra bokstäverna MIT. Z.ai släppte GLM-5.2 den 16 juni 2026 under en standard-MIT-licens utan regionala begränsningar, ingen intäktströskel och inget villkor för kommersiell användning utöver att behålla upphovsrättsmeddelandet — och när Z.ai släppte GLM-5.3 två månader senare gjorde man inte om det. Efterföljaren bär en anpassad "GLM-5.3 License" som lägger till ett undantag: en model-as-a-service-operatör med mer än 10 miljarder US-dollar i intäkter under valfri sammanhängande tolvmånadersperiod måste genomgå en säkerhetsgranskning, där omfattningen av granskningen "rimligen bestäms av Z.AI." GLM-5.2 är det sista textflaggskeppet Z.ai släppte utan den formuleringen. Mot Grok 4.7 — släppt av leverantören den 21 september 2026, med stängda vikter och bara en dag gammal — blir detta en jämförelse mellan den starkaste modellen på resultattavlan och den friaste.

En av dessa kan du äga helt och hållet

GLM-5.2 är en mixture-of-experts-modell med 753 miljarder parametrar och cirka 40 miljarder aktiva per token, publicerad i BF16 och FP8 på Hugging Face under organisationen zai-org. Den har ett kontextfönster på 1M tokens och en maximal utdata på 128K. Den tar in text och ger text – ingen inbyggd vision – med funktionsanrop, MCP-integration, strukturerad JSON-utdata och kontextcachning, samt ett tankeläge som är på som standard med en inställning för resonemangsansträngning. Z.ai:s förstaparts-API listar den till $1.40 per miljon indatatokens, $0.26 för cachad indata och $4.40 per miljon utdatatokens.

Grok 4.7 är sluten. Den har ett kontextfönster på 500k tokens, tar emot text och bilder och listas till $2.00 in och $6.00 ut per miljon under 200k prompt-tokens, och stiger till $4.00 och $12.00 över den gränsen, med cachade läsningar på $0.50 och $1.00. Det finns ingen nedladdning av vikter, ingen väg att hosta den själv och inget sätt att fortsätta anropa den om xAI ändrar sig — samma strukturella position som varje sluten flaggskeppsmodell. Båda modellerna är kapabla; bara en av dem är en tillgång du kan lägga på en disk.

Vad indexet säger, och vad "deprecated" betyder här

Artificial Analysis ger GLM-5.2 34 poäng på Intelligence Index v4.3.2 — revisionen som publicerades den 19 september 2026 — och Grok 4.7 46 poäng på samma revision. Gapet på tolv punkter är verkligt, och dess form spelar större roll än storleken. GLM-5.2 har också en etikett med texten "deprecated" på sin Artificial Analysis-sida, med en notering om att en nyare modell finns och att endast den förvalda 10k-token-arbetsbelastningen fortsätter att benchmarkas. Etiketten handlar om efterträdande, inte nedstängning: Z.ai tillhandahåller fortfarande glm-5.2 i dag och listar den fortfarande i sin pristabell.

• Sammansatt — Grok 4.7 (xhigh): 46 i Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2. GLM-5.2 (max): 34 i samma version.

• Agentiska terminaler — Grok 4.7: Terminal-Bench 4.0 26. GLM-5.2: 1. Detta är den mest extrema enskilda siffran i den här omgången jämförelser, och den behöver det förbehåll som hör därtill. Z.ai:s eget modellkort rapporterar GLM-5.2 till 81,0 på Terminal-Bench 2.1, bästa testrigg 82,7. Båda siffrorna är ärliga; de gäller olika benchmarkversioner, och v4.3.2-indexet pensionerade 2.1 till förmån för 4.0. En leverantörspoäng på ett pensionerat benchmark säger vad en modell kunde göra mot det gamla testet, inte vad den gör nu.

• Arbetsflödesautomatisering — Grok 4.7: AutomationBench-AA 66 %. GLM-5.2: 28 %. Båda uppmätta på v4.3.2, så den här behöver ingen versionsanmärkning.

• Kunskapsärlighet — Grok 4.7: AA-Omniscience 32. GLM-5.2: 4. Återigen samma version på båda sidor.

• Resonemang och lång kontext — Grok 4.7: HLE 43, CritPt 18, AA-LCR v1.1 77 %, kontextfönster 500k. GLM-5.2: HLE 41, CritPt 21, AA-LCR v1.1 78 %, kontextfönster 1M. GLM-5.2 vinner två av dessa fyra, och kontextfönstret med en faktor två.

• Hastighet — Grok 4.7: ännu inte uppmätt av Artificial Analysis. GLM-5.2: 73 tokens per sekund med 5,98 sekunder till första token via Z.ai:s API, beskrivs som långsammare än genomsnittet för jämförbara modeller med öppna vikter.

• Pris — Grok 4.7: 2,00 $ / 6,00 $ per 1M, fördubblas vid 200k prompt-tokens. GLM-5.2: 1,40 $ / 4,40 $ per 1M med cachade läsningar för 0,26 $, oförändrat sedan lanseringen.

Ekonomin med egen hosting är det egentliga argumentet

Per token är GLM-5.2 ungefär trettio procent billigare på indata och tjugosju procent billigare på utdata än Grok 4.7 vid korta prompter — en blygsam rabatt som inte skulle avgöra något i sig. Anledningen till att det spelar roll är att priset per token är valfritt. GLM-5.2:s vikter kan laddas ner under en licens som tillåter kommersiell användning, modifiering, vidaredistribution och vidarelicensiering, vilket innebär att den relevanta jämförelsen inte är $1,40 mot $2,00 utan $1,40 mot vad dina egna GPU:er kostar per miljon tokens. En 753B-modell med 40B aktiva är inte en laptop-arbetsbelastning; det är en seriös inferensdriftsättning, och FP8-checkpointen finns till just för det. Men det är en driftsättning du kan köra, begränsa och granska — och för en reglerad arbetsbelastning eller en luftgapad sådan är det inte alls en kostnadsfråga.

Motvikten är successionsrisk i den andra riktningen. GLM-5.2 ligger två släpp efter: GLM-5.3 släpptes den 18 augusti och GLM-5.3-Flash den 26 augusti, och de nyare flaggskeppen får högre poäng — GLM-5.3 på 45 i v4.3.2, en poäng under Grok 4.7. Så den ärliga beskrivningen är att GLM-5.2 är den kostnadsfria, inte den bästa, och att Z.ai:s egna nyare modeller både är starkare och har mer restriktiva licenser. Om tillåtande licensiering är vad du behöver, är GLM-5.2 slutpunkten att frysa; om rå kapacitet på en öppen viktuppsättning är vad du behöver, är efterträdaren den som ska utvärderas, med advokatens öga på intäktsundantaget.

Köra båda utan att köra två stackar

OrcaRouter har GLM-5.2, listad på sin egen modellsida till $1,40 in och $4,40 ut med 1M kontextfönster och 128K maximal utdata, eftersom vi för vidare leverantörernas listpriser med 0 % påslag. För en modell med öppna vikter har denna prisgenomföring en andra användning: priset för den hostade versionen och alternativet med egen hosting är båda aktuella val, och en router låter dig flytta trafik mellan dem per begäran i stället för per avtal. Z.ai har hållit GLM-5.2:s listpris oförändrat sedan juni medan tredjepartsvärdar har flyttat sina, så en prisgenomföring samma dag är skillnaden mellan att ange dagens pris och att ange ett du kopierade förra månaden. Automatisk failover täcker fallet där en egenhostad driftsättning mättas och den hostade slutpunkten måste absorbera överskottet – routing-DSL:en komponerar de två till ett anrop. Grok 4.7 finns inte i OrcaRouters katalog när detta skrivs; att anropa den innebär att gå via xAI:s egen API och de tredjepartsplattformar som erbjuder den.

Beslutsregeln som följer av allt detta är ovanligt tydlig. Om du behöver äga modellen – lokalt installerad, granskad, licensierbar utan intäktsgranskning – är GLM-5.2 den enda av dessa två som erbjuder det, och indexgapet på tolv punkter är priset för den friheten. Om du behöver modellen som slutför agentiskt arbete går gapet i motsatt riktning, och det är inte subtilt: 66 procent mot 28 procent inom arbetsflödesautomatisering, 26 mot 1 för terminalagenter, 32 mot 4 för kunskapsärlighet. Inget i licensfrågan ändrar dessa siffror.

Samtalet

Grok 4.7 vinner kapacitetsjämförelsen, och det gör den på de utvärderingar som förutsäger om en agent slutför en uppgift. GLM-5.2 vinner på de två saker som ingen benchmark mäter: den är billigare, och den är din. Detaljen som gör detta värt att skriva ner är att den andra fördelen håller på att försvinna — Z.ai:s nyare flaggskepp övergav den oinskränkta MIT-licensen, så en modell som släpptes i juni 2026 under villkor som inte kräver något av dig är nu en historisk artefakt snarare än en policy. Om tillåtande öppna vikter är bärande för din produkt är det ett skäl att standardisera på GLM-5.2 medan den fortfarande är det billiga hostade alternativet och fortfarande går att ladda ner. Om de inte är det, köp de tolv poängen.