@arena：GLM-5.2 (Max) 在 Code Arena: Frontend 評測中取得第二名，並大幅超越 Claude Opus 4.7 (Thinking)。 …

GLM-5.2 (Max) 在 Code Arena: Frontend 評測中取得第二名，並大幅超越 Claude Opus 4.7 (Thinking)。 評測表現 由 Arena.ai 發布的最新數據顯示，GLM-5.2 (Max) 在「Code Arena: Frontend」領域表現亮眼，不僅位居總榜第二，更成功推動了該領域的帕累托前沿（Pareto Frontier）。其關鍵數據與排名如下： 在 Code Arena: Frontend 基準測試中，GLM-5.2 (Max) 以 1,595 分位居第二，超越 Claude Opus 4.7 (Thinking) 達 29 分，僅次於 Claude Fable 5 (High)，並在開源模型中大幅領先 Kimi-K2.6 與 MiniMax-M3。 在 Code Arena: Frontend 總榜中排名第二，領先 Claude Opus 4.7 (Thinking) 達 29 分，僅次於 Fable 5。 在「React」子榜單排名第二，「HTML」子榜單排名第四。 在多個專業子類別中表現卓越，包括品牌與行銷、參考基準設計、資料與分析、消費性產品、遊戲以及模擬。 該模型被認定為目前最佳的開源模型，在效能上大幅領先 Kimi-K2.6 與 Minimax-M3。 GLM-5.2 (Max) 在 Code Arena: Frontend 基準測試中以 1,595 分位居開放權重模型第一名，顯著領先 GLM-5.1 與 Kimi-K2.6 等模型。 技術應用場景 Code Arena: Frontend 的評測機制專注於「Agentic 程式開發」任務，要求模型處理真實使用者在建構應用程式與網站（HTML 與 React）時所面臨的挑戰。GLM-5.2 (Max) 透過這些實際場景的驗證，證明了其在處理前端開發任務上的實用性。 GLM-5.2 (Max) 成功推動了 Code Arena: Frontend 的 Pareto 邊界，以 1595 的高分與每百萬 token $3.65 的價格位居效能與成本平衡的領先地位，整體排名僅次於 Claude Fable 5。 綜合能力分析 儘管 GLM-5.2 (Max) 在「Text Arena」的整體排名維持在第 25 名，與前代 GLM-5.1 持平，但深入分析顯示其在特定領域有顯著成長： 子類別進步：在「Expert Arena」與「多輪對話」項目中表現提升。 職業應用領域：在生命科學、物理與社會科學、創意寫作以及醫學與醫療保健等專業領域展現了更強的處理能力。 此雷達圖比較了 GLM-5.2 (Max) 與 GLM-5.1 在 Text Arena 各個細分與職業類別（如程式設計、創意寫作、醫學與醫療保健等）的評分表現。 如需查看完整的排行榜細節與各項評測數據，請參考 Arena.ai 排行榜 頁面。原文：https://easyvibecoding.app/curated/2034