# 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)

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> 原作者：Arena.ai (@arena) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-06-17

> 原始來源：https://x.com/arena/status/2066957802741043641

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## 中文摘要

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：

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/41b2d00884f43532.jpg)
> GLM-5.2 (Max) 在 Code Arena: Frontend 排行榜中以 1,595 分位居第 2，領先 Claude Opus 4.7 (Thinking) 29 分，僅次於 Claude Fable 5 (High)*。

- 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。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/7a4256f6dea1793b.jpg)
> GLM-5.2 (Max) 在 Code Arena: Frontend 以 1,595 分位居開放權重模型第一名，領先 GLM-5.1 的 1,531 分與 Kimi-K2.6 的 1,513 分。

**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。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/ef241e20ca1b21ad.jpg)
> 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。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/ce656fcaca0b24ea.jpg)
> Text Arena 的 GLM-5.2 (Max) 與 GLM-5.1 類別排名雷達圖，列出 Text 與 Occupational 類別及 1425、1455、1485、1515、1535 的 Arena score 刻度。

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](http://arena.ai/leaderboard) 頁面。

## 媒體內容

**GLM-5.2 (Max) 在 Code Arena: Frontend 排行榜中以 1,595 分位居第 2，領先 Claude Opus 4.7 (Thinking) 29 分，僅次於 Claude Fable 5 (High)*。**

**數據表**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| 圖表資料：1. Claude Fable 5 (High)* | 1,654 |
| 2. GLM-5.2 (Max) | 1,595 |
| 3. Claude Opus 4.7 (Thinking) | 1,566 |
| 4. Claude Opus 4.8 (Thinking) | 1,561 |
| 5. Claude Opus 4.7 | 1,556 |
| 6. Claude Opus 4.6 (Thinking) | 1,541 |
| 7. Claude Opus 4.8 | 1,541 |
| 8. Claude Opus 4.6 | 1,538 |
| 9. GLM-5.1 | 1,531 |
| 10. Qwen-3.7 Max | 1,531 |
| 11. Claude Sonnet 4.6 | 1,522 |
| 12. Kimi-K2.6 | 1,513 |
| 13. MiniMax-M3 | 1,511 |
| 14. Muse Spark | 1,507 |
| 15. Gemini-3.5 Flash | 1,506 |

**GLM-5.2 (Max) 在 Code Arena: Frontend 以 1,595 分位居開放權重模型第一名，領先 GLM-5.1 的 1,531 分與 Kimi-K2.6 的 1,513 分。**

**數據表（1）**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| GLM-5.2 (Max) | 1,595 |
| GLM-5.1 | 1,531 |
| Kimi-K2.6 | 1,513 |
| Kimi-K2.7 Code | 1,478 |
| MiMo-V2.5 Pro | 1,470 |
| DeepSeek-V4 Pro (Thinking) | 1,459 |
| GLM-4.7 | 1,440 |
| GLM-5 | 1,435 |
| MiMo-V2.5 | 1,433 |
| Kimi-K2.5 (Thinking) | 1,430 |
| Kimi-K2.5 Instant | 1,408 |
| Qwen-3.5 397B A17B | 1,394 |
| MiniMax-M2.7 | 1,394 |
| MiniMax-M2.1 | 1,392 |
| MiniMax-M2.5 | 1,382 |

**數據表（2）註記**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| 註記 | 資料來源：ARENA AI 排行榜 (ARENA.AI/LEADERBOARD/CODE),注意：*CLAUDE FABLE 5 目前未進行取樣 |

## 標籤

Benchmark, GLM, Claude, Arena.ai