Perplexity 推出 GLM 5.2 编排模型，成本仅为 Opus 三分之一
rohanpaul_ai · x · 2026-07-23
Perplexity 发布了一个面向 Computer 环境的 orchestrator 模型，基于 GLM 5.2 适配并重新训练。它的核心卖点是：在接近前沿模型表现的同时，把单任务成本压到更低。
- 官方称该版本在 Computer harness 上达到接近前沿模型的效果，成本约为 Opus 的 0.344 倍，也就是大约三分之一。
- 在 Terminal-Bench 2.1 上，这套方案拿到 80 分，高于 Opus 4.8 的 76 分 和 GPT-5.5 的 78 分。
- 在 WANDR 上，advisor 版本得分 29，成本约 2.1x 基线；而 Opus 4.8 得分 30，但成本高达 6.1x。
- Perplexity 还说，这个系统部署在美国的 Nvidia B200 GPU 上，并通过内置的 advisor 工具决定何时调用更强模型。
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