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Zhipu GLM-5.2 conquista o topo como o primeiro código aberto do DeepSWE: resolve 44% de tarefas de desenvolvimento complexas, superando os principais modelos fechados
No modo de maior esforço de raciocínio, a taxa de sucesso de tarefas de desenvolvimento complexas atingiu 44%, ocupando o primeiro lugar entre os modelos de código aberto.
Em comparação com o Kimi K2.7 Code, que entrou na lista anteriormente, a taxa de sucesso é 13 pontos percentuais mais alta.
O custo médio por tarefa resolvida pelo GLM-5.2 é de 3,92 dólares, ligeiramente superior aos 2,82 dólares do Kimi K2.7 Code, mas sua taxa de sucesso supera o desempenho de vários modelos fechados mainstream em configurações específicas de raciocínio, incluindo Claude Sonnet 4.6 [high] (30%), Gemini 3.5 Flash [medium] (37%), e Claude Opus 4.8 [low] (41%).
A avaliação, conduzida pela parte avaliadora Datacurve, foi projetada especificamente para testar a capacidade do AI de resolver tarefas longas no padrão DeepSWE.
O teste inclui 113 problemas reais de programação, cobrindo 5 linguagens.
Ao contrário dos testes tradicionais que modificam apenas uma parte do código, o DeepSWE exige que o AI colabore na modificação de múltiplos arquivos, com uma média de mais de 600 linhas de código corrigidas.
A avaliação é executada em containers isolados, com restrições rigorosas de recursos de CPU e memória.