Baseten、GLM-5.2 の世界最速 API を公開し性能を倍増
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Baseten Engineering
Baseten は GLM-5.2 の API パフォーマンスを大幅に改善し、Artificial Analysis のベンチマークで起動時比で倍以上の性能を達成したと発表した。
AI深層分析を開く2026年8月4日 10:51
AI深層分析
キーポイント
API パフォーマンスの劇的向上
Baseten は GLM-5.2 の API 性能を大幅に最適化し、Artificial Analysis のベンチマークにおいて起動時の API よりも倍以上の性能を示した。
具体的な速度指標の達成
同社はピーク時で秒間 280 トークン、平均で秒間 100 トークンの処理速度を記録し、TTFT(Time to First Token)と TPS(Tokens Per Second)の両方で高いパフォーマンスを発揮している。
ベンチマークと実使用での一致
Baseten は改善された API の性能が公式ベンチマークだけでなく、実際の現場利用においても体感されることを確認したと報告している。
GLM-5.2-Fast API の新設と最適化
コーディングやエージェント用途のレイテンシ削減に注力し、Tensor Parallelism と Expert Parallelism に特化した構成を採用した。
スループットとレイテンシのトレードオフ
最大バッチサイズを大幅に縮小してリソース競合を減らす代わりに、インプット・アウトプットトークンの料金を一般APIより50%高く設定した。
重要な引用
Today, our GLM-5.2 as benchmarked by Artificial Analysis shows more than double the performance of the launch-day API.
We find that our improved API performance shows up in both benchmarks and real-world usage.
Baseten's model performance team revisited configuration options across parallelism, batching, and caching to push the system as far toward latency as possible.
input and output token prices are 50% higher on the fast API.
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Baseten が公開した GLM-5.2 の API 最適化事例は、モデル提供元以外のインフラ事業者が独自にパフォーマンスを劇的に向上させる可能性を示している。この成果は、開発者が大規模言語モデルを実装する際の選択肢を広げる重要な指標となるだろう。
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1 ヶ月前に GLM-5.2 がリリースされました。当日のサポートの一環として、私たちは GLM-5.2 向けに世界最速の API を構築しました。ピーク時は秒間 280 トークン、平均でも秒間 100 トークンの速度を達成しています。
今日、Artificial Analysis が実施したベンチマーク GLM-5.2 の結果 を見ると、リリース当日の API と比べて性能が倍以上に向上していることがわかります。私たちの改善された API は、ベンチマークの結果だけでなく、実際の利用シーンでもその効果が発揮されています。

Baseten の GLM-5.2 API は TTFT と TPS の両方でトップクラスの性能を達成しています
GLM-5.2 といったモデルが市場で持続的な人気を集める中、私たちはユーザーにより優れたレイテンシとスループットを提供するため、モデル固有の最適化への投資をさらに強化しています。GLM-5.2 API の改善に加え、同モデル向けの別の API GLM-5.2-Fast も構築しました。
パフォーマンス最適化の成果は、両方の API で共通して享受できます。過去1ヶ月間でスケジューラーを最適化しスループットをわずかに向上させるとともに、NVFP4 形式の重みと推測デコーディングのプロファイルを改善しました。また、推論エンジン全体およびスタック内で品質とパフォーマンスに関するバグも修正しています。
高速 API では特に、コード生成やエージェント処理におけるレイテンシ削減に注力しました。推論エンジニアリングでは、レイテンシとスループットの間のパレートフロンティア上でトレードオフを行う余地が複数あります。市場から「より高い性能に対して支払意欲がある」という明確な信号を受け取ったため、Baseten のモデルパフォーマンスチームは並列化、バッチ処理、キャッシュに関する設定を再検討し、システムを可能な限りレイテンシ側に最適化しました。最も大きな影響を与えたのは以下の2点です。
- 一般 API はスループット向上のために Attention Data Parallelism (ADP) を使用しますが、高速 API ではレイテンシに特化した設定で Tensor と Expert Parallelism のみを使用します。
- max batch size を大幅に縮小したため、リソースを巡る競合が減少しました。
この高速 API は一般 API と同じ NVIDIA B200 GPU で動作しますが、パフォーマンス最適化のためにスループットを犠牲にしてレイテンシを改善しているため、入力・出力トークン料金は一般 API よりも 50% 高くなっています。
これらのパフォーマンス向上の成果は、Artificial Analysis が実施した最新のベンチマークで確認できます。測定は太平洋標準時 2026 年7月25日(土曜日)午後7時頃に行われました。

Baseten の Model API は業界で最も高速なエンドツーエンドの応答時間を達成しています
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純粋な出力速度において、Baseten の GLM-5.2 API が SOTA(最良)を記録
LLM のパフォーマンスは、システム内のトラフィック量やそのパターン、そして入力・出力のシーケンス長によって大きく変動します。私たちは、単なるベンチマーク結果だけでなく、実際の運用環境における当社の API の優れたパフォーマンスについて市場から高い評価をいただいています。
参考までに、Artificial Analysis のベンチマークでは、約 10,000 トークンの入力プロンプトに対して約 1,000 トークンの応答を生成するテストが行われています。
GLM-5.2 のパフォーマンス最適化はまだ完了していません。近日中に推測デコーディングアルゴリズムのさらなる改良版をリリースする予定です。また、Kimi K3 向けの API を構築する過程で得られた知見も豊富にあり、これらを GLM-5.2 などの他のオープンモデルにも応用していくことを楽しみにしています。
GLM-5.2 の新高速 API が Baseten で公開されました。baseten.co/library/glm-52-fast/ からぜひお試しください。
原文を表示
A month ago, GLM-5.2 was released. As part of our day-zero support, we built the fastest API in the world for GLM-5.2, with peak speeds of 280 tokens per second and average speeds around 100 tokens per second. Today, our GLM-5.2 as benchmarked by Artificial Analysis shows more than double the performance of the launch-day API. We find that our improved API performance shows up in both benchmarks and real-world usage.
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Baseten’s GLM-5.2 API achieves leading performance across both TTFT and TPS
As models like GLM-5.2 demonstrate sustained popularity in the market, we deepen our investment in model-specific optimization work to unlock better latency and throughput for our users. In addition to improving our GLM-5.2 API, we built another API for the model: GLM-5.2-Fast.
Some performance work benefits both APIs. Over the past month, we have optimized the scheduler, slightly increasing throughput, as well as rolled out improved NVFP4 weights and an updated speculative decoding profile. We’ve also fixed bugs on both quality and performance in our inference engine and throughout the stack.
For the fast API, we focused on reducing latency for coding and agents. Inference engineering offers multiple opportunities to trade off along the pareto frontier between latency and throughput. Based on a strong signal from the market that there is willingness to pay for more performance, Baseten’s model performance team revisited configuration options across parallelism, batching, and caching to push the system as far toward latency as possible. There were two changes that made the largest impact:
- While the general API uses Attention Data Parallelism (ADP) to improve throughput, the fast API solely uses Tensor and Expert Parallelism with configs selected for latency.
- A substantial reduction in max batch size means fewer requests are competing for resources.
This fast API runs on the same NVIDIA B200 GPUs as the general API. However, because the performance optimizations trade off throughput to improve latency, input and output token prices are 50% higher on the fast API.
This performance work shows up in the latest benchmarks from Artificial Analysis, measured at approximately 7:00 PM Pacific Time on Saturday, July 25, 2026.
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Baseten’s Model API achieves the fastest end-to-end response time in the industry
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On pure output speed, Baseten’s GLM-5.2 API achieves SOTA speeds
LLM performance varies substantially based on the amount of traffic in a system, the pattern of said traffic, and the input and output sequence lengths. We’ve received positive feedback from the market around our API’s leading performance in real-world usage, not just benchmarks. For reference, the Artificial Analysis benchmark sends prompts of approximately 10,000 input tokens to generate responses of approximately 1,000 output tokens.
We’re not done optimizing the performance of GLM-5.2. We have plans to roll out another improvement to our speculative decoding algorithm shortly. We’re also learning a lot from the process of building an API for Kimi K3, and we look forward to applying these learnings back to other open models like GLM-5.2.
The new fast API for GLM-5.2 is publicly available on Baseten. Try it today at baseten.co/library/glm-52-fast/.
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