在 OpenRouter 上,把最多流量送给 GLM-5.2 的应用是 Hermes Agent、Claude Code、pi、Kilo Code 和 OpenClaw——几乎清一色是开源的编程和 agent 工具。这件事比一个跑分更值钱,因为这些应用都让用户自己在几百个模型里挑、还能随时换。它们打到 GLM-5.2 上的 token,是用脚投票选出来的,不是被默认或绑定锁在那儿的。
跑分告诉你一个模型在实验室里能做什么;用量告诉你,当人们把自己的活压上去时,愿意把什么交给它。OpenRouter 公开了后一种数据,而 GLM-5.2 的这份数据,指向很清楚。
数据
| 应用 | 是什么 | GLM-5.2 上的用量 |
|---|---|---|
| Hermes Agent | 开源自改进 agent(Nous Research) | 约 1.15T |
| Claude Code | Anthropic 的终端编程 agent | 约 862B |
| pi | 开源 CLI 编程 agent | 约 244B |
| Kilo Code | VS Code / JetBrains / CLI 上的开源编程 agent | 约 133B |
| OpenClaw | 跨消息平台的开源个人助理 agent | 约 118B |
数据取自 OpenRouter 面向 GLM-5.2 的公开应用榜,2026 年年中快照。token 数为窗口内 prompt 加 completion 之和,OpenRouter 会合并应用别名、排除私有应用。这些数字每周都在动,所以真正的信号是排序和数量级,不是精确数值。实时榜在 GLM-5.2 的 OpenRouter 页面。
为什么这份榜单格外可信
大多数"热门应用"榜是营销。这份几乎相反,关键在于流量从哪儿来。
榜上每一个都是聚合器或 agent,把选模型的权力交给了用户。Kilo Code 提供 500 多个模型、零加价;pi 带着约 300 个;Hermes Agent 和 OpenClaw 走 OpenRouter 300 多个模型的整个目录。当这些工具里的开发者把活派给 GLM-5.2 时,没有任何东西在推他们过去——没有默认项、没有捆绑、没有只对某一个模型生效的折扣。他们是在整个模型池里挑了它,而且一直在挑。
这正是这份数据有用的地方:它不是 GLM-5.2 自家应用在报自家用量,而是一堆手握大量替代品的中立工具,显示活最后落在了哪儿。
谁在用,为什么用
Hermes Agent 值得先看,因为它既在这份榜上居首,也在 OpenRouter 总的 agent 榜上居首。它是 Nous Research 的开源 agent,为长时间运行而生:跨会话的持久记忆、自己给自己写的技能,以及一个能通到 Telegram、Discord、Slack 等二十来个平台的消息网关。长程 agent 的成败就看两件事——几百步深地保住上下文、把工具调对。GLM-5.2 的百万 token 窗口和稳定的工具调用正好对上,所以 Hermes 的大量用量都落在了它这儿。
Claude Code 出现在这份榜上最说明问题。它是 Anthropic 自家的终端编程 agent,能连任意 OpenAI 兼容端点,于是团队在想要"同样的 diff 式改代码、却只花零头 token 成本"时,把它指向 GLM-5.2。Anthropic 的工具,跑着一个中国开源权重模型,排在榜单前列——用脚投票这套逻辑,一行就说完了。
pi 是开源 CLI 编程 agent,累计处理了两万亿以上 token、覆盖约三百个模型。它按真实用量给自己支持的模型排名,而 GLM-5.2 凭用户实际在做的编程活,拿到了靠前的位置。
Kilo Code 是 VS Code、JetBrains 和 CLI 上的开源 agent,500 多个模型按 provider 原价、不加价。它的用户在多文件功能开发和重构上会选 GLM-5.2——正是百万上下文能派上用场的那类任务。
OpenClaw 是类型上的例外:一个连接你各种消息应用、替你执行真实动作的个人助理 agent,从跑 shell 命令到浏览网页再到管文件。这类自动化的做法是——日常琐事用便宜模型,推理硬活上一个更强的;GLM-5.2 正是被当成那个"更强的"在用。
这套格局说明了 GLM-5.2 什么
五个里四个是编程或工程 agent,第五个是做重工具调用自动化的通用 agent。没有一个是聊天玩具。这告诉你 GLM-5.2 在生产里被托付的是什么:软件工作,以及长时间运行、频繁调工具的 agent。
这和它自己的数字对得上——SWE-bench Pro 62.1、百万 token 上下文、MIT 许可——但用量数据说得比任何跑分都更有说服力。想看这些数字的完整来龙去脉,GLM-5.2 深度拆解里都有。
自己怎么跑 GLM-5.2
上面每个应用够到 GLM-5.2 的方式都一样:一个 OpenAI 兼容端点加一个模型 id。你在自己代码里、或在这些 agent 里,都能照做。
Turiloop 给你一个 Key 调 GLM-5.2——连同 DeepSeek、Kimi、MiniMax——按量付费、国际卡、免中国手机号。把 agent 的 base URL 指向 api.turiloop.com/v1,模型设成 glm-5.2,你跑的就是这些应用在跑的同一个模型。一个 Key 覆盖榜上的每个模型,价格全景里能看到一份编程负载实际要花多少。
常见问题
哪些应用在用 GLM-5.2? 按 OpenRouter 上的 token 用量,排在前面的是 Hermes Agent、Claude Code、pi、Kilo Code 和 OpenClaw,多为开源的编程和 agent 工具。因为这些应用让用户自由选模型,它们的 GLM-5.2 用量反映的是在几百个备选里做出的真实选择。
编程 agent 为什么选 GLM-5.2? 它把不错的编程成绩(SWE-bench Pro 62.1)和百万 token 上下文、稳定的工具调用凑在了一起,而这正是 agent 跨多文件、多步骤干活所需要的。见编程模型怎么选。
OpenRouter 的应用榜可信吗? 它基于实测的每应用 token 用量(prompt 加 completion),排除私有应用、合并别名。绝对数值会随时间变动,所以更适合当成方向性信号看,而不是一份固定排行榜。
怎么在我自己的 agent 里跑 GLM-5.2? 把 agent 的 base URL 设成 api.turiloop.com/v1 这样的 OpenAI 兼容端点,填上你的 key,模型设成 glm-5.2。这份榜上多数 agent——aider、Kilo Code、Roo Code、Claude Code——要的就是这三项设置。