GLM-5.2
Z.ai · Veröffentlicht Juni 2026
Das führende Open-Weight-Modell fürs Coding mit 1M-Token-Kontext und MIT-Lizenz — übertrifft GPT-5.5 in mehreren Benchmarks zu einem Bruchteil der Kosten, liegt aber bei den härtesten Langhorizont-Aufgaben weiterhin hinter Claude Opus 4.8.
Ist es das Richtige für dich?
Gut für
- Stärkstes Open-Weight-Coding-Modell zum Start — 62,1 auf SWE-bench Pro, 81,0 auf Terminal-Bench 2.1
- 1M-Token-Kontextfenster — 5× größer als GLM-5.1; verarbeitet ganze Codebasen in einem Prompt
- MIT-Lizenz mit offenen Gewichten — vollständig selbst hostbar, keine Umsatzbeschränkungen, kommerzielle Nutzung erlaubt
- Massive Verbesserung gegenüber GLM-5.1 — Terminal-Bench 2.1 stieg von 62,0 auf 81,0; DeepSWE von 18,0 auf 46,2
- IndexShare-Architektur senkt FLOPs pro Token um das 2,9-Fache bei 1M Kontext — macht Lang-Kontext-Coding wirtschaftlich tragbar
- Zwei Reasoning-Effort-Modi (High und Max) — tausche Geschwindigkeit gegen Tiefe
Nicht geeignet für
- Hoher Token-Verbrauch — einige Berichte über hohen Token-Konsum bei gleichen Aufgaben im Vergleich zu direkten API-Aufrufen
- Trainingscode und vollständiger Technical Report zum Start nicht veröffentlicht — nur Inference-Weights unter MIT
- Liegt bei den härtesten Aufgaben noch hinter Claude Opus 4.8 (SWE-bench Pro: 62,1 vs. 69,2; SWE-Marathon: 13,0 vs. 26,0)
Leistung nach Aufgabe
Code-Generierung
Führendes Open-Weight-Modell; übertrifft GPT-5.5 auf SWE-bench Pro (62,1) und Terminal-Bench 2.1 (81,0)
Langzeit-Coding-Agenten
1M Kontext verarbeitet ganze Codebasen; stark bei FrontierSWE (74,4) und DeepSWE (46,2), bleibt aber hinter Claude Opus 4.8
Wettbewerbs-Programmierung
AIME 2026: 99,2; IMOAnswerBench: 91,0 — klassenbestes Open-Weight-Modell für Mathe-/Coding-Reasoning
Allgemeines Reasoning
GPQA-D: 91,2; HLE: 40,5 — wettbewerbsfähig, aber hinter Claude Opus 4.8 (93,6/49,8)
Preise
Eingabe
$1.40 / 1M tokens
Ausgabe
$4.40 / 1M tokens
Kontext
1M tokens
Benchmarks
| Benchmark | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| SWE-bench Pro | 62.1 | Quelle |
| Terminal-Bench 2.1 (Terminus-2) | 81.0 | Quelle |
| Terminal-Bench 2.1 (Best Harness, Claude Code) | 82.7 | Quelle |
| FrontierSWE | 74.4 | Quelle |
| DeepSWE | 46.2 | Quelle |
| AIME 2026 | 99.2 | Quelle |
| GPQA-Diamond | 91.2 | Quelle |
| HLE (Humanity's Last Exam) | 40.5 | Quelle |
| HLE w/ Tools | 54.7 | Quelle |
| SWE-Marathon | 13.0 | Quelle |
| MCP-Atlas Public Set | 76.8 | Quelle |
| PostTrainBench | 34.3 | Quelle |
Noch keine Urteilsänderungen
Die Uhr läuft ab dem ersten Tag — Änderungen erscheinen hier, sobald sich unser Urteil weiterentwickelt.
Quellen
- Developer TechJuni 2026
- FelloAI — GLM-5.2 Complete GuideJuni 2026
- Codersera — GLM-5.2 Complete GuideJuni 2026
- Labellerr — GLM-5.2 Beats GPT-5.5Juni 2026
- VentureBeat — GLM-5.2 Benchmark CoverageJuni 2026
- llm-stats.com — GLM-5.2 Pricing & BenchmarksJuni 2026
- BuildFastWithAI — GLM-5.2 ReviewJuni 2026
- kilo.ai — GLM-5.2 Model PageJuni 2026
Prüfprotokoll
- Preise— Keine Änderungen
Automatisierter Agent
- Preise— Keine Änderungen
Automatisierter Agent
- Preise— Aufmerksamkeit nötig
Automatisierter Agent
Source unavailable: z.ai/pricing returned HTTP 404. Stored pricing ($1.40/$4.40) retained.
- Preise— Keine Änderungen
Automatisierter Agent
Pricing unchanged: $1.40/$4.40 per 1M tokens, 1M context. z.ai/pricing returned 404 but aipricing.guru confirms rates as of Jun 28.
- Preise— Keine Änderungen
Automatisierter Agent
GLM-5.2 unchanged: $1.40/$4.40, 1M context. z.ai/pricing 404 but FriendliAI & Novita confirm rates.
- Preise— Keine Änderungen
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Beim Start importiert
- Profil— Keine Änderungen
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