GLM 5.2 Benchmarks: Wie gut es wirklich abschneidet

Früher habe ich an Benchmark-Diagrammen einfach vorbeigescrollt. Jeder Modellstart kommt mit einer Wand aus Balkengrafiken, in denen das neue Modell praktischerweise immer gewinnt, also hatte ich gelernt, sie zu ignorieren. Dann erschien GLM 5.2, mein ganzer Feed schrie, es würde "GPT-5.5 schlagen", und ich musste wissen, ob das echt war oder nur Lärm vom Starttag. Also habe ich die echten Zahlen herausgezogen—aus dem offiziellen Release von Z.AI, aus Drittanbieter-Ranglisten und unabhängigen Tests—und sie nebeneinandergelegt.

Hier die ehrliche Einschätzung: GLM 5.2 ist im Moment das stärkste Open-Weight-Modell bei Coding-Benchmarks. Es schlägt GPT-5.5 bei den meisten davon, landet bei langfristigem Coding ein bis zwei Punkte hinter Claude Opus 4.8 und tut das zu etwa einem Bruchteil des Preises. Unten steht, was jeder Benchmark wirklich misst, wo GLM 5.2 gewinnt, wo es noch verliert und was das für die Arbeit bedeutet, die du ihm tatsächlich überträgst.

GLM 5.2 Benchmarks auf einen Blick

Wenn du eine Tabelle liest, dann diese. Es sind die Agentic-Coding-Suiten, die alle beobachten, mit den beim Start gemeldeten Top-Werten:

Die Zahlen geben den offiziellen Release von Z.AI und Drittanbieter-Ranglisten mit Stand Juni 2026 wieder. Benchmarks ändern sich wöchentlich und Methoden unterscheiden sich—prüfe die aktuellen Werte auf der Seite des jeweiligen Anbieters, bevor du sie zitierst.

Das Muster fällt sofort auf: GLM 5.2 liegt über GPT-5.5 und knapp unter Opus 4.8 bei den Suiten, die für echtes Coding zählen—und ist dabei Open-Weight und weit günstiger. Sehen wir uns nun an, was hinter jeder Zeile steckt.

Coding-Benchmarks: GPT-5.5 geschlagen, Opus gejagt

Die zwei meistzitierten Werte sind SWE-bench Pro (kann das Modell echte GitHub-Issues lösen?) und Terminal-Bench 2.1 (kann es eine echte Shell bedienen, um eine Aufgabe zu erledigen?).

• SWE-bench Pro: 62.1. Das zieht knapp an GPT-5.5 (58.6) vorbei und springt, noch aufschlussreicher, über den eigenen Vorgänger GLM 5.1 (58.4). Opus 4.8 führt bei der reinen Zahl weiter, aber GLM 5.2 ist das erste offene Modell in Schlagdistanz.
• Terminal-Bench 2.1: 81.0. Das ist das Ergebnis, das mich wirklich überrascht hat. GLM 5.1 erzielte beim selben Test etwa 62; 5.2 springt auf 81.0 und landet wenige Punkte hinter Opus 4.8 (85.0) und GPT-5.5 (84.0). Ein Generationssprung von fast 20 Punkten bei Agentic-Terminal-Arbeit ist die größte Story in diesen Zahlen.

Das Fazit fürs alltägliche Coding: Bei der Art von "löse dieses Issue, führe die Tests aus, korrigiere den Shell-Befehl"-Arbeit, die einen echten Sprint füllt, spielt GLM 5.2 jetzt in derselben Liga wie die geschlossenen Frontier-Modelle.

Langfristige Benchmarks: Wo sich die Lücke zeigt

Das ist der ehrliche Teil, den die meisten Start-Posts überspielen. Je länger und schwerer die Aufgabe, desto mehr zieht die geschlossene Frontier weiter vorne—und die GLM-5.2-Zahlen zeigen es.

Bei FrontierSWE, realistischem langfristigem Coding, kommt GLM 5.2 (74.4) nahezu gleichauf mit Opus 4.8 (75.1) ins Ziel und überholt GPT-5.5—wirklich beeindruckend. Bei PostTrainBench hält es Platz zwei, erneut vor GPT-5.5. Aber sieh dir SWE-Marathon an, das mehrstündige Engineering-Grinden: Opus 4.8 (26.0) liegt etwa doppelt so hoch wie GLM 5.2 (13.0). Das ist das "harte 10%", das in den Daten auftaucht—wenn sich eine Aufgabe über Stunden und Dutzende Schritte zieht, hat der teure geschlossene Reasoner weiter einen echten Vorsprung.

Dasselbe sah ich, als ich beide Modelle direkt an 40 echten Pull Requests testete: GLM 5.2 zog bei der alltäglichen Arbeit mit Opus gleich und fiel nur bei den vertracktesten, längsten Problemen zurück. Wenn du diese Aufschlüsselung willst, ich habe sie hier festgehalten: GLM 5.2 vs Claude Opus 4.8: Coding im Vergleich.

Tool-Nutzung, Agenten & Reasoning

Coding ist nicht die ganze Geschichte—Agenten-Workflows stehen und fallen mit Tool-Aufrufen, und manche Aufgaben brauchen reines Reasoning.

• MCP-Atlas: 76.8. Bei diesem Tool-Nutzungs-Test übertrifft GLM 5.2 GPT-5.5 (75.3) und liegt haarscharf unter Opus 4.8 (77.8). Für Agenten-Loops zählt zuverlässiges Function Calling mehr als ein Ranglistenpunkt, und das ist nahe genug, um es ausgeglichen zu nennen.
• Tool-Decathlon: 48.2. Hier ist die andere ehrliche Schwäche. Bei diesem schwereren, breiteren Tool-Benchmark ziehen sowohl Opus 4.8 (59.9) als auch GPT-5.5 (55.6) klar davon. Komplexe Multi-Tool-Orchestrierung ist weiter ein wunder Punkt.
• Reasoning: Bei AIME 2026 (Wettbewerbsmathematik) erreicht GLM 5.2 99.2 und schiebt sich knapp an GPT-5.5 (98.3) vorbei. Bei GPQA-Diamond (Wissenschaft auf Graduiertenniveau) erzielt es 91.2 und liegt hinter den 93.6, die sowohl Opus als auch GPT-5.5 erreichen. Übersetzt: exzellent bei strukturierter Mathematik, einen Schritt hinter bei den allerschwersten Wissensfragen.

Die Open-Weight-Krone

Zoomt man von einzelnen Tests heraus, bleibt eine Tatsache: GLM 5.2 ist das führende Open-Weight-Modell im unabhängigen Artificial Analysis Intelligence Index (51 bei v4.1), vor anderen offenen Modellen wie MiniMax-M3, DeepSeek V4 Pro und Kimi K2.6. Es holte sich zudem den Spitzenplatz in den Code-Kategorien der Design Arena und rangiert auf aggregierten Ranglisten wie BenchLM unter den Top-Modellen überhaupt—offen oder geschlossen.

Kein anderes Modell, das du herunterladen und selbst hosten kannst, ist der geschlossenen Frontier so nahe. Das ist die Schlagzeile, die diese Benchmarks wirklich erzählen.

Der Kostenfaktor: gleiche Liga, ein Bruchteil des Preises

Benchmarks laufen ohne Budget, dein Team nicht—und genau hier hört GLM 5.2 auf, bloß interessant zu sein, und wird zur Entscheidung. Sein API-Input-Preis landet bei rund $1.40 pro Million Token gegenüber etwa $5.00 sowohl für Opus 4.8 als auch GPT-5.5. VentureBeat bezifferte die Gesamtlücke, Input und Output gemischt, auf etwa ein Sechstel der Kosten von GPT-5.5.

Stell das neben die Werte: Du bekommst Leistung ein bis zwei Punkte von der Frontier entfernt bei den meisten Coding-Aufgaben, für irgendwo zwischen einem Drittel und einem Sechstel des Preises. Das ist das Verhältnis, das die Open-Weight-Krone zu mehr als einer Trophäe macht.

Was diese Benchmarks wirklich für deine Arbeit bedeuten

Werte sind Abstraktionen. So würde ich sie in eine Routing-Entscheidung übersetzen:

1. Alltägliches Coding (die 90%) — Issues, Refactorings, Tests, Glue-Code, Terminal-Arbeit. Die Werte von GLM 5.2 bei SWE-bench Pro, Terminal-Bench und FrontierSWE sagen, es hält mit der Frontier Schritt. Nimm es standardmäßig.
2. Marathon-Aufgaben (die harten 10%) — mehrstündiges Engineering mit vielen Schritten, wo SWE-Marathon und Tool-Decathlon die Lücke offenlegen. Halte dafür ein teures geschlossenes Modell in Bereitschaft.
3. Kostensensible oder volumenstarke Pipelines — das Preisverhältnis macht GLM 5.2 zum offensichtlichen Standard, der nur den seltenen harten Fall eskaliert.

Das Einzige, was kein Benchmark erfasst, ist, wie sich ein Modell bei deinem Code anfühlt. Ein Wert ist ein Durchschnitt über das Test-Set von jemand anderem; dein Repo, deine Prompts und deine Edge-Cases sind das, was du tatsächlich auslieferst.

Der schnellste Weg, GLM 5.2 selbst zu testen

Eine Rangliste zu lesen ist eine Sache—zuzusehen, wie ein Modell deine eigene Aufgabe meistert, eine andere. Der Haken bei einem Open-Weight-Modell ist, dass der "richtige" Weg, es laufen zu lassen, meist bedeutet, Gewichte herunterzuladen oder einen API-Key einzurichten, und die meisten bleiben genau da stecken.

Das kannst du dir alles sparen. glm5.app lässt dich mit GLM 5.2 direkt im Browser chatten—keine Installation, kein Key, kein Setup. Füge ein echtes Ticket aus deinem Backlog ein, sieh zu, wie es codet und plant, und beurteile die Qualität beim alltäglichen Coding selbst, statt einem Diagramm zu vertrauen.

Wenn du spüren willst, wo GLM 5.2 relativ zur Frontier landet, ist das der schnellste Weg: GLM 5.2 kostenlos auf glm5.app testen und deine eigene Aufgabe entscheiden lassen.

Häufig gestellte Fragen

Ist GLM 5.2 bei Benchmarks besser als GPT-5.5? Bei den meisten Coding- und Langfrist-Suiten ja—es führt vor GPT-5.5 bei SWE-bench Pro (62.1 vs 58.6), FrontierSWE (74.4 vs 72.6) und MCP-Atlas, bei weit geringeren Kosten.

Ist GLM 5.2 besser als Claude Opus 4.8? Nicht bei den reinen Werten. Opus 4.8 liegt bei den meisten Benchmarks weiter vorne und zieht bei den schwersten mehrstündigen Aufgaben klar davon (SWE-Marathon, Tool-Decathlon). GLM 5.2 ist nahe genug, dass sich beim alltäglichen Coding die Lücke selten zeigt—zum Bruchteil des Preises.

Wie hoch ist der SWE-bench-Pro-Wert von GLM 5.2? 62.1, das erste Open-Weight-Modell, das wirklich an die geschlossene Frontier aufschließt, und ein klarer Sprung über die 58.4 von GLM 5.1.

Sind diese GLM-5.2-Benchmark-Zahlen verlässlich? Sie stammen aus dem offiziellen Release von Z.AI und unabhängigen Ranglisten, aber Benchmarks ändern sich schnell und Methoden variieren. Behandle sie als Momentaufnahme und prüfe die aktuellen Werte auf der Seite des jeweiligen Anbieters.

Wo rangiert GLM 5.2 unter den offenen Modellen? An erster Stelle. Es führt den Artificial Analysis Intelligence Index für Open-Weight-Modelle an und liegt in den Code-Kategorien der Design Arena vorne.

Wie kann ich GLM 5.2 ohne jedes Setup testen? Chatte kostenlos im Browser auf glm5.app—kein API-Key, keine Installation, nichts zum Herunterladen.

Das Fazit

Wie schneidet GLM 5.2 also wirklich ab? Es ist das Open-Weight-Modell, das die Lücke endlich geschlossen hat: vor GPT-5.5 bei den meisten Coding-Benchmarks, ein bis zwei Punkte von Claude Opus 4.8 bei langfristiger Arbeit und nur bei den allerschwersten mehrstündigen Aufgaben klar dahinter—alles zum Bruchteil der Kosten. Für die Arbeit, die die Tage der meisten Entwickler füllt, sagen die Werte: ein Frontier-tauglicher Standard, den du auch auf deine eigene Art betreiben kannst.

Aber ein Benchmark ist ein Durchschnitt über fremde Aufgaben. Der einzige Wert, der zählt, ist, wie es deine meistert—lass also deinen eigenen Prompt durchlaufen, ohne Keys, ohne Setup, direkt hier: GLM 5.2 kostenlos auf glm5.app testen.