GLM 5.2 benchmarks: hoe goed presteert het nu echt?

Vroeger scrolde ik zo langs benchmarkgrafieken. Elke modellancering komt met een muur van staafdiagrammen waarin het nieuwe model toevallig altijd wint, dus ik had geleerd ze te negeren. Toen verscheen GLM 5.2, mijn hele feed begon te roepen dat het "GPT-5.5 versloeg", en ik moest weten of dat echt was of gewoon ruis van de lanceringsdag. Dus haalde ik de echte cijfers op—uit de officiële release van Z.AI, uit ranglijsten van derden en onafhankelijke reviews—en zette ze naast elkaar.

Hier de eerlijke lezing: GLM 5.2 is op dit moment het sterkste open-weight model op coding-benchmarks. Het verslaat GPT-5.5 op de meeste ervan, blijft bij coding op de lange termijn binnen een punt of twee van Claude Opus 4.8, en doet dat tegen ongeveer een fractie van de prijs. Hieronder lees je wat elke benchmark echt meet, waar GLM 5.2 wint, waar het nog verliest, en wat dat betekent voor het werk dat je het daadwerkelijk zou toevertrouwen.

GLM 5.2 benchmarks in één oogopslag

Als je één tabel leest, lees dan deze. Dit zijn de agentic-coding-suites die iedereen in de gaten houdt, met de kopscores die bij de lancering zijn gerapporteerd:

De cijfers weerspiegelen de officiële release van Z.AI en ranglijsten van derden per juni 2026. Benchmarks veranderen wekelijks en methodologieën verschillen—controleer de actuele cijfers op de pagina van elke leverancier voordat je ze citeert.

Het patroon springt er meteen uit: GLM 5.2 zit boven GPT-5.5 en net onder Opus 4.8 op de suites die ertoe doen voor echt coderen—terwijl het open-weight en veel goedkoper is. Laten we nu uiteenzetten wat er achter elke rij zit.

Coding-benchmarks: GPT-5.5 verslagen, Opus achterna

De twee meest geciteerde scores zijn SWE-bench Pro (kan het model echte GitHub-issues oplossen?) en Terminal-Bench 2.1 (kan het een echte shell bedienen om een klus te klaren?).

• SWE-bench Pro: 62.1. Dat gaat net voorbij GPT-5.5 (58.6) en, veelzeggender, springt over zijn eigen voorganger GLM 5.1 (58.4). Opus 4.8 leidt nog op het ruwe getal, maar GLM 5.2 is het eerste open model binnen slagafstand.
• Terminal-Bench 2.1: 81.0. Dit is het resultaat dat me echt verraste. GLM 5.1 scoorde rond de 62 op dezelfde test; 5.2 springt naar 81.0 en landt enkele punten achter Opus 4.8 (85.0) en GPT-5.5 (84.0). Een generatiesprong van bijna 20 punten op agentic terminalwerk is het grootste verhaal in deze cijfers.

De conclusie voor dagelijks coderen: bij het soort werk "los dit issue op, draai de tests, herstel het shell-commando" dat een echte sprint vult, speelt GLM 5.2 nu in dezelfde klasse als de gesloten frontier-modellen.

Lange-termijn benchmarks: waar de kloof zichtbaar wordt

Dit is het eerlijke deel dat de meeste lanceringsposts gladstrijken. Hoe langer en moeilijker de taak, hoe meer de gesloten frontier nog voorop loopt—en de cijfers van GLM 5.2 laten dat zien.

Op FrontierSWE, realistisch coderen op de lange termijn, eindigt GLM 5.2 (74.4) vrijwel gelijk met Opus 4.8 (75.1) en passeert het GPT-5.5—echt indrukwekkend. Op PostTrainBench houdt het de tweede plaats vast, opnieuw vóór GPT-5.5. Maar kijk naar SWE-Marathon, de urenlange engineeringklus: Opus 4.8 (26.0) ligt ongeveer dubbel zo hoog als GLM 5.2 (13.0). Dat is de "harde 10%" die in de data opduikt—wanneer een taak zich over uren en tientallen stappen uitstrekt, houdt de dure gesloten reasoner nog een echt voordeel.

Ik zag hetzelfde toen ik beide modellen direct tegen elkaar testte op 40 echte pull requests: GLM 5.2 evenaarde Opus op het dagelijkse werk en bleef alleen achter bij de meest verknipte, langste problemen. Wil je die uitsplitsing, dan heb ik die hier opgeschreven: GLM 5.2 vs Claude Opus 4.8: coderen vergeleken.

Tool-gebruik, agents & redeneren

Coderen is niet het hele verhaal—agent-workflows staan of vallen met tool-aanroepen, en sommige taken vragen puur redeneren.

• MCP-Atlas: 76.8. Op deze tool-gebruik-evaluatie scoort GLM 5.2 hoger dan GPT-5.5 (75.3) en zit het een haartje onder Opus 4.8 (77.8). Voor agent-loops telt betrouwbaar function calling zwaarder dan een ranglijstpunt, en dit ligt dicht genoeg om het gelijk te noemen.
• Tool-Decathlon: 48.2. Hier is de andere eerlijke misser. Op deze moeilijkere, bredere tool-benchmark trekken zowel Opus 4.8 (59.9) als GPT-5.5 (55.6) duidelijk weg. Complexe multi-tool-orkestratie is nog een zwak punt.
• Redeneren: op AIME 2026 (wedstrijdwiskunde) noteert GLM 5.2 99.2 en duwt het net voorbij GPT-5.5 (98.3). Op GPQA-Diamond (wetenschap op masterniveau) scoort het 91.2 en blijft het achter bij de 93.6 die zowel Opus als GPT-5.5 halen. Vertaald: uitstekend in gestructureerde wiskunde, een stap achter op de allermoeilijkste kennisvragen.

De open-weight kroon

Zoom je uit van individuele tests, dan blijft één feit staan: GLM 5.2 is het leidende open-weight model op de onafhankelijke Artificial Analysis Intelligence Index (51 op v4.1), vóór andere open modellen zoals MiniMax-M3, DeepSeek V4 Pro en Kimi K2.6. Het pakte ook de topplek in de code-categorieën van Design Arena en staat op geaggregeerde ranglijsten als BenchLM bij de absolute top van alle modellen—open of gesloten.

Geen ander model dat je kunt downloaden en zelf hosten komt zo dicht bij de gesloten frontier. Dat is de kop die deze benchmarks echt vertellen.

De kostenhoek: dezelfde klasse, een fractie van de prijs

Benchmarks draaien zonder budget, jouw team niet—en hier houdt GLM 5.2 op interessant te zijn en wordt het een beslissing. Zijn API-inputprijs landt rond de $1.40 per miljoen tokens tegenover ongeveer $5.00 voor zowel Opus 4.8 als GPT-5.5. VentureBeat schatte de totale kloof, input en output samen, op ongeveer een zesde van de kosten van GPT-5.5.

Zet dat naast de scores: je krijgt prestaties binnen een punt of twee van de frontier op het meeste codeerwerk, voor ergens tussen een derde en een zesde van de prijs. Dat is de verhouding die de open-weight kroon meer maakt dan een trofee.

Wat deze benchmarks echt betekenen voor jouw werk

Scores zijn abstracties. Zo zou ik ze vertalen naar een routeringsbeslissing:

1. Dagelijks coderen (de 90%) — issues, refactors, tests, lijmcode, terminalwerk. De cijfers van GLM 5.2 op SWE-bench Pro, Terminal-Bench en FrontierSWE zeggen dat het de frontier bijhoudt. Gebruik het standaard.
2. Marathontaken (de harde 10%) — urenlange engineering met veel stappen waar SWE-Marathon en Tool-Decathlon de kloof blootleggen. Houd hiervoor een duur gesloten model paraat.
3. Kostengevoelige of grootvolume-pipelines — de prijsverhouding maakt GLM 5.2 de voor de hand liggende standaard, die alleen het zeldzame moeilijke geval escaleert.

Het enige wat geen enkele benchmark vangt, is hoe een model aanvoelt op jouw code. Een score is een gemiddelde over de testset van iemand anders; jouw repo, jouw prompts en jouw randgevallen zijn wat je daadwerkelijk uitlevert.

De snelste manier om GLM 5.2 zelf te testen

Een ranglijst lezen is één ding—zien hoe een model jouw eigen taak aanpakt is iets anders. Het addertje bij een open-weight model is dat de "juiste" manier om het te draaien meestal betekent dat je gewichten downloadt of een API-sleutel aansluit, en de meeste mensen blijven daar steken.

Dat kun je allemaal overslaan. glm5.app laat je rechtstreeks in je browser chatten met GLM 5.2—geen installatie, geen sleutel, geen setup. Plak een echt ticket uit je backlog, kijk hoe het codeert en plant, en beoordeel de kwaliteit van het dagelijkse coderen zelf in plaats van op een grafiek te vertrouwen.

Wil je voelen waar GLM 5.2 landt ten opzichte van de frontier, dan is dat de snelste route: probeer GLM 5.2 gratis op glm5.app en laat je eigen taak beslissen.

Veelgestelde vragen

Is GLM 5.2 beter dan GPT-5.5 op benchmarks? Op de meeste coding- en lange-termijn-suites, ja—het leidt vóór GPT-5.5 op SWE-bench Pro (62.1 vs 58.6), FrontierSWE (74.4 vs 72.6) en MCP-Atlas, tegen veel lagere kosten.

Is GLM 5.2 beter dan Claude Opus 4.8? Niet op ruwe scores. Opus 4.8 blijft op de meeste benchmarks vooroplopen en trekt duidelijk weg op de zwaarste urenlange taken (SWE-Marathon, Tool-Decathlon). GLM 5.2 zit dicht genoeg dat de kloof bij dagelijks coderen zelden zichtbaar is—tegen een fractie van de prijs.

Wat is de SWE-bench Pro-score van GLM 5.2? 62.1, het eerste open-weight model dat echt aansluit bij de gesloten frontier, en een duidelijke sprong over de 58.4 van GLM 5.1.

Zijn deze GLM 5.2 benchmarkcijfers betrouwbaar? Ze komen uit de officiële release van Z.AI en onafhankelijke ranglijsten, maar benchmarks veranderen snel en methoden variëren. Behandel ze als een momentopname en controleer de actuele cijfers op de pagina van elke leverancier.

Waar staat GLM 5.2 onder de open modellen? Eerste. Het voert de Artificial Analysis Intelligence Index aan voor open-weight modellen en leidt in de code-categorieën van Design Arena.

Hoe kan ik GLM 5.2 testen zonder enige setup? Chat gratis in je browser op glm5.app—geen API-sleutel, geen installatie, niets te downloaden.

De slotsom

Dus hoe presteert GLM 5.2 echt? Het is het open-weight model dat de kloof eindelijk heeft gedicht: vóór GPT-5.5 op de meeste coding-benchmarks, binnen een punt of twee van Claude Opus 4.8 op lange-termijn-werk, en alleen duidelijk achter op de allerzwaarste urenlange taken—alles tegen een fractie van de kosten. Voor het werk dat de dagen van de meeste ontwikkelaars vult, zeggen de scores dat het een frontier-waardige standaard is die je ook op je eigen manier kunt draaien.

Maar een benchmark is een gemiddelde over andermans taken. De enige score die telt, is hoe het de jouwe aanpakt—dus laat je eigen prompt erdoorheen lopen, geen sleutels, geen setup, hier meteen: probeer GLM 5.2 gratis op glm5.app.