Platz 1 im Vergleich
GLM-5.2
Zhipu AI (Z.ai) · China · veröffentlicht 16. Juni 2026
Das bestbewertete Modell in unserem Vergleich, mit einem Kontextfenster von einer Million Token, freier MIT-Lizenz und einem europäischen Hoster. Beim Programmieren liegt der Nachfolger GLM-5.3 vorn, der dafür nur auf eigener Hardware läuft.
Modell auf Hugging Face ansehenBewertung im Detail
Gesamtnote aus 3 gewichteten Dimensionen. Wie wir bewerten
Fähigkeitsprofil
Wo GLM-5.2 stark ist, über 6 Säulen auf einer Skala von 0 bis 100. Die gestrichelte Linie ist der Median aller 32 Modelle im Vergleich. Wie die Säulen entstehen
| Säule | Wert | Grundlage |
|---|---|---|
| Programmierung | 91 | benchmarkbelegt |
| Mathematik & Logik | 98 | benchmarkbelegt |
| Wissen | 92 | benchmarkbelegt |
| Deutsch & Sprache | 82 | redaktionelle Einschätzung |
| Agentik & Werkzeuge | 90 | benchmarkbelegt |
| Langer Kontext | 88 | redaktionelle Einschätzung |
Stärkste Säule: Mathematik & Logik. Belegte Werte stammen aus den dokumentierten Benchmarks unten (baseline-korrigiert normalisiert), mit "Einschätzung" markierte Säulen sind eine redaktionelle Einordnung, weil kein vergleichbarer Benchmark vorlag. Details zur Methodik stehen auf der Übersichtsseite.
Steckbrief
- Architektur
- Mixture-of-Experts
- Parameter
- 744 Mrd. gesamt, 40 Mrd. aktiv je Token
- Kontextfenster
- 1 Mio. Token
- Lizenz
- MIT
- Eingabe
- Text
- Lokaler Betrieb
- Mehrere RTX PRO 6000 (96 GB), Mac Studio oder H200
- Bei EU-Hostern
- TeilweiseScaleway (Frankreich) bestätigt
- Cloud-API (Richtwert)
- 1,30 € Eingabe / 4,05 € Ausgabe je Mio. TokenZ.ai-API, Richtwert, umgerechnet aus USD
Parameterzahl nicht in der offiziellen Modellkarte beziffert, Drittquellen-Konsens. Architektur (256 Experten, 8 aktiv) aus config.json belegt.
Benchmarks
Die folgenden Werte sind Hersteller-Angaben. Eine unabhängige Verifikation lag zum Stand dieser Seite nicht vor.
GLM-5.2 von Zhipu AI (Z.ai) ist im Juni 2026 erschienen und führt unseren Vergleich an. Das Mixture-of-Experts-Modell ist auf lange, mehrstufige Aufgaben ausgelegt, etwa das Bearbeiten einer ganzen Codebasis über viele Schritte hinweg. Die vom Hersteller gemeldeten Werte sind stark: 62,1 bei SWE-bench Pro, 91,2 bei GPQA Diamond, 99,2 bei AIME 2026. Das Kontextfenster von einer Million Token ist aus der config.json belegt und nimmt ein Projekt mit hunderten Dateien am Stück auf.
Die Parameterzahl von rund 744 Milliarden (40 Milliarden aktiv) beziffert die offizielle Modellkarte nicht, sie ist ein Konsens mehrerer Quellen. Belegt ist dagegen die Architektur mit 256 Experten, von denen 8 je Token aktiv sind. Die Lizenz ist MIT, ohne regionale oder kommerzielle Beschränkung. Der lokale Betrieb braucht eine Workstation mit viel Arbeitsspeicher oder einen Server mit 8 H200. Anders als die meisten chinesischen Modelle ist GLM-5.2 bereits bei Scaleway in Frankreich verfügbar, womit es sich auch ohne eigene Hardware DSGVO-konform nutzen lässt. Seit dem 14. August 2026 gibt es mit GLM-5.3 einen Nachfolger auf demselben Basismodell, der beim Programmieren vorn liegt. Bei Scaleway läuft weiterhin nur GLM-5.2, wer ohne eigene Hardware arbeitet, bleibt deshalb bei dieser Fassung.
Wofür es taugt
- Spitzenwerte bei Programmier- und Reasoning-Benchmarks
- MIT-Lizenz ohne regionale oder kommerzielle Beschränkung
- Bei Scaleway in der EU verfügbar, also auch ohne eigene Hardware DSGVO-konform nutzbar
Wo es hakt
- Voller Betrieb braucht eine Workstation mit mehreren Grafikkarten oder einen Server
- Nur Text, keine Bild- oder Videoverarbeitung
- Benchmarks bislang nur vom Hersteller gemeldet
Quelle: Offizielle HF-Modellkarte zai-org/GLM-5.2 und Z.ai-Blog, Juni 2026 · Stand der Recherche 21. August 2026 · die Bewertung ist eine redaktionelle Einschätzung von gewusst:KI