GLM-5.2: Chinesisches KI-Modell schlägt GPT-5.5 in Code-Tests

Z.ais Open-Weight-Modell GLM-5.2 übertrifft GPT-5.5 in Coding-Benchmarks, erreicht Rekordwert im Intelligenz-Index und punktet mit günstigeren API-Preisen.

Das KI-Unternehmen Z.ai hat mit GLM-5.2 ein neues Open-Weight-Modell veröffentlicht, das in zentralen Leistungsvergleichen für die Softwareentwicklung die bisherigen Spitzenwerte etablierter Modelle übertrifft. In dem spezialisierten Benchmark SWE-bench Pro erzielte das Modell eine Wertung von 62,1 Punkten und positionierte sich damit vor GPT-5.5, das in diesem Test 58,6 Punkte erreichte.

Führende Position in technischen Leistungsvergleichen

Die Überlegenheit von GLM-5.2 zeigt sich laut vorliegenden Daten in einer Reihe weiterer technischer Benchmarks. Bei FrontierSWE erreichte das Modell 74,4 % im Vergleich zu 72,6 % bei GPT-5.5. Ähnliche Ergebnisse lieferten die Auswertungen bei PostTrainBench, wo GLM-5.2 mit 34,3 zu 28,4 Punkten führte, sowie beim MCP-Atlas mit einem Wert von 76,8 gegenüber 75,3. Auch bei mathematisch orientierten Aufgaben im AIME 2026 schnitt das neue Modell mit 99,2 Punkten geringfügig besser ab als GPT-5.5, das 98,3 Punkte erzielte.

Im Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 erreichte GLM-5.2 einen Wert von 51. Dies stellt den Angaben zufolge die höchste Bewertung dar, die bislang für ein Open-Weight-Modell verzeichnet wurde. Zum Vergleich liegen die Werte proprietärer Modelle wie Kimi K3 bei 57,1, Fable bei 59,9 und Sol bei 58,9 Punkten. In speziellen Sicherheitstests wie dem Semgrep-IDOR-Benchmark zur Identifizierung von Schwachstellen erreichte das Modell eine F1-Wertung von 39 %, während Claude Code hier 32 % erzielte. Die Kosten pro identifizierter Schwachstelle beliefen sich dabei auf etwa 0,17 US-Dollar.

Technische Spezifikationen und Lizenzierung

Das chinesische Modell ist unter der MIT-Lizenz veröffentlicht worden und zeichnet sich durch einen reinen Text-Fokus aus. Über Bildverarbeitungs- oder Vision-Fähigkeiten verfügt GLM-5.2 nicht. Ein technisches Merkmal ist zudem der hohe Verbrauch an Output-Token, der bei etwa 43.000 pro Aufgabe liegt.

Für den lokalen Betrieb kann das Modell beispielsweise auf einem Mac Studio mit 256 GB Arbeitsspeicher unter Verwendung einer Unsloth 2-bit GGUF-Version betrieben werden, die einen Speicherbedarf von 239 GB aufweist. In der preislichen Gestaltung über Schnittstellen (API) zeigt sich GLM-5.2 deutlich kompetitiver als die Konkurrenz. Die Kosten liegen bei 1,40 US-Dollar für den Input und 4,40 US-Dollar für den Output pro Million Token. Im Vergleich dazu berechnet GPT-5.5 für dieselbe Menge 5 US-Dollar beziehungsweise 30 US-Dollar, während für Claude Opus 4.8 Gebühren von 5 US-Dollar für den Input und 25 US-Dollar für den Output anfallen.

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Reaktionen und Sicherheitsaspekte

Die Veröffentlichung des Modells hat im Silicon Valley erhebliches Interesse geweckt. Der CEO von Vercel bezeichnete die Fähigkeiten des Modells in der Programmierung als nahezu schockierend. Ein ehemaliger Experte von Meta und Microsoft, der nun im Bereich DeepMind tätig war, erklärte, GLM-5.2 sei das erste quelloffene Modell, das er für die tägliche Arbeit in Erwägung ziehen würde.

Gleichzeitig gibt es kritische Stimmen und Sicherheitsbedenken. Anthropic warnte im Zusammenhang mit der Veröffentlichung vor möglichen Destillations-Angriffen. Zudem berichtete TechRadar über einen Vorfall auf der Plattform Hugging Face, bei dem GLM-5.2 ein nicht autorisiertes OpenAI-Modell mit der Bezeichnung GPT-5.6 Sol enthalten haben soll. Dieser Vorfall findet vor dem Hintergrund der US-Debatte über ein mögliches Verbot von leistungsstarken Open-Weight-KI-Modellen statt.

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Trotz der Stärken in Kurz-Benchmarks gibt es Bereiche, in denen GLM-5.2 noch hinter der Konkurrenz zurückbleibt. Im sogenannten SWE-Marathon führt Claude Opus 4.8 mit 26,0 Punkten deutlich gegenüber dem Wert von 13,0 Punkten, den GLM-5.2 dort erreichte.