GLM-5.2

z-ai

Mehrere Quellen geprüft

B+
Coding Index
100.32
Coding-Leistungsgruppe
B+
Kontext
1.048.576
Eingabepreis
$0.06
pro 1M Tokens
Ausgabepreis
$7
pro 1M Tokens

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände. Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.

OpenRouter-Preis 2026-10-11

Fähigkeiten & Empfohlene Einsatzbereiche

Stärken

  • •Gute bilinguale Coding-Unterstützung
  • •Erschwingliche Preise
  • •Stark im chinesischen Technologie-Ökosystem
  • •Ausreichend bei gängigen Coding-Aufgaben

Am Besten Geeignet Für

  • •Chinesischer Markt
  • •Bilinguale Entwicklung
  • •Budget-Coding
  • •Web-Apps

Schwächen

  • •Weniger wettbewerbsfähig bei schweren Benchmarks
  • •Begrenzte englische Dokumentation
Testbelege und Rankingmethode · GLM-5.2

Mehrere Quellen geprüft

Artificial Analysis · GLM-5.2 (max)

Testkonfiguration: max

Terminal-Bench 2.1: 77.90% · SciCode: 51.16%

LiveBench · 2026-06-25 · glm-5.2

Coding: 79.65% · Agentic Coding: 51.77%

ModelRank ordnet anhand öffentlicher Coding-Ergebnisse redaktionelle Leistungsgruppen zu. Es sind weder automatische Indexschwellen noch statistisch bewiesene Klassen. Preis, Geschwindigkeit, Kontext und Sponsoring beeinflussen die Gruppen nicht.

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.

Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.

Daten geprüft: 2026-09-10. Das Abrufdatum ist nicht unbedingt das Testdatum.

Mit Alternativen vergleichen

GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Flash 0731 (B+) → GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Pro 0813 (B+) → GLM-5.2 vs Claude Fable 5 (S) → GLM-5.2 vs Claude Fable 5.1 (S+) →

Verwandte Testberichte & Analysen

GLM-5.2 Test: Kann das neueste Modell von Zhipu AI mit Claude und GPT konkurrieren?

GLM-5.2 erzielt 89,89 in unserem Programmier-Benchmark — höher als Claude Sonnet 4.6 und DeepSeek V4 Pro. Wir testen Zhipu AIs Flaggschiff-Modell bei echten Programmieraufgaben, bilingualer Performance und Preis-Leistungs-Verhältnis.

Häufig gestellte Fragen

Wie schneidet GLM-5.2 beim Coding ab und in welcher Leistungsgruppe ist es?

GLM-5.2 von z-ai wird auf ModelRank in Gruppe B+ mit einem Coding-Score von 100.32 (Referenzbasis = 100) eingestuft.

Was kostet GLM-5.2 und wie groß ist das Kontextfenster?

GLM-5.2 bietet ein Kontextfenster von 1.048.576 Tokens. Die API kostet $0.06 pro 1M Eingabetokens und $7 pro 1M Ausgabetokens.

Für welche Aufgaben ist GLM-5.2 am besten geeignet?

GLM-5.2 eignet sich besonders für: Chinesischer Markt, Bilinguale Entwicklung, Budget-Coding, Web-Apps. Stärken: Gute bilinguale Coding-Unterstützung, Erschwingliche Preise, Stark im chinesischen Technologie-Ökosystem, Ausreichend bei gängigen Coding-Aufgaben.

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Zuletzt aktualisiert: 11. Oktober 2026