Claude Fable 5.1 vs GLM-5.2

Sélectionnez deux modèles pour comparer leurs performances de programmation, prix et fonctionnalités.

Points clés de la comparaison

Niveau de programmation: Claude Fable 5.1 a un indice de référence plus élevé que GLM-5.2 dans la configuration de référence commune sélectionnée (120.65 contre 100.32, soit 20.33 points). Cela n’établit pas à lui seul une supériorité générale en programmation. Niveaux éditoriaux : Claude Fable 5.1 = S+ ; GLM-5.2 = B+. Ce sont des évaluations éditoriales distinctes, sans ordre fiable établi au sein d’un niveau.
Estimation du coût API: 1M in / 200K out tokens: $20.0000 (Claude Fable 5.1) vs $1.4600 (GLM-5.2).
Métrique Claude Fable 5.1 GLM-5.2
Coding Index
120.65
100.32
Niveau de programmation S+ B+
Prix d'Entrée $10/1M $0.06/1M
Prix de Sortie $50/1M $7/1M
Fenêtre de Contexte 1M 1.05M

Coding Index

Coding Index · Référence: 100

Claude Fable 5.1 120.65
GLM-5.2 100.32

Écart entre indices entiers: 20.33

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. L’indice reflète deux tests communs, pas un rapport de capacité ni un écart statistiquement établi.

Verdict

Les modèles ont des niveaux éditoriaux différents. L’indice est complémentaire et ne prédit pas les résultats de toutes les tâches de développement.

Comparaison des forces et cas d'usage

Claude Fable 5.1 Tier S+

Meilleur Pour
  • •Multi-file refactoring
  • •Front-end development
Forces
  • •Agentic coding
  • •Long-running refactors and visual development

GLM-5.2 Tier B+

Meilleur Pour
  • •Marché chinois
  • •Développement bilingue
  • •Programmation économique
  • •Applications web
Forces
  • •Bon support de programmation bilingue
  • •Tarifs abordables
  • •Fort dans l'écosystème technologique chinois
  • •Correct sur les tâches de code courantes

Claude Fable 5.1

Tarif OpenRouter 2026-10-11
Évaluations et méthode de classement · Claude Fable 5.1

Sources recoupées

Terminal-Bench 4.0 · Claude Code · max: 57.88% · 95% CI ± 3.76%

Artificial Analysis · Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback)

Configuration: max

Terminal-Bench 2.1: 91.39% · SciCode: 63.08%

LiveBench · 2026-06-25 · claude-fable-5-1-max-effort

Coding: 86.38% · Agentic Coding: 66.06%

ModelRank attribue des niveaux éditoriaux à partir des évaluations publiques de programmation. Ce ne sont ni des seuils automatiques de l’indice ni des catégories prouvées statistiquement. Prix, vitesse, contexte et parrainage n’interviennent pas.

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. L’indice reflète deux tests communs, pas un rapport de capacité ni un écart statistiquement établi.

Les résultats correspondent à des configurations précises. Agents, raisonnement, outils, budgets et tâches peuvent varier. Des indices proches ne prouvent pas une supériorité. B indique une position relative parmi ces candidats, pas une incapacité à coder.

Données vérifiées: 2026-09-10. La date de collecte n’est pas forcément celle de l’évaluation.

GLM-5.2

Tarif OpenRouter 2026-10-11
Évaluations et méthode de classement · GLM-5.2

Sources recoupées

Artificial Analysis · GLM-5.2 (max)

Configuration: 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 attribue des niveaux éditoriaux à partir des évaluations publiques de programmation. Ce ne sont ni des seuils automatiques de l’indice ni des catégories prouvées statistiquement. Prix, vitesse, contexte et parrainage n’interviennent pas.

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. L’indice reflète deux tests communs, pas un rapport de capacité ni un écart statistiquement établi.

Les résultats correspondent à des configurations précises. Agents, raisonnement, outils, budgets et tâches peuvent varier. Des indices proches ne prouvent pas une supériorité. B indique une position relative parmi ces candidats, pas une incapacité à coder.

Données vérifiées: 2026-09-10. La date de collecte n’est pas forcément celle de l’évaluation.

Les résultats correspondent à des configurations précises. Agents, raisonnement, outils, budgets et tâches peuvent varier. Des indices proches ne prouvent pas une supériorité. B indique une position relative parmi ces candidats, pas une incapacité à coder.

Estimation du coût API

1M input + 200K output (USD):

Claude Fable 5.1: $20.0000

GLM-5.2: $1.4600

Estimation selon le canal et la plage horaire affichés ; DeepSeek utilise le tarif de pointe. Hors remises de cache, outils, paliers de contexte long et tokens supplémentaires non comptés.

Foire aux questions

Quel modèle convient le mieux au code : Claude Fable 5.1 ou GLM-5.2 ?

Claude Fable 5.1 a un indice de référence plus élevé que GLM-5.2 dans la configuration de référence commune sélectionnée (120.65 contre 100.32, soit 20.33 points). Cela n’établit pas à lui seul une supériorité générale en programmation. Niveaux éditoriaux : Claude Fable 5.1 = S+ ; GLM-5.2 = B+. Ce sont des évaluations éditoriales distinctes, sans ordre fiable établi au sein d’un niveau.

Comment comparer les tarifs API de Claude Fable 5.1 et GLM-5.2 ?

Claude Fable 5.1: $10/1M input, $50/1M output (Tarif OpenRouter); GLM-5.2: $0.06/1M input, $7/1M output (Tarif OpenRouter). 1M input + 200K output (USD): $20.0000 vs $1.4600.

Quelles sont les fenêtres de contexte de Claude Fable 5.1 et GLM-5.2 ?

Claude Fable 5.1 offre 1,000,000 tokens et GLM-5.2 offre 1,048,576 tokens.

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