Ein unter der MIT-Lizenz stehendes Modell, das 3 $ pro Million Ausgabe-Token kostet, hat gerade ein proprietäres Frontier-Modell für 25 $ bei den meisten wichtigen Benchmarks geschlagen — einschließlich Coding, Wissenschaft und agentischen Aufgaben.
GLM 5.2 vs Claude Opus 4.6 ist jedoch keine klare David-gegen-Goliath-Geschichte. GLM 5.2 verbraucht pro Aufgabe fast doppelt so viele Tokens wie einige Mitbewerber, unterstützt keine Bildeingabe und hat ein jüngeres Ökosystem. Opus 4.6 wurde inzwischen von 4.7 und 4.8 abgelöst — dieser Vergleich hat ein Ablaufdatum.
Hier ist, was für die Entscheidung wichtig ist.
Alles in einer Tabelle
GLM 5.2 | Claude Opus 4.6 | |
|---|---|---|
Entwickler | Z.ai (Zhipu AI) | Anthropic |
Veröffentlicht | 16. Juni 2026 | 4. Februar 2026 |
Architektur | MoE, 753B insgesamt / 40B aktiv | Dense (nicht offengelegt) |
Lizenz | MIT (open-weight) | Proprietär |
Kontextfenster | 1M Tokens | 1M Tokens |
Maximale Ausgabe | 128K Tokens | 128K (300K per Batch) |
Bildeingabe | Nein | Ja |
Thinking-Modi | High, Max | Low, Medium, High, Max |
SWE-bench Pro | 62.1% | 51.9–53.4% |
Terminal-Bench | 81.0% (v2.1) | 65.4% (v2.0) |
HLE (with tools) | 54.7% | 53.0% |
GPQA Diamond | 89–91.2% | 84.0% |
BigLaw Bench | Nicht berichtet | 90.2% |
Intelligence Index | 51 (höchster open-weight) | ~44 (max effort) |
Eingabepreis | $0.95/M (DeepInfra) | $5.00/M |
Ausgabepreis | $3.00/M (DeepInfra) | $25.00/M |
Günstigste verfügbare Option | $0.77/$2.42 (OpenRouter) | $5.00/$25.00 |
Geschwindigkeit | ~197 tokens/sec | ~46 tokens/sec |
Selbst hostbar | Ja (MIT) | Nein |
Hinweis zu SWE-bench Pro für Opus 4.6: Die Ergebnisse reichen je nach Evaluations-Setup von 47,1 % (Scale private) bis 53,4 % (Anthropic scaffold). Auch die Terminal-Bench-Versionen unterscheiden sich (v2.0 vs v2.1), daher ist ein direkter Vergleich nicht ganz exakt.
Wo GLM 5.2 gewinnt
Coding. SWE-bench Pro 62,1 % gegenüber 51,9–53,4 % von Opus 4.6. Terminal-Bench 81,0 % gegenüber 65,4 % (verschiedene Versionen, aber der Abstand ist groß). GLM 5.2 ist das stärkste Open-Weight-Modell in jedem wichtigen Coding-Benchmark.
Wissenschaft. GPQA Diamond 89–91,2 % gegenüber 84,0 %. Der vom Anbieter gemeldete Wert (91,2 %) gegenüber der unabhängigen Bewertung (~89 %) zeigt einige Abweichungen, aber GLM 5.2 liegt bei beiden vorn.
Cybersicherheit. Semgreps IDOR-Benchmark: GLM 5.2 erzielte mit einem einfachen Prompt einen F1-Wert von 39 % und schlug damit Claude Code (auf Opus 4.6) mit 37 % F1. Kosten: ca. 0,17 $ pro gefundener Schwachstelle. Ein einzelner Benchmark, eine einzelne Schwachstellenklasse — aber dass ein Open-Weight-Modell einen Frontier-Agenten bei einer stark auf Schlussfolgerungen beruhenden Sicherheitsaufgabe übertrifft, ist bemerkenswert.
Geschwindigkeit. ~197 Tokens/Sek. gegenüber ~46 Tokens/Sek. Etwa 4x schneller.
Preis. Ausgabe $3/M gegenüber $25/M — 8,3x günstiger pro Token.
Wo Opus 4.6 gewinnt
Juristische Argumentation. BigLaw Bench 90,2 %, der höchste Wert aller Claude-Modelle, 40 % perfekte Scores. Für GLM 5.2 wurde kein vergleichbarer juristischer Benchmark berichtet.
Aggregierte Wissensarbeit. Trotz der höheren GPQA-Diamond-Bewertung von GLM 5.2 liegt Opus 4.6 bei GDPval-AA (professionelle Wissensarbeit) mit einem aggregierten Wissensabstand von 76,2 gegenüber 67,2 vorn. Das Muster: GLM 5.2 bewältigt schwierige naturwissenschaftliche Fragen gut, aber Opus 4.6 ist über die gesamte Breite professioneller Wissensaufgaben hinweg stärker.
Multimodale Eingabe. Opus 4.6 akzeptiert Bilder. GLM 5.2 ist nur für Text.
Ökosystem. Claude Code, Anthropic API, Bedrock, Vertex AI — ausgereifte Tools für Tool Use, strukturierte Ausgaben und die Compaction API. GLM 5.2 hat 6+ Anbieter, aber weniger produktionsreife Integrationen.
Aufwandssteuerung. Vier Stufen (niedrig–max) statt zwei (hoch, max). Feinere Granularität für Kostenoptimierung bei einfachen Aufgaben.
Die Falle der Token-Verbosity
GLM 5.2 verbrennt ~43,000 Output-Tokens pro Aufgabe in Coding-Bewertungen. MiniMax M3 verwendet ~24,000; Kimi K2.6 ~35,000.
Modell | Token/Aufgabe | $/M-Ausgabe | Kosten/Aufgabe |
|---|---|---|---|
GLM 5.2 | ~43K | $3.00 | ~$0.13 |
Kimi K2.6 | ~35K | $2.50 | ~$0.09 |
Opus 4.6 | ~30K (est.) | $25.00 | ~$0.75 |
Pro Aufgabe ist GLM 5.2 etwa 6x günstiger als Opus 4.6 — nicht die 8x, die die Preisgestaltung pro Token nahelegt. Immer noch eine große Lücke, aber benchmarken Sie mit Ihren eigenen Workloads und messen Sie den gesamten Token-Verbrauch.
Der Open-Weight-Faktor
Self-hosting. 40B aktive Parameter (MoE) machen Inferenz praktikabler als ein dichtes 753B-Modell. Unterstützt vLLM, SGLang und Standard-Frameworks.
Datenschutz. Self-Hosting hält Daten von Servern Dritter fern. Für regulierte Branchen kann das wichtiger sein als jeder Benchmark.
Fine-Tuning. Offene Gewichte ermöglichen die Domänenanpassung. Opus 4.6 ist eine Blackbox.
Kein Lock-in. 6+ Anbieter plus Self-Hosting. Keine Abhängigkeit von den Preisen oder Richtlinien eines einzelnen Anbieters.
Für Teams, die Open-Source-Programmiermodelle erkunden, ist GLM 5.2 ein bedeutender Leistungssprung.
Das Ablaufdatum
Opus 4.6 wurde im Februar 2026 veröffentlicht. Opus 4.8 (Intelligence Index 56) und Sonnet 5 (entspricht Opus 4.6, niedrigerer Preis) sind seitdem erschienen.
Warum also GLM 5.2 mit Opus 4.6 vergleichen?
Opus 4.6 treibt immer noch viele Claude Code-Setups und Produktionssysteme an
Der Preis-Leistungs-Kontrast ist auf dieser Stufe am stärksten — GLM 5.2 stellt Opus 4.6 glaubwürdig zu einem Achtel der Kosten infrage
Gegenüber Opus 4.8 konkurriert GLM 5.2 beim Programmieren, liegt aber bei der Breite zurück
Entscheidungsbaum
1. Bild-Eingabe benötigt? → Opus 4.6+. GLM 5.2 ist nur Text.
2. Datenprivatsphäre oder Self-Hosting erforderlich? → GLM 5.2. Die einzige Option, die Sie auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können.
3. Primäre Arbeitslast ist Coding/agentic? → GLM 5.2 — wettbewerbsfähig oder besser, 6–8x günstiger.
4. Ist die primäre Arbeitslast juristische oder umfassende Wissensarbeit? → Opus 4.6+. Das aggregierte Wissensdefizit ist konsistent.
5. Kostenbeschränkt in großem Maßstab? → Beginnen Sie mit GLM 5.2 und leiten Sie schwierige Fälle an Opus weiter. API-Aggregatoren machen hybrides Routing einfach.
6. Keine starke Einschränkung? → Standardmäßig GLM 5.2. Der 8-fache Preisunterschied macht es zum rationalen Ausgangspunkt.
Häufig gestellte Fragen
Ist GLM 5.2 wirklich so gut wie Claude Opus 4.6?
Beim Programmieren (SWE-bench Pro: 62,1 % vs. ~52 %) und beim wissenschaftlichen Schlussfolgern (GPQA Diamond: ~90 % vs. 84 %) liegt GLM 5.2 vorn. Bei zusammengefasster professioneller Wissensarbeit ist Opus 4.6 stärker. Intelligence Index: GLM 5.2 mit 51, Opus 4.6 mit ~44.
Wie viel günstiger ist GLM 5.2?
8,3x pro Token ($3 vs. $25/M Ausgabe). ~6x pro Aufgabe nach Berücksichtigung der höheren Token-Verbosität von GLM 5.2.
Kann ich GLM 5.2 selbst hosten?
Ja — MIT-Lizenz, 40B aktive Parameter (MoE), unterstützt vLLM/SGLang/xLLM/ktrans. Benötigt erhebliche GPU-Ressourcen, ist aber deutlich praktikabler als das Bereitstellen eines dichten Modells von vergleichbarer Gesamtgröße.
Unterstützt GLM 5.2 Bilder?
Nein, nur Text. Opus 4.6 verarbeitet Text und Bilder.
Warum nicht mit Opus 4.8 vergleichen?
Opus 4.8 (Intelligence Index 56) ist das neueste Modell, aber Opus 4.6 ist weiterhin weit verbreitet im Einsatz. GLM 5.2 fordert die 4.6-Generation glaubwürdig heraus; gegenüber 4.8 konkurriert es beim Coding, liegt aber in der Breite zurück.
Ist GLM 5.2 das beste Open-Source-Modell?
Für das Programmieren, ja — Top unter den Open-Weight-Modellen bei SWE-bench Pro, Terminal-Bench und FrontierSWE. Intelligence Index 51, höchster Open-Weight-Wert (Median: 25).
Wie schnell ist GLM 5.2 im Vergleich zu Opus 4.6?
~4x schneller. 197 Tokens/Sek. gegenüber 46 Tokens/Sek. TTFT: 1,37s gegenüber 1,87s.
Sollte ich von Opus 4.6 zu GLM 5.2 wechseln?
Für Coding-/agentische Aufgaben im großen Maßstab ernsthaft evaluieren. Messen Sie die Qualität und den gesamten Token-Verbrauch bei Ihren Aufgaben. Für wissensintensive oder multimodale Arbeit bleiben Sie bei Opus oder ziehen Sie Sonnet 5 als günstigere Anthropic-Option in Betracht.
Wo kann ich auf GLM 5.2 zugreifen?
DeepInfra ($0.95/$3.00), Z.ai ($1.40/$4.40), OpenRouter ($0.77/$2.42), Fireworks, FriendliAI, Novita, Together. Selbst hosten über HuggingFace. Für modellübergreifende Preisgestaltung siehe unseren GPT-5.6-Preisleitfaden.