Anbietervergleich

GLM-5 vs Claude Opus 4.5: Offen vs. Geschlossen 2026

GLM-5 vs Claude Opus 4.5 im Vergleich 2026: Erstes Open-Weight-Modell auf Claude-Niveau. Benchmarks, Kosten, agentische Aufgaben, Fine-Tuning.

4
GLM-5
vs
4
Claude Opus 4.5
Schnellurteil

Für Organisationen, die 2026 GLM-5 vs Claude Opus 4.5 evaluieren, ist die Entscheidung nun genuinen schwierig – GLM-5 hat eine Benchmark-Parität erreicht, die vor zwei Jahren unmöglich erschienen wäre. Claude Opus 4.5 bleibt die stärkere Wahl für: agentische Workflows, sicherheitskritische Anwendungen mit Constitutional AI und für englisch-erste professionelle Schreib- und Analyseaufgaben. GLM-5 ist die stärkere Wahl für: Self-Hosting oder Datensouveränität, mehrsprachige Workloads mit hohem CJK-Anteil, hochvolumige API-Nutzung und Domain-spezifisches Fine-Tuning. Die Open-Source-KI-Geschichte 2026: GLM-5 hat Claude Opus 4.5s Wertversprechen nur noch bei agentischer Performance, Sicherheitstiefe und englischer Qualität verteidigbar gemacht.

Detaillierter Vergleich

Eine Gegenüberstellung der wichtigsten Faktoren für Ihre Entscheidung.

Faktor
GLM-5Empfohlen
Claude Opus 4.5Gewinner
Benchmark Performance
Top-5 LMArena; matches Claude Opus on many tasks
Top-3 LMArena; strongest reasoning, safety, agentic tasks
Open vs Closed
Open-weight: self-hostable, fine-tunable, free weights
Closed/proprietary: API-only, no self-hosting
Cost at Scale
Self-host: near-zero marginal cost at volume
$75/M input tokens — premium pricing tier
Agentic / Multi-step Tasks
Good: capable autonomous reasoning
Best-in-class: designed for complex agentic workflows
Safety & Alignment
Good safety measures; less tested than Anthropic
Exceptional: Constitutional AI, red-teaming, RLHF depth
Fine-tuning Ability
Full fine-tuning access as open-weight model
No fine-tuning; prompt engineering only
Multilingual Quality
Excellent CJK, Arabic; multilingual-first design
Strong English/European; limited CJK depth vs GLM-5
Coding Capability
~87% HumanEval pass@1; solid coding performance
~90% HumanEval pass@1; excellent coding + debugging
Gesamtpunktzahl4/ 84/ 80 unentschieden
Benchmark Performance
GLM-5
Top-5 LMArena; matches Claude Opus on many tasks
Claude Opus 4.5
Top-3 LMArena; strongest reasoning, safety, agentic tasks
Open vs Closed
GLM-5
Open-weight: self-hostable, fine-tunable, free weights
Claude Opus 4.5
Closed/proprietary: API-only, no self-hosting
Cost at Scale
GLM-5
Self-host: near-zero marginal cost at volume
Claude Opus 4.5
$75/M input tokens — premium pricing tier
Agentic / Multi-step Tasks
GLM-5
Good: capable autonomous reasoning
Claude Opus 4.5
Best-in-class: designed for complex agentic workflows
Safety & Alignment
GLM-5
Good safety measures; less tested than Anthropic
Claude Opus 4.5
Exceptional: Constitutional AI, red-teaming, RLHF depth
Fine-tuning Ability
GLM-5
Full fine-tuning access as open-weight model
Claude Opus 4.5
No fine-tuning; prompt engineering only
Multilingual Quality
GLM-5
Excellent CJK, Arabic; multilingual-first design
Claude Opus 4.5
Strong English/European; limited CJK depth vs GLM-5
Coding Capability
GLM-5
~87% HumanEval pass@1; solid coding performance
Claude Opus 4.5
~90% HumanEval pass@1; excellent coding + debugging

Wichtige Statistiken

Echte Daten aus verifizierten Branchenquellen zur Unterstützung Ihrer Entscheidung.

GLM-5 achieves comparable GPQA and MMLU scores to Claude Opus 4.5 within 3% margin

LMArena Intelligence Index

LMArena Intelligence Index (2026)
Claude Opus 4.5 costs $75/M input tokens vs GLM-5 self-hosted near-zero marginal cost

Anthropic Pricing

Anthropic Pricing (2026)
GLM-5 scores 15+ points higher than Claude Opus 4.5 on CMMLU (Chinese multilingual)

CMMLU Benchmark

CMMLU Benchmark (2026)
Claude Opus 4.5 ranked in top 3 for agentic task completion on GAIA and SWE-Bench

GAIA Benchmark

GAIA Benchmark (2026)
GLM-5 is the first open-weight model to reach Claude Opus 4.5 parity on general benchmarks

Context Studios Research

Context Studios Research (2026)

Alle Statistiken stammen aus seriösen Drittquellen. Links zu Originalquellen auf Anfrage verfügbar.

Wann Sie welche Option wählen sollten

Klare Orientierung basierend auf Ihrer spezifischen Situation und Ihren Bedürfnissen.

Wählen Sie GLM-5, wenn...

  • Sie benötigen Self-Hosted-Deployment mit voller Datensouveränität
  • Ihr Workload erfordert Mehrsprachigkeit, insbesondere Chinesisch, Koreanisch oder Arabisch
  • Sie müssen das Modell auf domänenspezifischen Proprietärdaten fine-tunen
  • Sie verarbeiten hohe Token-Volumina, bei denen Claude Opus 4.5s Preise prohibitiv werden

Wählen Sie Claude Opus 4.5, wenn...

  • Sie brauchen beste agentische Task-Performance für komplexe mehrstufige Workflows
  • Ihre Anwendung erfordert die Sicherheitsgarantien von Anthropics Constitutional AI
  • Sie arbeiten primär auf Englisch und brauchen höchste nuancierte Reasoning-Qualität
  • Sie bevorzugen ein vollständig verwaltetes Modell mit Enterprise-SLA

Unsere Empfehlung

Für Organisationen, die 2026 GLM-5 vs Claude Opus 4.5 evaluieren, ist die Entscheidung nun genuinen schwierig – GLM-5 hat eine Benchmark-Parität erreicht, die vor zwei Jahren unmöglich erschienen wäre. Claude Opus 4.5 bleibt die stärkere Wahl für: agentische Workflows, sicherheitskritische Anwendungen mit Constitutional AI und für englisch-erste professionelle Schreib- und Analyseaufgaben. GLM-5 ist die stärkere Wahl für: Self-Hosting oder Datensouveränität, mehrsprachige Workloads mit hohem CJK-Anteil, hochvolumige API-Nutzung und Domain-spezifisches Fine-Tuning. Die Open-Source-KI-Geschichte 2026: GLM-5 hat Claude Opus 4.5s Wertversprechen nur noch bei agentischer Performance, Sicherheitstiefe und englischer Qualität verteidigbar gemacht.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu diesem Vergleich beantwortet.

Bei allgemeinen Benchmarks (GPQA, MMLU, LMArena) kommt GLM-5 innerhalb von 3 % an Claude Opus 4.5 heran – eine historische Leistung für ein Open-Weight-Modell. Claude Opus 4.5 behält jedoch klare Vorteile bei agentischen Aufgaben und Sicherheitstiefe.
Claude Opus 4.5 für 75 USD/Mio. Input-Token spiegelt Anthropics proprietäres Modell, umfangreiche Sicherheitsforschung und Enterprise-Infrastruktur wider. GLM-5s Open-Weight-Natur bedeutet, dass Self-Hosting Per-Token-Kosten vollständig eliminiert.
Nein – Claude Opus 4.5 ist ein geschlossenes Modell, das nur per API verfügbar ist. Fine-Tuning wird nicht unterstützt. GLM-5s offene Gewichte ermöglichen vollständiges Fine-Tuning für domänenspezifische Anwendungen.
Claude Opus 4.5 ist derzeit der Marktführer bei agentischer Task-Performance – Top-3 auf GAIA und SWE-Bench. GLM-5 ist für agentische Aufgaben fähig, hat aber Claude Opus 4.5s Zuverlässigkeit bei komplexen autonomen Workflows nicht gematcht.
Claude Opus 4.5 hat umfassender dokumentierte Sicherheitsverfahren – Constitutional AI, RLHF, Red-Teaming-Protokolle. GLM-5 hat gute Sicherheitsmaßnahmen, aber diese sind weniger transparent dokumentiert.

Brauchen Sie Hilfe bei der Entscheidung?

Buchen Sie ein kostenloses 30-minütiges Beratungsgespräch und wir helfen Ihnen, den besten Ansatz für Ihr Projekt zu bestimmen.

Kostenlose Beratung
Unverbindlich
Antwort innerhalb von 24h