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GLM-5 vs GPT-5.2: Bestes KI-Modell 2026?

GLM-5 vs GPT-5.2 Vergleich 2026: Open-Weight gegen proprietär – Benchmarks, Kosten, Mehrsprachigkeit und Coding. Welches KI-Modell passt zu Ihrem Team?

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GLM-5
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Schnellurteil

Für die meisten englischsprachigen Enterprise-Teams bleibt GPT-5.2 in 2026 die sicherere Standardwahl – Ökosystemtiefe, Multimodal-Fähigkeiten und Sicherheitsverbesserungen machen es zur risikoärmeren Produktionsentscheidung. Die OpenAI-Plattform-Integrationen mit Azure, Slack und Enterprise-Tooling sind unübertroffen. GLM-5 verdient jedoch eine klare Empfehlung für drei Kategorien: Teams mit Self-Hosting-Anforderungen für Datensouveränität; Organisationen mit hohem Mehrsprachbedarf (besonders CJK); und Token-intensive Workloads, bei denen API-Kosten die Wirtschaftlichkeit zugunsten von Open-Weight-Modellen verschieben. GLM-5 gewinnt bei Offenheit, mehrsprachiger Tiefe und Total Cost of Ownership. GPT-5.2 gewinnt bei Ökosystem, englischer Sprachqualität und multimodaler Breite.

Detaillierter Vergleich

Eine Gegenüberstellung der wichtigsten Faktoren für Ihre Entscheidung.

Faktor
GLM-5Empfohlen
GPTGewinner
Benchmark Performance
Top-5 LMArena; strong MMLU, GSM8K
Top-3 LMArena; best-in-class HumanEval, GPQA
Architecture
MoE 600B+ params, efficient sparse inference
Dense transformer, optimized for reasoning depth
Open vs Closed
Open-weight: self-hostable, fine-tunable
Closed/proprietary, API-only access
Cost at Scale
Self-host: near-zero marginal cost at volume
$15-30/M tokens (input/output)
Multilingual Quality
Excellent CJK, Arabic; multilingual-first design
Strong English; good multilingual, not leading
Coding (HumanEval)
~87% HumanEval pass@1
~93% HumanEval pass@1
Ecosystem & Integrations
Growing: Hugging Face, vLLM, Ollama support
Unmatched: Azure, Operator, Codex, plugins
Multimodal
Vision + text; limited audio capabilities
Vision, voice, video understanding
Gesamtpunktzahl4/ 84/ 80 unentschieden
Benchmark Performance
GLM-5
Top-5 LMArena; strong MMLU, GSM8K
GPT
Top-3 LMArena; best-in-class HumanEval, GPQA
Architecture
GLM-5
MoE 600B+ params, efficient sparse inference
GPT
Dense transformer, optimized for reasoning depth
Open vs Closed
GLM-5
Open-weight: self-hostable, fine-tunable
GPT
Closed/proprietary, API-only access
Cost at Scale
GLM-5
Self-host: near-zero marginal cost at volume
GPT
$15-30/M tokens (input/output)
Multilingual Quality
GLM-5
Excellent CJK, Arabic; multilingual-first design
GPT
Strong English; good multilingual, not leading
Coding (HumanEval)
GLM-5
~87% HumanEval pass@1
GPT
~93% HumanEval pass@1
Ecosystem & Integrations
GLM-5
Growing: Hugging Face, vLLM, Ollama support
GPT
Unmatched: Azure, Operator, Codex, plugins
Multimodal
GLM-5
Vision + text; limited audio capabilities
GPT
Vision, voice, video understanding

Wichtige Statistiken

Echte Daten aus verifizierten Branchenquellen zur Unterstützung Ihrer Entscheidung.

GLM-5 has 600B+ total parameters (MoE) with ~50B active per token

Zhipu AI Technical Report

Zhipu AI Technical Report (2026)
GPT-5.2 reduced hallucinations ~18% vs GPT-5 on TruthfulQA

OpenAI

OpenAI (2026)
GLM-5 scores 15+ points higher than GPT-5.2 on CMMLU (Chinese multilingual)

CMMLU Leaderboard

CMMLU Leaderboard (2026)
GPT-5.2 costs $15-30/M tokens; self-hosted GLM-5 approaches $0 marginal at scale

OpenAI Pricing

OpenAI Pricing (2026)
Both models support 128K token context windows (Q1 2026)

Model documentation

Model documentation (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 für Datenschutz oder regulatorische Compliance
  • Ihr Workload ist mehrsprachig mit Schwerpunkt Chinesisch, Koreanisch oder Arabisch
  • Sie verarbeiten sehr hohe Token-Volumina, bei denen API-Kosten prohibitiv werden
  • Sie möchten das Modell auf eigenen Domänendaten fine-tunen

Wählen Sie GPT, wenn...

  • Sie benötigen tiefe OpenAI-Ökosystem-Integrationen (Azure, Operator, Codex)
  • Ihr Team arbeitet primär auf Englisch und braucht erstklassige Coding-Unterstützung
  • Sie benötigen ausgereifte Multimodal-Funktionen inkl. Voice und Video-Verständnis
  • Sie bevorzugen ein vollständig verwaltetes Modell mit Enterprise-SLA und minimalem Ops-Aufwand

Unsere Empfehlung

Für die meisten englischsprachigen Enterprise-Teams bleibt GPT-5.2 in 2026 die sicherere Standardwahl – Ökosystemtiefe, Multimodal-Fähigkeiten und Sicherheitsverbesserungen machen es zur risikoärmeren Produktionsentscheidung. Die OpenAI-Plattform-Integrationen mit Azure, Slack und Enterprise-Tooling sind unübertroffen. GLM-5 verdient jedoch eine klare Empfehlung für drei Kategorien: Teams mit Self-Hosting-Anforderungen für Datensouveränität; Organisationen mit hohem Mehrsprachbedarf (besonders CJK); und Token-intensive Workloads, bei denen API-Kosten die Wirtschaftlichkeit zugunsten von Open-Weight-Modellen verschieben. GLM-5 gewinnt bei Offenheit, mehrsprachiger Tiefe und Total Cost of Ownership. GPT-5.2 gewinnt bei Ökosystem, englischer Sprachqualität und multimodaler Breite.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu diesem Vergleich beantwortet.

Ja – GLM-5 erreicht oder übertrifft GPT-5.2 bei mehreren Benchmarks, insbesondere mehrsprachigen Aufgaben. GPT-5.2 hat Vorteile beim Coding und bei Multimodal, aber der Abstand ist gering genug, dass GLM-5 eine echte Frontier-Alternative darstellt.
Ja. GLM-5 ist Open-Weight und kann über vLLM, Ollama oder ähnliche Inference-Frameworks auf A100/H100-Clustern betrieben werden. Quantisierte Versionen laufen auch auf kleineren Setups.
GPT-5.2 führt bei Coding-Benchmarks – ca. 93 % vs. 87 % HumanEval pass@1. Für die meisten Software-Entwicklungsaufgaben wird GPT-5.2 oder Codex besser abschneiden.
GLM-5 unterstützt 128K Token – identisch mit GPT-5.2. Beide verarbeiten lange Dokumente und erweiterte Konversationen auf vergleichbarem Niveau.
Self-Hosted GLM-5 ist im großen Maßstab dramatisch günstiger – die Grenzkosten nähern sich null. GPT-5.2 mit 15–30 USD/Mio. Token wird bei Millionen täglicher Anfragen teuer.

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