GLM-5 vs GPT-5.2 : Meilleur modèle IA 2026 ?
Comparez GLM-5 et GPT-5.2 en 2026 : open-weight vs propriétaire, benchmarks, coût, multilinguisme et code. Trouvez le bon modèle d'IA pour votre équipe.
Pour la plupart des équipes enterprise anglophones, GPT-5.2 reste le choix par défaut le plus sûr en 2026 — profondeur d'écosystème, capacités multimodales et améliorations continues en sécurité en font un choix de production à moindre risque. Cependant, GLM-5 mérite une recommandation claire pour trois catégories : les équipes nécessitant un déploiement auto-hébergé pour la confidentialité des données ; les organisations avec des besoins multilingues importants (notamment CJK) ; et les utilisateurs à fort volume de tokens où le coût par token penche en faveur des modèles open-weight. GLM-5 gagne sur l'ouverture, la profondeur multilingue et le coût total de possession. GPT-5.2 gagne sur l'écosystème, la qualité en anglais et la richesse multimodale.
Comparaison Détaillée
Une analyse comparative des facteurs clés pour vous aider à faire le bon choix.
| Facteur | GLM-5Recommandé | GPT | Gagnant |
|---|---|---|---|
| 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 | |
| Score Total | 4/ 8 | 4/ 8 | 0 égalités |
Statistiques Clés
Données réelles provenant de sources vérifiées du secteur pour appuyer votre décision.
Zhipu AI Technical Report
OpenAI
CMMLU Leaderboard
OpenAI Pricing
Model documentation
Toutes les statistiques proviennent de sources tierces fiables. Liens vers les sources originales disponibles sur demande.
Quand Choisir Chaque Option
Un guide clair basé sur votre situation spécifique et vos besoins.
Choisissez GLM-5 quand...
- Vous avez besoin d'un déploiement auto-hébergé pour la confidentialité des données ou la conformité
- Votre charge de travail est multilingue avec un fort volume en chinois, coréen ou arabe
- Vous traitez de grands volumes de tokens où les coûts API par token deviennent prohibitifs
- Vous souhaitez fine-tuner le modèle sur vos données métier propriétaires
Choisissez GPT quand...
- Vous avez besoin des intégrations profondes de l'écosystème OpenAI (Azure, Operator, Codex)
- Votre équipe travaille principalement en anglais et nécessite une assistance au code de premier ordre
- Vous avez besoin de capacités multimodales matures incluant la voix et la vidéo
- Vous préférez un modèle entièrement géré avec SLA enterprise et minimum d'opérations
Notre Recommandation
Pour la plupart des équipes enterprise anglophones, GPT-5.2 reste le choix par défaut le plus sûr en 2026 — profondeur d'écosystème, capacités multimodales et améliorations continues en sécurité en font un choix de production à moindre risque. Cependant, GLM-5 mérite une recommandation claire pour trois catégories : les équipes nécessitant un déploiement auto-hébergé pour la confidentialité des données ; les organisations avec des besoins multilingues importants (notamment CJK) ; et les utilisateurs à fort volume de tokens où le coût par token penche en faveur des modèles open-weight. GLM-5 gagne sur l'ouverture, la profondeur multilingue et le coût total de possession. GPT-5.2 gagne sur l'écosystème, la qualité en anglais et la richesse multimodale.
Questions Fréquentes
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