Emre Demir

Posted on Apr 10 • Originally published at apidog.com

GLM-5.1 vs Claude, GPT, Gemini, DeepSeek: Zhipu AI Modell im Vergleich

Kurzfassung

GLM-5.1 (744B MoE, 40–44B aktive Parameter, MIT-Lizenz) erreicht 77,8 % auf SWE-bench gegenüber 80,8 % von Claude Opus 4.6. Die Kosten betragen 1,00 $/3,20 $ pro Million Token gegenüber 15,00 $/75,00 $ für Claude Opus 4.6. Es ist das leistungsfähigste Open-Weights-Modell im Jahr 2026, vollständig auf Huawei-Hardware ohne Nvidia-GPUs trainiert. Für preisbewusste Teams, die eine Spitzen-nahe Code-Leistung benötigen, ist GLM-5.1 die stärkste offene Option.

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Einleitung

GLM-5.1 von Zhipu AI (veröffentlicht am 27. März 2026) ist aus zwei Gründen über die reine Benchmark-Leistung hinaus bedeutsam: Es ist ein Open-Weights-Modell unter einer MIT-Lizenz und wurde auf 100.000 Huawei Ascend 910B Chips trainiert – ohne jegliche Nvidia-Hardware.

Für Organisationen, die sich Sorgen um Lieferkettenabhängigkeiten machen oder eine Modell-Anpassung benötigen, sind diese Faktoren genauso wichtig wie Benchmark-Ergebnisse.

Spezifikationen

Spezifikation	GLM-5.1
Parameter	744B insgesamt (MoE)
Aktiv pro Token	40–44B
Expertenarchitektur	256 Experten, 8 aktiv pro Token
Kontextfenster	200K Token
Maximale Ausgabe	131.072 Token
Trainingsdaten	28,5 Billionen Token
Trainings-Hardware	100.000 Huawei Ascend 910B
Lizenz	MIT (offene Gewichte)

Die Struktur von 744B Gesamt- gegenüber 40–44B aktiven Parametern ist charakteristisch für die MoE-Architektur: Das Modell hat eine große Gesamtkapazität, ist aber pro Inferenz effizient, da nur ein Bruchteil der Parameter für jedes Token aktiviert wird.

Benchmark-Vergleich

Denkvermögen und Wissen

Benchmark	GLM-5 (5.1 Baseline)	Claude Opus 4.6	Anmerkungen
AIME 2025	92,7 %	~88 %	GLM-5 übertrifft
GPQA Diamond	86,0 %	91,3 %	Claude führt
MMLU	88–92 %	~90 %+	Vergleichbar

Codierung

Benchmark	GLM-5.1	Claude Opus 4.6
SWE-bench	77,8 %	80,8 %
LiveCodeBench	52,0 %	Höher

GLM-5.1 erreicht 77,8 % auf SWE-bench – 3 Punkte hinter Claude Opus 4.6, aber deutlich vor GPT-5, Gemini und DeepSeek auf dieser spezifischen Benchmark. Die 28%ige Verbesserung der Codierungsleistung von GLM-5 auf 5.1 erfolgte durch eine Verfeinerung nach dem Training und nicht durch architektonische Änderungen.

Menschliche Präferenz (LMArena)

GLM-5 belegt Platz 1 unter den Open-Weights-Modellen auf LMArena sowohl für Text- als auch für Code-Bereiche. Unter allen Modellen ist es mit den führenden geschlossenen Modellen konkurrenzfähig.

Preisvergleich

Modell	Eingabe (pro 1 Mio. Token)	Ausgabe (pro 1 Mio. Token)
GLM-5.1	1,00 $	3,20 $
DeepSeek V3.2	0,27 $	1,10 $
Claude Sonnet 4.6	3,00 $	15,00 $
GPT-5.2	3,00 $	12,00 $
Claude Opus 4.6	15,00 $	75,00 $
Gemini 2.5 Pro	1,25 $	10,00 $

GLM-5.1 liefert etwa 94,6 % der Codierungsleistung von Claude Opus 4.6 zu 1/15 der Kosten (basierend auf internen Angaben von Zhipu AI; unabhängige Überprüfung der spezifischen 94,6 %-Angabe steht noch aus).

Für Teams, die Codierungsagenten in großem Maßstab in der Produktion einsetzen, verändert dieser Kostenunterschied die Wirtschaftlichkeit erheblich.

Der Open-Weights-Vorteil

GLM-5.1 ist auf Hugging Face unter der MIT-Lizenz verfügbar. Teams können:

Herunterladen und selbst hosten (erfordert ~1,49 TB für vollständiges BF16)
Feinabstimmung mit domänenspezifischen Daten
Bereitstellung mit vollständiger Kontrolle über Datenverarbeitung und Infrastruktur
Modellarchitektur oder Nachschulung für spezifische Aufgaben ändern

Die 1,49 TB Speicherbedarf und die GPU-Infrastruktur für 744B Parameter machen ein vollständiges Self-Hosting teuer. Für die meisten Teams ist der API-Zugang praktischer.

Einschränkungen

Nur Text: GLM-5.1 verarbeitet nur Texteingaben. Kein Bild-, Audio- oder Videoverständnis. Dies schränkt die Anwendungsfälle im Vergleich zu multimodalen Modellen wie GPT-5.2 und Gemini 2.5 Pro ein.

Benchmark-Unabhängigkeit: Die Codierungs-Benchmarks von GLM-5.1 verwenden Claude Code als Bewertungsrahmen. Eine unabhängige Überprüfung der genauen Punktzahlen auf Nicht-Claude-Bewertungsinfrastrukturen steht noch aus.

GLM-5.1-Gewichte ausstehend: Nur GLM-5-Gewichte sind derzeit öffentlich. GLM-5.1 ist über API verfügbar; die 5.1-Gewichte wurden zum Zeitpunkt der Veröffentlichung noch nicht freigegeben.

Speicheranforderungen: 1,49 TB für das Self-Hosting. Eine praktische Selbstbereitstellung erfordert erhebliche Investitionen in die Infrastruktur.

GLM-5.1 mit Apidog testen

Via WaveSpeedAI (empfohlen für API-Zugang):

POST https://api.wavespeed.ai/api/v1/chat/completions
Authorization: Bearer {{WAVESPEED_API_KEY}}
Content-Type: application/json

{
  "model": "glm-5",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "{{coding_task}}"
    }
  ],
  "temperature": 0.2,
  "max_tokens": 4096
}

Vergleich mit Claude Opus 4.6:

POST https://api.anthropic.com/v1/messages
x-api-key: {{ANTHROPIC_API_KEY}}
anthropic-version: 2023-06-01
Content-Type: application/json

{
  "model": "claude-opus-4-6",
  "max_tokens": 4096,
  "messages": [{"role": "user", "content": "{{coding_task}}"}]
}

Verwende für beide die gleiche Variable {{coding_task}}. Vergleiche:

Code-Korrektheit (funktioniert es?)
Code-Qualität (ist er lesbar und gut strukturiert?)
Antwortlänge (kürzer = fokussierter)
Token-Nutzung (Metadaten der Antwort prüfen)

Bei 1,00 $/3,20 $ gegenüber 15,00 $/75,00 $ kostet die gleiche Codierungsaufgabe auf Claude Opus 4.6 etwa 20–25 Mal mehr.

Wer sollte GLM-5.1 verwenden

Stark geeignet:

Teams, die Spitzen-Codierungsleistung zu reduzierten Kosten benötigen
Organisationen, die Open-Weights-Modelle für Compliance oder Anpassung benötigen
Entwickler, die für den chinesischen Markt oder mehrsprachige Anwendungsfälle entwickeln
Forschungsteams, die Spitzen-nahe offene Modelle untersuchen

Bessere Alternativen existieren:

Multimodale Anwendungsfälle: GPT-5.2 oder Gemini 2.5 Pro
Maximale Denkfähigkeit unabhängig von den Kosten: Claude Opus 4.6
Günstigste mögliche Option: DeepSeek V3.2 für 0,27 $/1,10 $

FAQ

Ist GLM-5.1 über eine OpenAI-kompatible API verfügbar?

GLM-Modelle verwenden ein API-Format, das mit gängigen SDKs kompatibel ist. Überprüfe die aktuelle Dokumentation von Zhipu AI für das genaue Endpunktformat.

Was macht das Training auf Huawei-Hardware so bedeutsam?

Die meisten Spitzenmodelle werden auf Nvidia A100/H100-Clustern trainiert. Dass GLM-5.1 eine spitzennahe Leistung auf Huawei Ascend-Hardware demonstriert, beweist, dass Alternativen zur Nvidia-Infrastruktur praktikabel sind.

Erlaubt die MIT-Lizenz die kommerzielle Nutzung?

Ja. Die MIT-Lizenz erlaubt kommerzielle Nutzung, Modifikation und Verteilung. Dies ist freizügiger als die Lizenzen der meisten anderen Spitzenmodelle.

Wie schneidet GLM-5.1 im Vergleich zu den besten Open-Source-Modellen ab?

GLM-5 belegt Platz 1 auf LMArena unter den Open-Weights-Modellen, vor Llama, Qwen und anderen offenen Alternativen.

Wofür ist das 200K-Kontextfenster nützlich?

200K Token können etwa 150.000 Wörter aufnehmen – ein ganzes Buch, eine große Codebasis oder viele Dokumente gleichzeitig. Für Anwendungen mit langem Kontext, wie Dokumentenanalyse oder die Überprüfung großer Codebasen, ist dies für die meisten praktischen Anwendungsfälle ausreichend.

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