GLM vs Claude, GPT, Gemini, Grok und DeepSeek: Wie Zhipus Open-Modell abschneidet

GLM-5.2 ist das beste Open-Weight-Modell im Artificial Analysis Intelligence Index mit 51 Punkten, kostet dabei aber nur einen Bruchteil der geschlossenen Flaggschiffe, und genau diese Lücke hat aus der Frage GLM vs Claude einen viel größeren Streit gemacht. Zhipu AIs Open-Weight-Modell kostet $1.40 Input / $4.40 Output pro Million Token, gegenüber Claude Opus 5 mit $5 / $25, erscheint unter einer freizügigen MIT-Lizenz und liefert sich inzwischen Benchmark-Siege mit Modellen von OpenAI, Google, xAI und DeepSeek.

Die eigentliche Frage lautet also nicht nur GLM vs Claude. Sie lautet, ob ein Open-Weight-Modell zum Bruchteil der Kosten eines der großen bezahlten Flaggschiffe ersetzen kann. Dieser Leitfaden vergleicht GLM-5.2 direkt mit Claude, GPT-5.6, Gemini, Grok und DeepSeek V4 bei Preis, Benchmarks, Kontext und Coding und sagt dir dann genau, welches Modell für welche Aufgabe passt. Alle Zahlen wurden gegen die Preisseiten der Anbieter und die aktuellen Artificial-Analysis-Ranglisten am 25. Juli 2026 gegengeprüft. Jeder Vergleich unten nutzt GLM-5.2, weiterhin das neueste GLM, das du herunterladen kannst: GLM 5.3, veröffentlicht am 14. August 2026, führt laut Z.ais eigenen Zahlen bei Agenten-Coding und Sicherheit, erschien aber ohne offene Gewichte und ist nur über den GLM Coding Plan und ZCode erreichbar.

Das Wichtigste in Kürze

• GLM-5.2 ist der Preis-Leistungs-Sieger, mit $1.40 / $4.40 pro Million Token gegenüber $5 / $25 bei Claude Opus 5, also rund 3,6-mal günstiger beim Input und 5,7-mal günstiger beim Output.
• Claude gewinnt weiterhin bei der härtesten Agenten-Arbeit. Claude Fable 5.1 führt den Artificial Analysis Agentic Index mit 61 Punkten an, Opus 5 liegt bei 59, gegenüber 43,1 bei GLM-5.2, und schon Opus 4.8 lag bei SWE-bench Pro mit 69,2 zu 62,1 vor GLM.
• GLM führt bei Intelligenz unter den Open-Weight-Modellen, Platz eins im Artificial Analysis Intelligence Index unter allen Open-Weight-Modellen, vor DeepSeek V4 Pro und MiniMax-M3 (51 gegenüber jeweils 44).
• DeepSeek V4 Pro ist noch günstiger, mit $0.435 / $0.87 pro Million Token, und dominiert die Benchmarks für Wettbewerbsprogrammierung.
• GLM und DeepSeek sind MIT-lizenziert und selbst hostbar; Claude, GPT, Gemini und Grok sind geschlossene Modelle, nur über API nutzbar.
• GLM 5.3 ist nicht Teil dieser Vergleiche. Es ist das neuere Modell, hat aber keine offenen Gewichte und keinen veröffentlichten Preis pro Token, sodass GLM-5.2 dasjenige bleibt, das du herunterladen, selbst hosten und durchrechnen kannst.

GLM vs Claude, GPT, Gemini, Grok und DeepSeek auf einen Blick

Hier ist das gesamte Feld auf einen Blick. Die Preise sind die offiziellen API-Listenpreise pro Million Token, der Kontext ist das maximale Eingabefenster. GLM-5.2 und DeepSeek V4 sind hier die einzigen Open-Weight-Modelle, und DeepSeek ist das günstigste aller sechs. Moonshots neueres Kimi K3 gehört ins gleiche Open-Weight-Lager, auch wenn seine Gewichte erst Ende Juli 2026 erwartet werden. Z.ais eigenes GLM 5.3 Flash, veröffentlicht am 26. August 2026, unterbietet inzwischen jeden Preis in dieser Tabelle mit $0.15 Input und $0.50 Output pro Million Token.

Wenn du die vollständige Einordnung und Versionsgeschichte hinter diesen Zahlen willst: Unser Erklärartikel dazu, was GLM ist und wie sich die Modellfamilie entwickelt hat, deckt jede Version von 4.5 bis 5.2 ab. Der Rest dieses Artikels ist das direkte Duell.

GLM gegen jeden Rivalen im direkten Vergleich

Die Übersichtstabelle liefert den Rahmen, aber die eigentliche Entscheidung fällt Duell für Duell. Hier siehst du, wie sich GLM-5.2 gegen jedes der fünf großen Flaggschiffe schlägt, mit den konkreten Benchmark- und Preisunterschieden, die deine Wahl bestimmen sollten.

GLM vs Claude

Das ist das meistgesuchte Duell, und die ehrliche Antwort lautet: Claude ist dort, wo es am meisten zählt, noch immer das bessere Modell, also bei stundenlanger Softwareentwicklung, Tool-Orchestrierung und geschliffenem Schreiben. Anthropics aktuelles Flaggschiff ist Claude Fable 5.1, veröffentlicht am 1. September 2026, das den Artificial Analysis Intelligence Index mit 66 Punkten anführt und seinen Agentic Index mit 61; Claude Opus 5 folgt mit 63 und 59, gegenüber 51 und 43,1 bei GLM-5.2. Im Vergleich von llm-stats lag schon das vorherige Flaggschiff, Opus 4.8, bei SWE-bench Pro (69,2 zu 62,1), beim Tool-Decathlon (59,9 zu 48,2) und bei NL2Repo mit deutlichem Abstand vor GLM-5.2. Wenn deine Arbeit davon abhängt, dass ein Agent über eine lange, unübersichtliche Aufgabe hinweg konsistent bleibt, ist Claude den Aufpreis wert.

GLM-5.2 schließt die Lücke jedoch an überraschenden Stellen. Bei Olympiade-Mathematik ist es fast am Anschlag, mit 99,2 auf AIME 2026 und 91,0 auf IMO-AnswerBench, Benchmarks, bei denen es ganz oben oder nahe daran im gesamten Feld liegt, und bei mehreren Agenten-Evaluierungen liegt es nur einen Punkt hinter Opus. Den Ausschlag gibt der Preis: GLM kostet 3,6-mal weniger beim Input und 5,7-mal weniger beim Output. Bei Workflows mit täglich Tausenden Agenten-Durchläufen summiert sich dieser Unterschied zu echtem Geld.

Fazit: Wähle Claude Opus 5 für Premium-Coding mit hohem Einsatz und kundenseitige Ausgaben; wähle GLM für Pipelines mit hohem Volumen und Kostenfokus, wo Frontier-Qualität zu einem Sechstel des Output-Preises ein einfacher Tausch ist. Die ausführlichere Aufschlüsselung findest du in unserem Artikel zu GLM-5.2s Architektur und Fähigkeiten.

GLM vs GPT-5.6

GPT-5.6 Sol ist OpenAIs Flaggschiff, seit dem 9. Juli 2026 breit verfügbar. Es ist die sichere Standardwahl für alle, die ein Modell wollen, das innerhalb eines ausgereiften Ökosystems ein bisschen von allem gut kann. Beim allgemeinen Reasoning zieht es mit GLM gleich und liegt bei der Breite an Tools, Plugins und Drittanbieter-Support vorn. Nur beim Preis kann es nicht mithalten.

Bei $4 Input / $20 Output pro Million Token, gesenkt von $5 / $30 am 21. August 2026, ist Sol nicht mehr der teuerste Output in dieser Tabelle, das ist Claude Opus 5 mit $25, und liegt beim Preis etwa beim 4,5-Fachen von GLM-5.2. OpenAI verkauft aber auch günstigere Stufen derselben Generation und hat sie am 30. Juli 2026 deutlich gesenkt: Terra auf $2 / $12 und Luna auf $0.20 / $1.20, sodass der Vergleich jetzt ganz davon abhängt, welches Modell du tatsächlich aufrufst. Gegenüber Sol ist GLM drastisch günstiger. Gegenüber Luna nicht: Luna unterbietet GLM-5.2 um das 7-Fache beim Input und rund das 3,7-Fache beim Output. Was GLM weiterhin bietet und keine GPT-Stufe hat, sind offene Gewichte und Self-Hosting.

Fazit: Wähle GPT-5.6 für Ökosystem-Tiefe, als verlässlichen Allrounder, und inzwischen auch für die günstigeren Tokens der beiden, wenn Luna für die Aufgabe reicht; wähle GLM, wenn du offene Gewichte, Self-Hosting oder Frontier-Qualität deutlich unter Sols Preis brauchst.

GLM vs Gemini

Googles ausgeliefertes Pro-Flaggschiff ist Gemini 3.1 Pro zu $2 / $12 pro Million Token. Ein Punkt ist es wert, klar gesagt zu werden, weil er ständig kursiert: Es gibt kein Gemini 3.5 Pro und kein Gemini 3.6 Pro. Googles veröffentlichter Katalog führt 3.1 Pro als sein neuestes Pro-Modell, weiterhin als Preview markiert, und Gemini 3.6 Flash als sein neuestes stabiles Flash-Modell. Geminis Stärke liegt im multimodalen Verständnis und starker Coding-Arena-Performance, dazu die enge Integration mit Google Workspace und der Suche. Beim Preis liegt es zudem näher an GLM als die anderen geschlossenen Flaggschiffe.

GLM-5.2 kontert mit höheren rohen Intelligenzwerten unter den Open-Weight-Modellen und deutlich günstigerem Output. Gemini ist die bessere Wahl, wenn deine Arbeit stark bild-, video- oder dokumentlastig ist oder wenn du ohnehin in Googles Tools lebst. Für textlastige, hochvolumige oder selbst gehostete Workloads zählen GLMs Kostenvorteil und die MIT-Lizenz mehr.

Fazit: Wähle Gemini für multimodale Arbeit und das Google-Ökosystem; wähle GLM für textlastige Pipelines und offenes Deployment.

GLM vs Grok

xAI bietet inzwischen zwei vergleichsrelevante Modelle. Grok 4.6, veröffentlicht am 12. August 2026, ist das Flaggschiff, öffentlich in xAIs API-Katalog gelistet mit $2 / $6 pro Million Token unter 200.000 und $4 / $12 darüber, bei einem 500.000-Token-Kontextfenster. Grok 4.3 bleibt zu $1.25 / $2.50 mit 1M-Fenster verfügbar, was es zur günstigen statt zur starken Option macht. Groks Alleinstellungsmerkmal ist der Echtzeitzugriff auf X-Daten (Twitter), den kein anderes Modell hier nativ bietet.

Der Preisvergleich hängt ganz davon ab, welches Grok du meinst. Grok 4.3 unterbietet GLM-5.2 beim Output mit $2.50 gegenüber $4.40, aber Grok 4.6 kostet auf beiden Seiten mehr als GLM. Dafür bekommst du mit Grok 4.6 deutlich mehr Leistung als noch mit Grok 4.5, mit 61 Punkten im Artificial Analysis Intelligence Index gegenüber 51 bei GLM-5.2 (eine Lücke, die sich von drei auf zehn Punkte vergrößerte, als Grok 4.6 im August ohne Preisänderung erschien). Wenn Echtzeit-X-Daten für deinen Einsatzzweck zentral sind, gewinnt Grok. Wenn offene Gewichte, Self-Hosting oder die niedrigste Rechnung wichtiger sind, gewinnt GLM.

Fazit: Wähle Grok 4.6 für Echtzeit-X-Daten und das stärkste geschlossene Modell in xAIs Line-up; wähle GLM für offene Gewichte, Self-Hosting und die niedrigere Rechnung.

GLM vs DeepSeek

Das ist das eigentliche Open-Weight-Duell, denn GLM-5.2 und DeepSeek V4 sind beide MIT-lizenziert, beide aus China, beide mit 1M-Kontext und beide für Entwickler gebaut, die Frontier-Coding ohne Lock-in wollen. DeepSeek V4 Pro ist das günstigere der beiden, wenn auch zur Spitzenzeit nur knapp. Seit DeepSeek am 16. August 2026 zu zeitabhängiger Abrechnung wechselte, kostet es $0.66 / $1.98 pro Million Token in der Nebenzeit und $1.32 / $3.96 zur Spitzenzeit (01:00-04:00 und 06:00-10:00 UTC, Montag bis Freitag), gegenüber GLM-5.2s pauschalen $1.40 / $4.40. Es dominiert Wettbewerbsprogrammier-Evaluierungen wie LiveCodeBench (93,5 %) und Codeforces (Rating 3206). Alibabas Qwen 3.8 ist das neueste Schwergewicht in diesem chinesischen Open-Weight-Rennen.

GLM-5.2 gewinnt bei breiter Intelligenz und Langzeit-Coding, liegt bei SWE-bench Pro vor DeepSeek (62,1 zu 55,4) und rangiert höher im Artificial Analysis Intelligence Index (51 zu 44). Die Aufteilung ist damit klar: DeepSeek für die niedrigsten Kosten und Coding im Wettbewerbsstil, GLM für stärkeres Reasoning insgesamt und agentische Softwarearbeit. Beide sind echte Open-Weight-Spitzenreiter, was unsere Übersicht der besten Open-Source-KI-Modelle ausführlich behandelt.

Fazit: Wähle DeepSeek für die niedrigstmöglichen Kosten und Coding im Wettbewerbsstil; wähle GLM für stärkere Intelligenz insgesamt. Die Details findest du in unserer vollständigen DeepSeek-V4-Aufschlüsselung.

Benchmarks: Wo GLM wirklich gewinnt und verliert

Sortiert man die Benchmarks in drei Kategorien, ergibt sich ein einheitliches Bild. GLM-5.2 ist bei Reasoning und Mathematik an der Frontier konkurrenzfähig, bei der härtesten agentischen Coding-Arbeit konkurrenzfähig, aber im Rückstand, und beim Preis-Leistungs-Verhältnis klar vorn. Die neueren GLM-5.3-Benchmarks verkleinern die Lücke bei agentischem Coding deutlich, wenn auch nur laut Z.ais eigenen Zahlen. So sehen die drei Kategorien im Detail aus.

Reasoning und Mathematik: GLM spielt in der Frontier-Klasse

Bei reinem Reasoning und Mathematik hält GLM-5.2 mit der Frontier mit. Es führt das Open-Weight-Feld bei GPQA Diamond (91,2 %) an und ist bei Olympiade-Mathematik fast am Anschlag, mit 99,2 auf AIME 2026 und 91,0 auf IMO-AnswerBench, wo es unter allen getesteten Modellen ganz oben oder nahe daran liegt. Das ist die Kategorie, in der ein Open-Weight-Modell am überzeugendsten mit den bezahlten Flaggschiffen mithält.

Coding und Agenten: Die geschlossenen Modelle führen weiterhin

Bei langfristiger Softwareentwicklung führen die geschlossenen Frontier-Modelle weiterhin. Claude Opus 4.8 lag vorn bei SWE-bench Pro (69,2 zu 62,1) und bei Tool-Nutzungs-Marathons wie dem Tool-Decathlon (59,9 zu 48,2). Sein Nachfolger Opus 5 erzielt 59 Punkte im Artificial Analysis Agentic Index, nur hinter Claude Fable 5.1 mit 61. Das ist die stundenlange Agenten-Arbeit, bei der du genau dafür bezahlst, dass sie über eine unübersichtliche Aufgabe hinweg konsistent bleibt. GLM liegt nur um eine Handvoll Punkte zurück statt um Welten, und genau deshalb greift das Preis-Leistungs-Argument. Neuere Anwärter drängen weiter an diese Frontier. Metas Muse Spark 1.1 gewinnt mehrere Zeilen bei agentischer Tool-Nutzung in Metas eigener Benchmark-Übersicht. Artificial Analysis bewertet es auf seinem unabhängigen Agentic Index allerdings deutlich hinter GLM, mit 37,5 gegenüber 43,1.

Sicherheit: GLM setzt sich knapp gegen Claude Code durch

Das meistdiskutierte Ergebnis stammt von der Sicherheitsforschungsfirma Semgrep. In ihrem reinen Prompt-Test zur Erkennung von IDOR-Schwachstellen erzielte GLM-5.2 einen F1-Wert von 39 % ganz ohne Scaffolding und setzte sich knapp gegen Claude Code durch, ein Ergebnis, das Semgrep als Sieg mit sieben Punkten Vorsprung betitelte. Dass ein Open-Weight-Modell mit einem nackten Prompt bei einer reasoning-lastigen Sicherheitsaufgabe mit einem Frontier-Coding-Agenten mithält, ist genau die Art von Ergebnis, die Teams dazu bringt, Premiumpreise zu hinterfragen.

Die Erkenntnis ist Nuance, kein klarer Durchmarsch. Die aktuellen Ranglisten kannst du selbst auf dem Artificial Analysis Intelligence Index prüfen, und Semgreps Methodik liest du in ihrem Bericht zum GLM-5.2-Cyber-Benchmark.

Preise: Der Grund, warum dieser Vergleich existiert

Jedes Fazit oben dreht sich um eine Tatsache: GLM ist weit günstiger als die geschlossenen Flaggschiffe. Mit $1.40 / $4.40 pro Million Token unterbietet GLM-5.2 Claude Opus 5 um das 3,6- bis 5,7-Fache, GPT-5.6 Sol beim Output um noch mehr, und liegt unter Gemini 3.1 Pro. Bei den günstigen Stufen sieht es seit 30. Juli 2026 anders aus. DeepSeek V4 Pro und das ältere Grok 4.3 liegen weiterhin unter GLM, und GPT-5.6 Luna gesellt sich jetzt mit $0.20 / $1.20 dazu. Alle drei geben irgendwo Boden gegenüber GLM auf, bei der allgemeinen Intelligenz oder bei offenen Gewichten, sodass der günstigste Preis pro Token und das beste Preis-Leistungs-Verhältnis nicht mehr dieselbe Frage sind.

Zhipu bietet außerdem Coding-Abos und höhere Rate-Limits als die meisten Rivalen, was für Teams mit durchgehend laufenden Agenten zählt. Die vollständige Aufschlüsselung nach Plan, einschließlich der Coding-Stufen und Gratismodelle, findest du in unserem eigenen GLM-Preisleitfaden, und den Vergleich mit dem breiteren Markt in unserem KI-Preisvergleich.

Welches Modell solltest du wirklich wählen?

Die Fünf-Wege-Antwort hängt davon ab, worauf du optimierst. Für Premium-Coding und lange agentische Aufgaben ist Claude Opus 5 die Wahl, mit GLM-5.2 als günstigerem Zweitplatzierten. Für das beste Preis-Leistungs-Verhältnis im großen Maßstab greifst du zu GLM-5.2, oder gehst zu DeepSeek V4 Pro, wenn du die absolut günstigste Option willst.

Auch die Spezialaufgaben sortieren sich klar. Multimodale Arbeit und das Google-Ökosystem gehören Gemini 3.1 Pro, Echtzeitinformationen und X-Daten gehen an Grok 4.6, und alles, was offene Gewichte oder Self-Hosting braucht, bedeutet GLM-5.2 oder DeepSeek V4, die einzigen MIT-lizenzierten Optionen in dieser Gruppe.

Beachte, dass kein einzelnes Modell jede Aufgabe gewinnt. Das ist die eigentliche Lehre aus jedem GLM-vs-Claude-vs-alle-Vergleich: Das „beste“ Modell hängt ganz von der Aufgabe vor dir ab, und die klügsten Teams leiten unterschiedliche Aufgaben an unterschiedliche Modelle weiter.

Fazit: Du musst dich nicht auf eines festlegen

GLM-5.2 hat aus der Frage GLM vs Claude einen echten Wettstreit gemacht. Es bietet Frontier-Klasse-Reasoning zu Open-Weight-Preisen, führt das Feld bei Mathematik an, setzt sich bei einem Sicherheitsbenchmark knapp gegen Claude Code durch und fällt nur bei der härtesten Langzeit-Coding-Arbeit zurück. Gegenüber GPT, Gemini und Grok gewinnt es bei der Offenheit, und beim Preis gegenüber allem außer DeepSeek und dem älteren Grok 4.3, während es sich bei der reinen Leistungsfähigkeit Gefechte liefert.

Da der Sieger sich mit jeder Aufgabe ändert, ist es praktisch, mehrere Modelle griffbereit zu haben. Fello AI ist eine native Mac-, iPhone- und iPad-App, die Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, DeepSeek und offene Modelle wie GLM hinter einem einzigen Abo bündelt, zusammen mit Perplexity, Kimi und Qwen. Sie startet bei $9.99 im Monat, mit einer Gratisversion zum ersten Ausprobieren und einer Bewertung von 4,7 Sternen bei über 27.000 Rezensionen, sodass du jede Aufgabe an das Modell schicken kannst, das sie am besten löst, ohne fünf einzelne Rechnungen zu jonglieren. So bekommst du das Beste aus diesem ganzen Vergleich, statt dich auf eine Seite festzulegen. Auf dem Mac läuft das alles über einen nativen GLM-Desktop-Client, neben jedem anderen Modell aus diesem Vergleich.

Häufig gestellte Fragen