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

GLM vs Claude ist die Frage, nach der gesucht wird, und die Antwort für 2026 beginnt mit einer Korrektur: Das GLM, das man vergleichen sollte, ist nicht mehr GLM-5.2. Z.ai verkauft inzwischen drei davon, und im Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, abgelesen am 24. September 2026, erreicht das Flaggschiff GLM-5.3 44,8 Punkte, GLM-5.3 Flash kommt auf 41,8 und das ältere GLM-5.2 nur auf 33,7, bei identischem Tarif von $1.40 / $4.40. Gegenüber Claude Opus 5.5 mit $4 / $20 ist GLM-5.3 beim Input 2,9-mal und beim Output 4,5-mal günstiger, und um diese Lücke dreht sich der ganze Vergleich.

Die eigentliche Frage lautet also nicht nur GLM vs Claude. Sie lautet, ob ein Open-Weight-Modell zu einem Bruchteil der Kosten eines der großen bezahlten Flaggschiffe ersetzen kann. Dieser Leitfaden vergleicht GLM-5.3 und das deutlich günstigere GLM-5.3 Flash direkt mit Claude, GPT-6, Gemini, Grok und DeepSeek bei Preis, Benchmarks, Kontext und Coding und sagt dir dann, welches Modell für welche Aufgabe die richtige Wahl ist. Jeder Preis und jeder Wert unten wurde am 24. September 2026 neu von den Preisseiten der Anbieter und den Modellseiten von Artificial Analysis abgelesen. Eines vorweg, weil sich die Lizenzen innerhalb der Familie unterscheiden: GLM-5.2 und GLM-5.3 Flash erscheinen unter MIT, während die Gewichte von GLM-5.3 unter Z.ais eigener GLM-5.3 License stehen, die bis auf Cloud-Anbieter mit über 10 Milliarden Dollar Umsatz permissiv ist.

Das Wichtigste in Kürze

• GLM-5.3 Flash ist der Preis-Leistungs-Sieger, nicht GLM-5.2. Mit $0.15 / $0.50 pro Million Token kostet es $0.25 pro Aufgabe im Artificial Analysis Intelligence Index, gegenüber $2.01 bei GLM-5.3 und $0.96 bei GLM-5.2, und es liegt acht Punkte vor GLM-5.2.
• Claude gewinnt weiterhin die härteste Agentenarbeit. Claude Opus 5.5 erreicht 57,6 Punkte im Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 und Claude Fable 5.1 kommt auf 53,4, gegenüber 44,8 bei GLM-5.3. Das sind fast 13 Punkte Abstand zu dem Modell, das Anthropic sein Alltagsmodell nennt.
• GLM führt das Open-Weight-Feld nicht mehr an. In derselben v4.3.2-Tabelle erreicht Xiaomis MiMo-V2.6-Pro 46,3 Punkte und Alibabas Qwen3.8 Max (0902) 45,4, beide vor den 44,8 von GLM-5.3, mit Moonshots Kimi K3 knapp dahinter bei 43,6.
• DeepSeek ist nicht mehr automatisch die günstige Wahl. Seit der Umstellung auf tageszeitabhängige Abrechnung kostet DeepSeek V4.1 Flash $0.15 / $0.60 außerhalb der Spitzenzeiten und $0.30 / $1.20 zur Spitzenzeit, sodass GLM-5.3 Flash beim Input gleichzieht und beim Output günstiger ist, und das rund um die Uhr zum festen Tarif.
• Jedes GLM und jedes DeepSeek-Modell hier ist herunterladbar. GLM-5.2, GLM-5.3 Flash und beide DeepSeek-Builds stehen unter MIT-Lizenz, und GLM-5.3 veröffentlicht seine Gewichte unter Z.ais eigener Lizenz; Claude, GPT, Gemini und Grok sind geschlossene Modelle, die es nur über die API gibt.
• Es gibt keinen Grund mehr, GLM-5.2 aufzurufen. Z.ai verlangt dafür exakt dieselben $1.40 / $4.40 wie für GLM-5.3, das auf demselben Basismodell aufbaut und elf Punkte besser abschneidet. Wenn dein Code noch das ältere Modell nennt, ist das die Ein-Zeilen-Änderung, die sich heute lohnt.

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

Hier ist das ganze Feld auf einem Bildschirm. Die Preise sind Listen-API-Tarife pro Million Token, Kontext ist das maximale Eingabefenster, und die Index-Spalte zeigt den Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, abgelesen am 24. September 2026. Der Versionsstempel ist hier wichtig: Artificial Analysis hat den Index im September zweimal neu skaliert, eine nackte Zahl aus einer älteren Version ist mit diesen also nicht vergleichbar. Drei der sieben Modelle unten veröffentlichen herunterladbare Gewichte, mehr als vor einem Jahr.

Wenn du die vollständige Definition und Versionsgeschichte hinter diesen Zahlen willst: Unser Erklärstück dazu, was GLM ist und wie sich die Familie entwickelt hat, deckt jede Veröffentlichung ab 4.5 ab. Der Rest dieses Artikels ist das Urteil aus den Duellen.

GLM gegen jeden Rivalen im direkten Vergleich

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

GLM vs Claude

Das ist das Duell, nach dem alle suchen, und die ehrliche Antwort lautet: Claude ist dort weiterhin das bessere Modell, wo es am meisten zählt, also bei mehrstündiger Softwareentwicklung, Tool-Orchestrierung und ausgefeilten Texten. Anthropics Alltagsmodell ist inzwischen Claude Opus 5.5 mit $4 / $20, dazu kommt Claude Fable 5.1 mit $10 / $50 für langlaufende Agenten, und Opus 5 ist auf Anthropics Legacy-Liste gewandert. Im Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 lauten diese drei Werte 57,6, 53,4 und 50,8, gegenüber 44,8 bei GLM-5.3. Wenn deine Arbeit davon abhängt, dass ein Agent über eine lange, unübersichtliche Aufgabe hinweg kohärent bleibt, ist Claude den Aufpreis wert.

GLM schließt die Lücke an zwei Stellen. Die erste ist Mathematik: Nach Z.ais Zahlen vom Juli 2026 erreichte GLM-5.2 99,2 bei AIME 2026 und 91,0 bei IMO-AnswerBench, damals an oder nahe der Spitze des gesamten Feldes. Die zweite ist die Rechnung. Opus 5.5 ist günstiger als das abgelöste Opus 5, der Abstand ist also kleiner geworden, aber GLM-5.3 kostet immer noch 2,9-mal weniger beim Input und 4,5-mal weniger beim Output. Bei Workflows mit tausenden Agentenschritten pro Tag summiert sich dieser Unterschied zu echtem Geld.

Fazit: Nimm Claude Opus 5.5 für hochwertiges, kritisches Coding und Ausgaben, die Kunden zu sehen bekommen; nimm GLM-5.3 für hochvolumige, kostensensible Pipelines, in denen nahezu erstklassige Qualität zu unter einem Viertel des Output-Preises ein leichter Tausch ist. Für die tiefere Spezifikation siehe unsere Analyse der mit GLM-5.2 eingeführten Architektur, auf der GLM-5.3 weiterhin läuft.

GLM vs GPT-6

GPT-6 Sol ist OpenAIs Arbeitsflaggschiff, darunter steht GPT-6 Luna und darüber GPT-6 Astra mit $10 / $50. Sol ist die sichere Voreinstellung für alle, die ein Modell wollen, das in einem ausgereiften Ökosystem von allem ein bisschen gut kann. Beim allgemeinen Reasoning zieht es mit GLM gleich und liegt bei der Breite an Tools, Plug-ins und Drittanbieter-Support vorn. Im v4.3.2-Index erreicht Sol 47,5 Punkte gegenüber 44,8 bei GLM-5.3, nah genug, dass der Preis entscheidet.

Mit $2 Input / $10 Output pro Million Token kostet GPT-6 Sol die Hälfte dessen, was GPT-5.6 Sol verlangte, und damit ist die alte Aussage, GLM sei um ein Mehrfaches günstiger als OpenAI, hinfällig. GLM-5.3 ist jetzt 1,4-mal günstiger beim Input und 2,3-mal beim Output, eine echte Ersparnis, aber kein Erdrutsch mehr. Bei den günstigen Stufen dreht sich das Bild: GPT-6 Luna mit $0.10 / $0.50 unterbietet GLM-5.3 Flash beim Input und zieht beim Output gleich, während Flash mit dem höheren Indexwert antwortet, 41,8 gegenüber 37,3. GPT-5.6 Sol ist weiterhin für $4 / $20 erhältlich, und OpenAI hält diesen Aktionspreis mindestens bis zum 21. November 2026, aber es ist nicht mehr das Modell, gegen das man vergleicht.

Fazit: Nimm GPT-6 für Ökosystemtiefe und einen verlässlichen Allrounder, und Luna, wenn die reinen Kosten pro Token die einzige Achse sind; nimm GLM, wenn du herunterladbare Gewichte, Self-Hosting oder die bessere Leistung pro Dollar in der Budgetklasse brauchst.

GLM vs Gemini

Googles ausgeliefertes Pro-Flaggschiff ist Gemini 3.1 Pro mit $2 / $12 pro Million Token unter 200k, darüber steigt es auf $4 / $18. Eines sei klar gesagt, weil es ständig kursiert: Es gibt kein Gemini 3.5 Pro und kein Gemini 3.6 Pro. Googles veröffentlichter Katalog führt 3.1 Pro weiterhin als neuestes Pro-Modell, als Preview gekennzeichnet, während die Flash-Linie mehrere Versionen weiter bei Gemini 3.8 Flash steht. Geminis Stärke ist multimodales Verständnis und die enge Integration in Google Workspace und die Suche.

In der gemessenen Tabelle gewinnt GLM dieses Duell klar. Artificial Analysis setzt GLM-5.3 bei v4.3.2 auf 44,8, über Gemini 3.8 Flash mit 40,9 und weit über Gemini 3.1 Pro mit 29,7, dem niedrigsten Wert aller Flaggschiffe in diesem Vergleich. Gemini bleibt die bessere Wahl, wenn deine Arbeit stark bild-, video- oder dokumentlastig ist oder wenn du ohnehin in Googles Tools lebst, und Google berechnet für 3.8 Flash bis zum 31. Dezember 2026 $0.75 / $3.75. Für textlastige, hochvolumige oder selbst gehostete Workloads zählen GLMs Kostenvorteil und die öffentlichen Gewichte mehr.

Fazit: Nimm Gemini für multimodale Arbeit und das Google-Ökosystem; nimm GLM für textlastige Pipelines, offenes Deployment und den höheren gemessenen Wert.

GLM vs Grok

xAI liefert inzwischen drei Modelle, die einen Vergleich lohnen. Grok 4.7 ist das Flaggschiff, in xAIs API-Katalog mit $2 / $6 pro Million Token unter 200k und $4 / $12 darüber gelistet, bei einem Kontextfenster von 500k. Grok 4.6 liegt bei exakt demselben Preis, und Grok 4.3 bleibt mit $1.25 / $2.50 und einem 1M-Fenster verfügbar, was es zur günstigen statt zur starken Option macht. Groks Alleinstellungsmerkmal ist der Echtzeitzugriff auf X-Daten (Twitter), den hier kein anderes Modell nativ bietet.

Der Preisvergleich hängt ganz davon ab, welches Grok du meinst. Grok 4.3 unterbietet GLM-5.3 beim Output mit $2.50 gegenüber $4.40, während Grok 4.7 auf beiden Seiten des Zählers mehr kostet als GLM. Dafür bekommst du den knappsten Leistungsabstand aller geschlossenen Modelle hier: 46,4 gegenüber 44,8 bei GLM-5.3 im v4.3.2-Index, wobei Grok 4.6 mit 44,3 praktisch mit GLM gleichauf liegt. Da 4.7 und 4.6 denselben Tarif haben, gibt es keinen Grund, beim älteren zu bleiben. Wenn Echtzeitdaten von X zentral für deinen Anwendungsfall sind, gewinnt Grok. Wenn herunterladbare Gewichte, Self-Hosting oder die niedrigste Rechnung wichtiger sind, gewinnt GLM.

Fazit: Nimm Grok 4.7 für Echtzeitdaten von X und das stärkste geschlossene Modell in xAIs Aufstellung; nimm GLM für offene Gewichte, Self-Hosting und die niedrigere Rechnung.

GLM vs DeepSeek

Das ist das eigentliche Open-Weight-Duell, denn GLM und DeepSeek veröffentlichen beide herunterladbare Gewichte, kommen beide aus chinesischen Laboren, laufen beide mit 1M-Kontext und richten sich beide an Entwickler, die Frontier-Coding ohne Lock-in wollen. DeepSeeks eigene Aufstellung hat sich gedreht, seit dieser Vergleich zuerst geschrieben wurde: Das günstige Modell ist jetzt das starke. DeepSeek V4.1 Flash kostet $0.15 / $0.60 außerhalb der Spitzenzeiten und $0.30 / $1.20 zur Spitzenzeit (01:00-04:00 und 06:00-10:00 UTC, Montag bis Freitag) und erreicht 39,5 Punkte im v4.3.2-Index, während das teurere DeepSeek V4 Pro mit $0.66 / $1.98 außerhalb der Spitzenzeiten auf 36,0 kommt und überhaupt keine Bildeingabe annimmt. Alibabas Qwen 3.8 und Xiaomis MiMo-V2.6-Pro sind die neuesten Schwergewichte in diesem Rennen, und beide liegen inzwischen vor jedem GLM.

GLM führt bei der gemessenen Intelligenz, mit 44,8 für GLM-5.3 gegenüber 39,5 für DeepSeek V4.1 Flash, und auch GLM-5.3 Flash liegt mit 41,8 vor beiden DeepSeek-Builds. Beim Preis sind die beiden am unteren Ende inzwischen gleichauf: GLM-5.3 Flash kostet pauschal $0.15 / $0.50 ohne Spitzenzeitenaufschlag, gegenüber $0.15 / $0.60 bei DeepSeek Flash außerhalb der Spitzenzeiten, was sich im Arbeitsfenster verdoppelt. Die Trennlinie verläuft also nicht mehr zwischen Kosten und Leistung. Sie verläuft zwischen DeepSeeks Bildeingabe und GLMs fester Rechnung plus höherem Wert. Beide sind echte Open-Weight-Spitzenreiter, was unsere Übersicht der besten Open-Source-KI-Modelle vollständig abdeckt.

Fazit: Nimm DeepSeek, wenn du in der Budgetklasse Bildeingabe brauchst oder überwiegend außerhalb der Spitzenzeiten arbeitest; nimm GLM für stärkere Gesamtintelligenz zu einem Preis, der sich nicht mit der Uhr ändert. Alle Details stehen in unserer vollständigen DeepSeek-V4-Analyse.

Benchmarks: Wo GLM wirklich gewinnt und verliert

Benchmarks erzählen eine stimmige Geschichte, sobald man sie in drei Kategorien sortiert. GLM ist bei Reasoning und Mathematik nahe an der Spitze, beim härtesten agentischen Coding konkurrenzfähig, aber dahinter, und beim Preis-Leistungs-Verhältnis stark, aber nicht mehr allein. Eine Einschränkung vor den Zahlen: Artificial Analysis hat seinen eigenständigen Agentic Index und Coding Index im Lauf des Jahres 2026 eingestellt und in den einen Intelligence Index überführt, ein zitiertes Agentic-Index-Wertepaar für diese Modelle lässt sich also nicht aktualisieren, sondern nur ersetzen. So teilt sich jede Kategorie auf.

Reasoning und Mathematik: GLM spielt in der Frontier-Klasse

Bei reinem Reasoning und Mathematik ist GLMs veröffentlichte Bilanz sein stärkstes Argument, mit der Einschränkung, dass die Kennzahlen aus dem eigenen Labor stammen. Nach Z.ais Zahlen vom Juli 2026 führte GLM-5.2 das Open-Weight-Feld bei GPQA Diamond (91,2 %) an und sättigte Olympiade-Mathematik nahezu, mit 99,2 bei AIME 2026 und 91,0 bei IMO-AnswerBench. Diese Ergebnisse sind auf ungewöhnliche Weise gealtert: Artificial Analysis hat GPQA Diamond vollständig aus dem Index gestrichen, mit der Begründung, das Feld habe ihn gesättigt. Das bleibt die Kategorie, in der ein Open-Weight-Modell die bezahlten Flaggschiffe am überzeugendsten erreicht, und zugleich die, die die Benchmark-Macher nicht mehr als Unterscheidungsmerkmal behandeln.

Coding und Agenten: Die geschlossenen Modelle führen weiterhin

Bei langlaufender Softwareentwicklung führen weiterhin die geschlossenen Spitzenmodelle. Anthropics Opus 4.8 lag vor GLM-5.2 bei SWE-bench Pro (69,2 zu 62,1) und bei Tool-Marathons wie dem Tool-Decathlon (59,9 zu 48,2), als llm-stats dieses Paar im Juli testete, und beide Seiten haben seither einen Nachfolger geliefert. Heute ist der sauberste Vergleich der eine Index: Claude Opus 5.5 mit 57,6 gegenüber GLM-5.3 mit 44,8. Das ist die mehrstündige Agentenarbeit, bei der man dafür bezahlt, dass ein Modell über eine unübersichtliche Aufgabe hinweg kohärent bleibt. Z.ais eigene Botschaft zu 5.3 ist ein Coding-Zuwachs von 50 % gegenüber 5.2 auf der internen Code Bench plus führende Open-Source-Ergebnisse auf Terminal Bench 3.0, und das sind Herstellerzahlen, die man auch so lesen sollte. Neue Anbieter drängen weiter an diese Grenze, und Metas Muse Spark 1.3 und Moonshots Kimi K3 landen im selben Band.

Sicherheit: wo GLM Claude Code schlug

Das meistdiskutierte Ergebnis kam von der Sicherheitsfirma Semgrep. In ihrem reinen Prompt-Test zur Erkennung von IDOR-Schwachstellen erreichte GLM-5.2 einen F1-Wert von 39 % ganz ohne Gerüst und lag damit knapp vor Claude Code, ein Ergebnis, das Semgrep als Sieg mit sieben Punkten Vorsprung überschrieb. Das war ein Durchlauf vom Juli 2026 gegen Modelle, die beide Seiten inzwischen ersetzt haben, also eine Momentaufnahme und keine aktuelle Rangliste. Der eigentliche Punkt gilt trotzdem: Ein Open-Weight-Modell mit einem nackten Prompt kann bei einer reasoninglastigen Sicherheitsaufgabe mit einem Spitzen-Coding-Agenten mithalten. Z.ai hat das seither aufgegriffen und gibt an, GLM-5.3 verdopple die Werte von GLM-5.2 im CyberGym-Benchmark zur Schwachstellenausnutzung mehr als.

Die Erkenntnis ist Differenzierung, kein klarer Durchmarsch. Die aktuellen Ranglisten kannst du selbst im Artificial Analysis Intelligence Index prüfen, achte dabei auf den Versionsstempel auf jeder Modellseite, und Semgreps Methodik steht in ihrem Bericht zum GLM-5.2-Cyber-Benchmark.

Preise: Der Grund, warum dieser Vergleich existiert

Jedes Fazit oben dreht sich um eine Tatsache, und die ist in diesem Jahr schwächer geworden: GLM ist günstiger als die geschlossenen Flaggschiffe, aber weniger deutlich als früher. Mit $1.40 / $4.40 unterbietet GLM-5.3 Claude Opus 5.5 um das 2,9- bis 4,5-Fache und GPT-6 Sol um das 1,4- bis 2,3-Fache und liegt auf beiden Seiten unter Gemini 3.1 Pro. Spannend wird es in der Budgetklasse. GLM-5.3 Flash liegt bei pauschal $0.15 / $0.50, einem Tarif, der sich nie mit der Uhr ändert und den DeepSeek Flash nur außerhalb der Spitzenzeiten erreicht. GPT-6 Luna ist ebenfalls pauschal und beim Input mit $0.10 noch günstiger, kommt aber nur auf 37,3 gegenüber 41,8 bei Flash. Nach der eigenen Kennzahl von Artificial Analysis, den Kosten pro Index-Aufgabe, liegt Flash bei $0.25 gegenüber $1.06 für GPT-6 Sol und $5.98 für Opus 5.5, wobei Xiaomis MiMo-V2.6-Pro mit $0.13 alle schlägt.

Zhipu bietet außerdem Coding-Abos und höhere Rate-Limits als die meisten Rivalen, was für Teams mit dauerhaft laufenden Agenten zählt; der GLM Coding Plan beginnt bei $18 im Monat und deckt inzwischen 5.3 und 5.3 Flash ab. Die vollständige Aufschlüsselung nach Tarifen, inklusive Coding-Stufen und kostenloser Modelle, steht in unserem GLM-Preisratgeber, und den Marktvergleich liefert unser KI-Preisvergleich.

Welches Modell solltest du wirklich wählen?

Die Antwort für alle fünf hängt davon ab, worauf du optimierst. Für hochwertiges Coding und lange Agentenaufgaben ist Claude Opus 5.5 die Wahl, mit GLM-5.3 als günstigerem Zweiten. Für das beste Preis-Leistungs-Verhältnis im großen Maßstab nimm GLM-5.3 Flash und prüfe dann MiMo-V2.6-Pro und GPT-6 Luna dagegen, denn beide schlagen es auf je einer Achse.

Die Spezialaufgaben sortieren sich ebenfalls sauber. Multimodale Arbeit und das Google-Ökosystem gehören Gemini, Echtzeitinformationen und X-Daten gehen an Grok 4.7, und alles, was herunterladbare Gewichte oder Self-Hosting braucht, bedeutet GLM oder DeepSeek, die einzigen Modelle dieser Gruppe, die du auf eigener Hardware betreiben kannst. Innerhalb von GLM sind 5.2 und 5.3 Flash die MIT-lizenzierten Optionen, während 5.3 unter Z.ais eigenen Bedingungen steht und mit 753 Milliarden Parametern einen Multi-GPU-Server statt einer Workstation braucht.

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 hat aus der Frage GLM vs Claude einen echten Wettstreit gemacht und dann still die Messlatte innerhalb der eigenen Familie verschoben. GLM-5.3 bietet Reasoning nahe an der Spitze zu einem Bruchteil von Claudes Preis, GLM-5.3 Flash bietet davon das meiste noch einmal für ein Zehntel des 5.3-Tarifs, und GLM-5.2, das Modell, auf dem dieser Vergleich einmal aufgebaut war, ist das, was man nicht mehr aufrufen sollte. Gegen GPT, Gemini und Grok gewinnt GLM bei der Offenheit und bei der Leistung pro Dollar in der Budgetklasse. Die Krone für reine Leistungsfähigkeit verliert es an Claude und die Open-Weight-Krone an Xiaomi und Alibaba.

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