GLM vs Claude, GPT, Gemini, Grok et DeepSeek : comment se positionne le modèle ouvert de Zhipu

GLM vs Claude est la question que tout le monde cherche, et la réponse pour 2026 commence par une correction : le GLM à comparer n'est plus GLM-5.2. Z.ai en vend désormais trois, et sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, relevé le 24 septembre 2026, le modèle phare GLM-5.3 obtient 44,8 points et GLM-5.3 Flash atteint 41,8, tandis que l'ancien GLM-5.2 plafonne à 33,7 pour un tarif identique de $1.40 / $4.40. Face à Claude Opus 5.5 à $4 / $20, GLM-5.3 est 2,9 fois moins cher en entrée et 4,5 fois moins cher en sortie, et c'est autour de cet écart que tourne toute la comparaison.

La vraie question n'est donc pas seulement GLM contre Claude. Elle est de savoir si un modèle open-weight coûtant une fraction du prix peut remplacer l'un des grands modèles phares payants. Ce guide compare GLM-5.3 et le bien moins cher GLM-5.3 Flash face à Claude, GPT-6, Gemini, Grok et DeepSeek sur le prix, les benchmarks, le contexte et le codage, puis vous dit quel modèle choisir pour quelle tâche. Chaque prix et chaque score ci-dessous a été relu le 24 septembre 2026 sur les pages tarifaires des éditeurs et sur les fiches de modèle d'Artificial Analysis. Une précision d'abord, car les licences diffèrent au sein de la famille : GLM-5.2 et GLM-5.3 Flash sortent sous MIT, tandis que les poids de GLM-5.3 sont publics sous la GLM-5.3 License propre à Z.ai, permissive sauf pour les opérateurs cloud dépassant 10 milliards de dollars de chiffre d'affaires.

Les points clés à retenir

• GLM-5.3 Flash est le meilleur rapport qualité-prix, pas GLM-5.2. À $0.15 / $0.50 par million de tokens, il revient à $0.25 par tâche de l'Artificial Analysis Intelligence Index, contre $2.01 pour GLM-5.3 et $0.96 pour GLM-5.2, et il devance GLM-5.2 de huit points.
• Claude remporte toujours le travail agentique le plus dur. Claude Opus 5.5 obtient 57,6 points sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 et Claude Fable 5.1 atteint 53,4, contre 44,8 pour GLM-5.3. Cela fait près de 13 points d'écart avec le modèle qu'Anthropic présente comme son cheval de bataille.
• GLM ne domine plus le terrain open-weight. Sur ce même tableau v4.3.2, le MiMo-V2.6-Pro de Xiaomi obtient 46,3 points et le Qwen3.8 Max (0902) d'Alibaba 45,4, tous deux devant les 44,8 de GLM-5.3, avec le Kimi K3 de Moonshot juste derrière à 43,6.
• DeepSeek n'est plus le choix économique automatique. Depuis son passage à une facturation selon l'heure, DeepSeek V4.1 Flash coûte $0.15 / $0.60 hors pointe et $0.30 / $1.20 en heures de pointe, si bien que GLM-5.3 Flash l'égale en entrée et le bat en sortie, à tarif fixe, à toute heure.
• Chaque modèle GLM et DeepSeek présenté ici est téléchargeable. GLM-5.2, GLM-5.3 Flash et les deux versions de DeepSeek sont sous licence MIT, et GLM-5.3 publie ses poids sous la licence propre à Z.ai ; Claude, GPT, Gemini et Grok sont des modèles fermés, accessibles uniquement par API.
• Il n'y a plus aucune raison d'appeler GLM-5.2. Z.ai le facture exactement aux mêmes $1.40 / $4.40 que GLM-5.3, qui repose sur le même modèle de base et marque onze points de plus. Si votre code nomme encore l'ancien modèle, c'est la modification d'une ligne qui vaut la peine aujourd'hui.

GLM vs Claude, GPT, Gemini, Grok et DeepSeek en un coup d'œil

Voici tout le paysage sur un seul écran. Les prix sont les tarifs API catalogue par million de tokens, le contexte est la fenêtre d'entrée maximale, et la colonne d'indice reprend l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, relevé le 24 septembre 2026. La version compte ici : Artificial Analysis a réétalonné l'indice deux fois en septembre, un chiffre isolé issu d'une version antérieure n'est donc pas comparable à ceux-ci. Trois des sept modèles ci-dessous publient des poids téléchargeables, davantage qu'il y a un an.

Si vous voulez la définition complète et l'historique des versions derrière ces chiffres, notre explication de ce qu'est GLM et de l'évolution de la famille couvre chaque sortie à partir de la 4.5. Le reste de cet article est le verdict des duels.

GLM contre chaque rival, face à face

Le tableau récapitulatif plante le décor, mais la vraie décision se prend duel par duel. Voici comment GLM se situe face à chacun des cinq grands modèles phares, avec les écarts précis de benchmark et de prix qui devraient guider votre choix.

GLM vs Claude

C'est le duel que tout le monde cherche, et la réponse honnête est que Claude reste le meilleur modèle là où cela compte le plus, c'est-à-dire l'ingénierie logicielle sur plusieurs heures, l'orchestration d'outils et la rédaction soignée. Le cheval de bataille d'Anthropic est désormais Claude Opus 5.5 à $4 / $20, avec Claude Fable 5.1 à $10 / $50 pour les agents au long cours, et Opus 5 est passé sur la liste des modèles hérités d'Anthropic. Sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, ces trois-là affichent 57,6, 53,4 et 50,8, contre 44,8 pour GLM-5.3. Si votre travail dépend d'un agent qui reste cohérent au fil d'une tâche longue et désordonnée, Claude vaut son surcoût.

GLM réduit l'écart sur deux terrains. Le premier, ce sont les mathématiques : d'après les chiffres de Z.ai de juillet 2026, GLM-5.2 obtenait 99,2 sur AIME 2026 et 91,0 sur IMO-AnswerBench, alors au sommet ou tout près du sommet du classement. Le second, c'est la facture. Opus 5.5 est moins cher que l'Opus 5 qu'il remplace, l'écart s'est donc resserré, mais GLM-5.3 coûte encore 2,9 fois moins en entrée et 4,5 fois moins en sortie. Pour des flux qui enchaînent des milliers de tours d'agent par jour, cette différence se transforme en argent bien réel.

Verdict : prenez Claude Opus 5.5 pour le codage critique haut de gamme et tout ce que vos clients verront ; prenez GLM-5.3 pour les pipelines à fort volume et sensibles au coût, où une qualité proche de la frontière à moins d'un quart du prix de sortie est un arbitrage facile. Pour la spécification détaillée, voyez notre analyse de l'architecture introduite par GLM-5.2, sur laquelle GLM-5.3 tourne toujours.

GLM vs GPT-6

GPT-6 Sol est le modèle phare de travail d'OpenAI, avec GPT-6 Luna en dessous et GPT-6 Astra au-dessus à $10 / $50. Sol est le choix sûr pour qui veut un modèle qui fait un peu de tout correctement au sein d'un écosystème mature. Il fait jeu égal avec GLM sur le raisonnement général et prend l'avantage sur l'étendue des outils, des plugins et du support tiers. Sur l'indice v4.3.2, Sol obtient 47,5 points contre 44,8 pour GLM-5.3, assez proche pour que le prix tranche.

À $2 en entrée / $10 en sortie par million de tokens, GPT-6 Sol coûte la moitié de ce que facturait GPT-5.6 Sol, et la vieille formule selon laquelle GLM serait plusieurs fois moins cher qu'OpenAI ne tient donc plus. GLM-5.3 est désormais 1,4 fois moins cher en entrée et 2,3 fois en sortie, une vraie économie mais plus une déroute. Le palier économique inverse complètement la donne : GPT-6 Luna à $0.10 / $0.50 passe sous GLM-5.3 Flash en entrée et l'égale en sortie, même si Flash répond avec un score d'indice supérieur, 41,8 contre 37,3. GPT-5.6 Sol reste achetable à $4 / $20, OpenAI s'engageant sur ce tarif promotionnel au moins jusqu'au 21 novembre 2026, mais ce n'est plus le modèle auquel se comparer.

Verdict : choisissez GPT-6 pour la profondeur de l'écosystème et un polyvalent fiable, et Luna quand le coût brut par token est le seul critère ; choisissez GLM quand vous avez besoin de poids téléchargeables, d'auto-hébergement ou du meilleur score par dollar dans le bas de gamme.

GLM vs Gemini

Le modèle Pro phare que Google commercialise est Gemini 3.1 Pro à $2 / $12 par million de tokens sous 200k, et $4 / $18 au-delà. Une chose mérite d'être dite clairement, car elle circule sans cesse : il n'existe ni Gemini 3.5 Pro ni Gemini 3.6 Pro. Le catalogue publié de Google liste toujours 3.1 Pro comme son modèle Pro le plus récent, étiqueté preview, tandis que la ligne Flash a avancé de plusieurs versions jusqu'à Gemini 3.8 Flash. La force de Gemini, c'est la compréhension multimodale et l'intégration étroite à Google Workspace et à la recherche.

Sur le tableau mesuré, GLM gagne ce duel nettement. Artificial Analysis place GLM-5.3 à 44,8 en v4.3.2, au-dessus de Gemini 3.8 Flash à 40,9 et très au-dessus de Gemini 3.1 Pro à 29,7, le score le plus bas de tous les modèles phares de cette comparaison. Gemini reste le meilleur choix si votre travail est chargé en images, vidéos ou documents, ou si vous vivez dans les outils de Google, et Google facture 3.8 Flash $0.75 / $3.75 jusqu'au 31 décembre 2026. Pour des charges de travail centrées sur le texte, à fort volume ou auto-hébergées, l'avantage de coût de GLM et ses poids publics pèsent davantage.

Verdict : choisissez Gemini pour le multimodal et l'écosystème Google ; choisissez GLM pour les pipelines centrés sur le texte, le déploiement ouvert et le meilleur score mesuré.

GLM vs Grok

xAI propose désormais trois modèles qui méritent la comparaison. Grok 4.7 est le modèle phare, listé au catalogue API de xAI à $2 / $6 par million de tokens sous 200k et $4 / $12 au-delà, avec une fenêtre de contexte de 500k. Grok 4.6 est exactement au même prix, et Grok 4.3 reste disponible à $1.25 / $2.50 avec une fenêtre de 1M, ce qui en fait l'option économique plutôt que la puissante. La particularité de Grok, c'est l'accès en temps réel aux données de X (Twitter), qu'aucun autre modèle ici ne propose nativement.

La comparaison de prix dépend entièrement du Grok dont on parle. Grok 4.3 passe sous GLM-5.3 en sortie, à $2.50 contre $4.40, tandis que Grok 4.7 coûte plus cher que GLM des deux côtés du compteur. Ce que cela achète, c'est l'écart de capacité le plus serré de tous les modèles fermés présentés ici : 46,4 contre 44,8 pour GLM-5.3 sur l'indice v4.3.2, Grok 4.6 étant à 44,3, pratiquement à égalité avec GLM. Comme 4.7 et 4.6 partagent le même tarif, rien ne justifie de rester sur l'ancien. Si les données X en temps réel sont au cœur de votre usage, Grok l'emporte. Si les poids téléchargeables, l'auto-hébergement ou la facture la plus basse comptent davantage, c'est GLM.

Verdict : choisissez Grok 4.7 pour les données X en temps réel et le modèle fermé le plus puissant de la gamme xAI ; choisissez GLM pour les poids ouverts, l'auto-hébergement et la facture la plus basse.

GLM vs DeepSeek

C'est le vrai duel open-weight, car GLM et DeepSeek publient tous deux des poids téléchargeables, viennent tous deux de laboratoires chinois, tournent tous deux avec un contexte de 1M et visent tous deux des développeurs qui veulent du codage de niveau frontier sans dépendance à un fournisseur. La gamme de DeepSeek s'est retournée depuis la première rédaction de cette comparaison : son modèle économique est maintenant son modèle puissant. DeepSeek V4.1 Flash coûte $0.15 / $0.60 hors pointe et $0.30 / $1.20 en pointe (01:00-04:00 et 06:00-10:00 UTC, du lundi au vendredi) et obtient 39,5 points sur l'indice v4.3.2, tandis que le plus cher DeepSeek V4 Pro, à $0.66 / $1.98 hors pointe, plafonne à 36,0 et n'accepte aucune entrée image. Le Qwen 3.8 d'Alibaba et le MiMo-V2.6-Pro de Xiaomi sont les poids lourds les plus récents de cette course, et tous deux dépassent désormais chacun des GLM.

GLM mène sur l'intelligence mesurée, avec GLM-5.3 à 44,8 contre 39,5 pour DeepSeek V4.1 Flash, et GLM-5.3 Flash à 41,8 devance lui aussi les deux versions de DeepSeek. Sur le prix, les deux sont maintenant à égalité en bas de gamme : GLM-5.3 Flash applique un tarif fixe de $0.15 / $0.50 sans surcoût de pointe, contre $0.15 / $0.60 hors pointe pour DeepSeek Flash, qui double pendant la plage de travail. La ligne de partage n'est donc plus le coût contre la capacité. C'est l'entrée image de DeepSeek contre la facture fixe et le meilleur score de GLM. Tous deux sont de vrais leaders open-weight, ce que notre panorama des meilleurs modèles d'IA open source couvre en détail.

Verdict : choisissez DeepSeek quand il vous faut l'entrée image dans le bas de gamme ou que vous travaillez surtout hors des heures de pointe ; choisissez GLM pour une intelligence générale plus solide à un prix qui ne bouge pas avec l'horloge. Tous les détails sont dans notre analyse complète de DeepSeek V4.

Benchmarks : où GLM gagne et perd réellement

Les benchmarks racontent une histoire cohérente dès qu'on les range en trois catégories. GLM est au niveau de la frontière en raisonnement et en mathématiques, compétitif mais derrière sur le codage agentique le plus dur, et solide sans être seul sur le rapport qualité-prix. Une réserve avant les chiffres : Artificial Analysis a retiré au cours de 2026 son Agentic Index et son Coding Index distincts pour les fondre dans l'unique Intelligence Index, si bien qu'un couple de valeurs d'Agentic Index cité pour ces modèles ne peut pas être mis à jour, seulement remplacé. Voici comment chaque catégorie se décompose.

Raisonnement et mathématiques : GLM est de niveau frontier

Sur le raisonnement pur et les mathématiques, le palmarès publié de GLM est son meilleur argument, à cette réserve près que les chiffres phares viennent de son propre laboratoire. Les chiffres de Z.ai de juillet 2026 plaçaient GLM-5.2 en tête du terrain open-weight sur GPQA Diamond (91,2 %) et tout près de la saturation en mathématiques olympiques, avec 99,2 sur AIME 2026 et 91,0 sur IMO-AnswerBench. Ces résultats ont vieilli d'une façon inhabituelle : Artificial Analysis a entièrement retiré GPQA Diamond de son indice, au motif que le terrain l'avait saturé. Cela reste la catégorie où un modèle open-weight égale le plus nettement les modèles phares payants, et aussi celle que les concepteurs de benchmarks ont cessé de traiter comme discriminante.

Codage et agents : les modèles fermés dominent encore

Sur l'ingénierie logicielle au long cours, les modèles fermés de frontière gardent l'avantage. L'Opus 4.8 d'Anthropic devançait GLM-5.2 sur SWE-bench Pro (69,2 contre 62,1) et sur les marathons d'outillage comme le Tool-Decathlon (59,9 contre 48,2) lorsque llm-stats a testé ce duo en juillet, et les deux camps ont sorti un successeur depuis. Aujourd'hui, la comparaison la plus propre tient dans l'indice unique : Claude Opus 5.5 à 57,6 contre GLM-5.3 à 44,8. C'est le travail agentique de plusieurs heures, où ce que vous payez, c'est la cohérence au fil d'une tâche désordonnée. L'argument de Z.ai pour la 5.3 est un gain de 50 % en codage sur la 5.2 dans sa Code Bench interne, plus des résultats open source de premier plan sur Terminal Bench 3.0, et ce sont des chiffres d'éditeur qu'il faut lire comme tels. De nouveaux venus continuent de pousser cette frontière, et Muse Spark 1.3 de Meta comme Kimi K3 de Moonshot se rangent dans la même bande.

Sécurité : là où GLM a battu Claude Code

Le résultat le plus commenté venait de la société de recherche en sécurité Semgrep. Dans son test de détection de vulnérabilités IDOR par simple prompt, GLM-5.2 a obtenu un score F1 de 39 % sans aucun échafaudage et a devancé Claude Code, un résultat que Semgrep a titré comme une victoire de sept points. C'était une exécution de juillet 2026 face à des modèles que les deux camps ont depuis remplacés, à lire donc comme un instantané et non comme un classement actuel. L'essentiel tient toujours : un modèle open-weight lancé sur un prompt nu peut égaler un agent de codage de frontière sur une tâche de sécurité exigeante en raisonnement. Z.ai s'appuie là-dessus depuis et affirme que GLM-5.3 fait plus que doubler les scores de GLM-5.2 sur le benchmark d'exploitation de vulnérabilités CyberGym.

L'enseignement est nuancé, ce n'est pas un raz-de-marée. Vous pouvez vérifier vous-même les classements en direct sur l'Artificial Analysis Intelligence Index, en regardant la version affichée sur chaque fiche de modèle, et lire la méthodologie de Semgrep dans son rapport sur le benchmark cyber de GLM-5.2.

Tarifs : la raison d'être de cette comparaison

Chaque verdict ci-dessus s'articule autour d'un seul fait, et il s'est affaibli cette année : GLM est moins cher que les modèles phares fermés, mais l'écart s'est réduit. À $1.40 / $4.40, GLM-5.3 est de 2,9 à 4,5 fois moins cher que Claude Opus 5.5 et de 1,4 à 2,3 fois moins cher que GPT-6 Sol, et il se situe sous Gemini 3.1 Pro des deux côtés. C'est dans le bas de gamme que cela devient intéressant. GLM-5.3 Flash s'en tient à $0.15 / $0.50 fixes, un tarif qui ne bouge jamais avec l'horloge et que DeepSeek Flash n'égale qu'en dehors des heures de pointe. GPT-6 Luna est fixe lui aussi et encore moins cher en entrée, à $0.10, mais il plafonne à 37,3 contre 41,8 pour Flash. Sur la propre mesure d'Artificial Analysis, le coût par tâche de l'indice, Flash revient à $0.25 contre $1.06 pour GPT-6 Sol et $5.98 pour Opus 5.5, même si le MiMo-V2.6-Pro de Xiaomi les bat tous à $0.13.

Zhipu propose aussi des abonnements de codage et des limites de débit plus élevées que la plupart de ses rivaux, ce qui compte pour les équipes qui font tourner des agents en continu ; le GLM Coding Plan démarre à $18 par mois et couvre désormais la 5.3 comme la 5.3 Flash. Pour le détail plan par plan, y compris les paliers de codage et les modèles gratuits, voyez notre guide des tarifs GLM, et comparez-le au reste du marché dans notre comparatif des prix de l'IA.

Quel modèle devriez-vous vraiment choisir ?

La réponse à cinq dépend de ce que vous optimisez. Pour le codage haut de gamme et les longues tâches agentiques, Claude Opus 5.5 s'impose, avec GLM-5.3 en dauphin économique. Pour le meilleur rapport qualité-prix à grande échelle, partez sur GLM-5.3 Flash, puis confrontez-le à MiMo-V2.6-Pro et à GPT-6 Luna, car chacun le bat sur un axe.

Les tâches spécialisées se répartissent tout aussi nettement. Le multimodal et l'écosystème Google reviennent à Gemini, l'information en temps réel et les données X vont à Grok 4.7, et tout ce qui exige des poids téléchargeables ou de l'auto-hébergement signifie GLM ou DeepSeek, les seuls modèles du groupe que vous pouvez faire tourner sur votre propre matériel. Au sein de GLM, les options sous licence MIT sont la 5.2 et la 5.3 Flash, tandis que la 5.3 sort sous les conditions propres à Z.ai et, avec 753 milliards de paramètres, réclame un serveur multi-GPU et non une station de travail.

Remarquez qu'aucun modèle ne remporte toutes les tâches. C'est la vraie leçon de toute comparaison GLM contre Claude contre tous les autres : le « meilleur » modèle dépend entièrement de la tâche à accomplir, et les équipes les plus avisées répartissent les différentes tâches entre différents modèles.

Conclusion : vous n'êtes pas obligé de n'en choisir qu'un seul

GLM a transformé la question GLM contre Claude en véritable compétition, puis a discrètement déplacé les buts au sein de sa propre famille. GLM-5.3 offre un raisonnement proche de la frontière pour une fraction du prix de Claude, GLM-5.3 Flash en offre l'essentiel pour un dixième du tarif de la 5.3, et GLM-5.2, le modèle sur lequel cette comparaison reposait, est celui qu'il faut cesser d'appeler. Face à GPT, Gemini et Grok, GLM gagne sur l'ouverture et sur le score par dollar dans le bas de gamme. Il perd la couronne de la capacité pure au profit de Claude, et la couronne open-weight au profit de Xiaomi et d'Alibaba.

Puisque le gagnant change à chaque tâche, la solution pratique est de garder plusieurs modèles sous la main. Fello AI est une application native pour Mac, iPhone et iPad qui réunit Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, DeepSeek et des modèles ouverts comme GLM derrière un seul abonnement, aux côtés de Perplexity, Kimi et Qwen. Elle démarre à $9.99 par mois, avec un niveau gratuit à essayer d'abord et une note de 4,7 étoiles sur plus de 27 000 avis, si bien que vous pouvez envoyer chaque tâche au modèle qui la remporte sans jongler avec cinq factures séparées. C'est ainsi que vous obtenez le meilleur de toute cette comparaison au lieu de vous engager d'un seul côté. Sur Mac, tout cela tourne via un client de bureau GLM natif unique, aux côtés de chaque autre modèle de cette comparaison.

Questions fréquentes