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

GLM-5.2 est le modèle open-weight le mieux classé sur l'Artificial Analysis Intelligence Index, avec un score de 51, tout en coûtant une fraction du prix des modèles phares fermés, et cet écart explique pourquoi la question GLM vs Claude s'est transformée en un débat bien plus vaste. Le modèle open-weight de Zhipu AI coûte $1.40 en entrée / $4.40 en sortie par million de tokens, contre Claude Opus 5 à $5 / $25, il est distribué sous licence MIT permissive, et il échange désormais des victoires aux benchmarks avec des modèles d'OpenAI, Google, xAI et DeepSeek.

La vraie question n'est donc pas seulement GLM contre Claude. Elle est de savoir si un modèle open-weight, à une fraction du coût, peut remplacer l'un des grands modèles phares payants. Ce guide compare GLM-5.2 face à face avec Claude, GPT-5.6, Gemini, Grok et DeepSeek V4 sur le prix, les benchmarks, le contexte et le codage, puis vous indique précisément quel modèle choisir pour quelle tâche. Tous les chiffres ont été revérifiés sur les pages tarifaires des éditeurs et les classements en direct d'Artificial Analysis le 25 juillet 2026. Chaque confrontation ci-dessous utilise GLM-5.2, qui reste le dernier GLM téléchargeable en date : GLM 5.3, sorti le 14 août 2026, domine sur le codage agentique et la sécurité selon les propres chiffres de Z.ai, mais il est sorti sans poids ouverts et n'est accessible que via le GLM Coding Plan et ZCode.

Les points clés à retenir

• GLM-5.2 est le leader du rapport qualité-prix, à $1.40 / $4.40 par million de tokens contre $5 / $25 pour Claude Opus 5, soit environ 3,6 fois moins cher en entrée et 5,7 fois moins cher en sortie.
• Claude reste maître sur les tâches agentiques les plus difficiles. Claude Fable 5.1 domine l'Artificial Analysis Agentic Index avec 61 et Opus 5 se situe à 59, contre 43,1 pour GLM-5.2, et Opus 4.8 devançait déjà GLM sur SWE-bench Pro à 69,2 contre 62,1.
• GLM domine les modèles open-weight sur l'intelligence, se classant n° 1 parmi les modèles open-weight de l'Artificial Analysis Intelligence Index, devant DeepSeek V4 Pro et MiniMax-M3 (51 contre 44 pour les deux).
• DeepSeek V4 Pro est encore moins cher, à $0.435 / $0.87 par million de tokens, et domine les benchmarks de programmation compétitive.
• GLM et DeepSeek sont sous licence MIT et auto-hébergeables ; Claude, GPT, Gemini et Grok sont des modèles fermés, accessibles uniquement via API.
• GLM 5.3 ne fait pas partie de ces comparaisons. C'est le modèle le plus récent, mais il n'a ni poids ouverts ni prix par token publié, donc GLM-5.2 reste celui que vous pouvez télécharger, auto-héberger et chiffrer en coûts.

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

Voici tout le paysage réuni en un coup d'œil. Les prix sont les tarifs API officiels par million de tokens ; le contexte est la fenêtre d'entrée maximale. GLM-5.2 et DeepSeek V4 sont les deux seuls modèles open-weight de ce groupe, et DeepSeek est le moins cher des six. Le plus récent Kimi K3 de Moonshot appartient au même camp open-weight, même si ses poids ne devraient être publiés que fin juillet 2026. Le GLM 5.3 Flash de Z.ai, sorti le 26 août 2026, passe désormais sous chaque prix de ce tableau, à $0.15 en entrée et $0.50 en sortie par million de tokens.

Si vous voulez la définition complète et l'historique des versions derrière ces chiffres, notre explicatif sur ce qu'est GLM et comment la famille a évolué couvre chaque sortie, de 4.5 à 5.2. Le reste de cet article est le verdict face à face.

GLM contre chaque rival, face à face

Le tableau en un coup d'œil plante le décor, mais la vraie décision se joue confrontation par confrontation. Voici comment GLM-5.2 se positionne face à chacun des cinq grands modèles phares, avec les écarts précis de benchmarks et de prix qui doivent guider votre choix.

GLM vs Claude

C'est la confrontation que tout le monde recherche, et la réponse honnête est que Claude reste le meilleur modèle là où ça compte le plus, c'est-à-dire l'ingénierie logicielle sur plusieurs heures, l'orchestration d'outils et une écriture soignée. Le modèle phare actuel d'Anthropic est Claude Fable 5.1, sorti le 1er septembre 2026, qui domine l'Artificial Analysis Intelligence Index avec 66 et son Agentic Index avec 61 ; Claude Opus 5 suit avec 63 et 59, contre 51 et 43,1 pour GLM-5.2. Dans le face-à-face de llm-stats, le précédent modèle phare, Opus 4.8, devançait déjà GLM-5.2 sur SWE-bench Pro (69,2 contre 62,1), Tool-Decathlon (59,9 contre 48,2) et NL2Repo par une large marge. Si votre travail dépend d'un agent capable de rester cohérent sur une tâche longue et désordonnée, Claude vaut sa prime.

GLM-5.2 comble néanmoins l'écart à des endroits surprenants. Il sature presque les mathématiques olympiques, avec 99,2 sur AIME 2026 et 91,0 sur IMO-AnswerBench, des benchmarks où il se situe au sommet ou tout près du sommet de tout le champ, et il se retrouve à un point d'Opus sur plusieurs évaluations agentiques. Le prix est l'argument décisif : GLM coûte 3,6 fois moins cher en entrée et 5,7 fois moins cher en sortie. Pour les workflows qui exécutent des milliers de tours d'agent par jour, cette différence se transforme en argent réel.

Verdict : choisissez Claude Opus 5 pour du codage premium à forts enjeux et des livrables destinés aux clients ; choisissez GLM pour des pipelines à fort volume et sensibles au coût, où une qualité de niveau frontier à un sixième du prix en sortie est un compromis facile à faire. Pour le détail technique, voyez notre analyse de l'architecture et des capacités de GLM-5.2.

GLM vs GPT-5.6

GPT-5.6 Sol est le modèle phare d'OpenAI, en déploiement à grande échelle depuis le 9 juillet 2026. C'est le choix sûr par défaut pour qui veut un seul modèle qui fait un peu de tout correctement au sein d'un écosystème mature. Il égale GLM sur le raisonnement général et prend l'avantage sur l'étendue de l'outillage, des plugins et du support tiers. Ce qu'il ne fait pas, c'est rivaliser sur le prix.

À $4 en entrée / $20 en sortie par million de tokens, réduit depuis $5 / $30 le 21 août 2026, Sol n'est plus le tarif de sortie le plus élevé de ce tableau, cette place revient à Claude Opus 5 à $25, et il coûte environ 4,5 fois le tarif de GLM-5.2. OpenAI vend aussi des niveaux moins chers de la même génération, et les a fortement réduits le 30 juillet 2026, faisant passer Terra à $2 / $12 et Luna à $0.20 / $1.20, si bien que la comparaison dépend désormais entièrement du modèle que vous appelez réellement. Face à Sol, GLM est nettement moins cher. Face à Luna, ce n'est pas le cas : Luna coûte 7 fois moins cher en entrée et environ 3,7 fois moins cher en sortie que GLM-5.2. Ce que GLM continue d'offrir et qu'aucun niveau de GPT n'offre, ce sont les poids ouverts et l'auto-hébergement.

Verdict : choisissez GPT-5.6 pour la profondeur de l'écosystème, pour un généraliste fiable, et désormais pour les tokens les moins chers des deux si Luna suffit à la tâche ; choisissez GLM quand vous avez besoin de poids ouverts, d'auto-hébergement, ou d'une qualité de niveau frontier bien en dessous du prix de Sol.

GLM vs Gemini

Le modèle phare Pro que Google commercialise est Gemini 3.1 Pro à $2 / $12 par million de tokens. Une chose mérite d'être dite clairement, car elle circule constamment. Il n'existe ni Gemini 3.5 Pro ni Gemini 3.6 Pro. Le catalogue publié par Google indique 3.1 Pro comme son modèle Pro le plus récent, toujours étiqueté en préversion, et Gemini 3.6 Flash comme son modèle Flash stable le plus récent. L'avantage de Gemini est sa compréhension multimodale et ses solides performances en arène de codage, plus une intégration étroite avec Google Workspace et Search. Il se rapproche aussi davantage de GLM sur le prix que les autres modèles phares fermés.

GLM-5.2 réplique avec des scores d'intelligence brute plus élevés parmi les modèles open-weight et une sortie bien moins chère. Gemini est le meilleur choix si votre travail est chargé en images, vidéos ou documents, ou si vous vivez dans les outils de Google. Pour des charges de travail centrées sur le texte, à fort volume ou auto-hébergées, l'avantage de coût de GLM et sa licence MIT pèsent davantage.

Verdict : choisissez Gemini pour le travail multimodal et l'écosystème Google ; choisissez GLM pour les pipelines centrés sur le texte et un déploiement ouvert.

GLM vs Grok

xAI commercialise désormais deux modèles qui valent la comparaison. Grok 4.6, sorti le 12 août 2026, est le modèle phare, listé publiquement dans le catalogue API de xAI à $2 / $6 par million de tokens en dessous de 200k et $4 / $12 au-dessus, avec une fenêtre de contexte de 500k. Grok 4.3 reste disponible à $1.25 / $2.50 avec une fenêtre de 1M, ce qui en fait l'option économique plutôt que l'option puissante. La caractéristique phare de Grok est l'accès en temps réel aux données de X (Twitter), qu'aucun autre modèle ici n'offre nativement.

La comparaison de prix dépend entièrement du Grok dont on parle. Grok 4.3 est moins cher que GLM-5.2 en sortie, à $2.50 contre $4.40, mais Grok 4.6 coûte plus cher que GLM des deux côtés du compteur. Grok 4.6 vous apporte nettement plus de capacités pour ce prix que ne le faisait Grok 4.5, avec un score de 61 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index contre 51 pour GLM-5.2, un écart qui est passé de trois à dix points quand Grok 4.6 est arrivé en août sans changement de prix. Si les données X en temps réel sont essentielles à votre usage, Grok l'emporte. Si les poids ouverts, l'auto-hébergement ou la facture la plus basse comptent davantage, c'est GLM qui l'emporte.

Verdict : choisissez Grok 4.6 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-5.2 et DeepSeek V4 sont tous deux sous licence MIT, tous deux chinois, tous deux dotés d'un contexte de 1M et tous deux conçus pour des développeurs qui veulent du codage de niveau frontier sans dépendance à un fournisseur. DeepSeek V4 Pro est le moins cher des deux, mais seulement de justesse en heures de pointe. Depuis que DeepSeek est passé à une facturation selon l'heure de la journée le 16 août 2026, il coûte $0.66 / $1.98 par million de tokens hors pointe et $1.32 / $3.96 en heures de pointe (01h00-04h00 et 06h00-10h00 UTC, du lundi au vendredi), contre un tarif fixe de $1.40 / $4.40 pour GLM-5.2. Il domine les évaluations de programmation compétitive comme LiveCodeBench (93,5 %) et Codeforces (classement de 3206). Le Qwen 3.8 d'Alibaba est le poids lourd le plus récent de cette course chinoise à l'open-weight.

GLM-5.2 l'emporte sur l'intelligence générale et le codage de longue haleine, devançant DeepSeek sur SWE-bench Pro (62,1 contre 55,4) et se classant plus haut sur l'Artificial Analysis Intelligence Index (51 contre 44). La répartition est donc nette : DeepSeek pour le coût le plus bas possible et le codage de type concours, GLM pour un raisonnement global plus élevé et le travail logiciel agentique. Les deux sont de véritables leaders open-weight, ce que notre comparatif des meilleurs modèles d'IA open source couvre en détail.

Verdict : choisissez DeepSeek pour le coût le plus bas possible et le codage compétitif ; choisissez GLM pour une intelligence globale plus solide. Consultez notre analyse complète de DeepSeek V4 pour tous les détails.

Benchmarks : où GLM gagne et perd réellement

Les benchmarks racontent une histoire cohérente une fois triés en trois catégories. GLM-5.2 est compétitif au niveau frontier sur le raisonnement et les mathématiques, compétitif mais en retrait sur le codage agentique le plus difficile, et clairement en tête sur le rapport qualité-prix. Les benchmarks de GLM 5.3, plus récent, réduisent nettement l'écart sur le codage agentique, mais seulement selon les propres chiffres de Z.ai. Voici comment se décompose chaque catégorie.

Raisonnement et mathématiques : GLM est de niveau frontier

Sur le raisonnement pur et les mathématiques, GLM-5.2 rivalise avec la frontière. Il domine le champ open-weight sur GPQA Diamond (91,2 %) et sature presque les mathématiques olympiques, avec 99,2 sur AIME 2026 et 91,0 sur IMO-AnswerBench, où il se classe au sommet ou tout près du sommet de tous les modèles testés. C'est la catégorie où un modèle open-weight égale le plus nettement les modèles phares payants.

Codage et agents : les modèles fermés dominent encore

Sur l'ingénierie logicielle de longue haleine, les modèles frontier fermés dominent encore. Claude Opus 4.8 était en tête sur SWE-bench Pro (69,2 contre 62,1) et sur les marathons d'utilisation d'outils comme Tool-Decathlon (59,9 contre 48,2). Son successeur Opus 5 obtient 59 sur l'Artificial Analysis Agentic Index, juste derrière Claude Fable 5.1 à 61. C'est le travail agentique de plusieurs heures où rester cohérent sur une tâche désordonnée est exactement ce que vous payez. GLM accuse un retard de quelques points seulement, pas un gouffre, ce qui explique entièrement pourquoi l'argument du rapport qualité-prix tient. De nouveaux venus continuent de pousser cette frontière. Muse Spark 1.1 de Meta remporte plusieurs catégories d'utilisation agentique d'outils sur le propre tableau de benchmarks de Meta. Artificial Analysis le classe toutefois bien derrière GLM sur son Agentic Index indépendant, à 37,5 contre 43,1.

Sécurité : GLM devance de peu Claude Code

Le résultat le plus commenté vient du cabinet de recherche en sécurité Semgrep. Dans son test de détection de vulnérabilités IDOR reposant sur un 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 présenté comme une victoire de sept points. Qu'un modèle open-weight utilisant un simple prompt égale un agent de codage frontier sur une tâche de sécurité exigeante en raisonnement est exactement le genre de résultat qui pousse les équipes à reconsidérer le paiement de prix premium.

Ce qu'il faut en retenir est nuancé, pas un balayage total. Vous pouvez vérifier vous-même les classements en direct sur l'Artificial Analysis Intelligence Index et lire la méthodologie de Semgrep dans son article sur ses benchmarks de cybersécurité pour GLM-5.2.

Tarifs : la raison d'être de cette comparaison

Chaque verdict ci-dessus s'articule autour d'un seul fait : GLM est bien moins cher que les modèles phares fermés. À $1.40 / $4.40 par million de tokens, GLM-5.2 est de 3,6 à 5,7 fois moins cher que Claude Opus 5, encore plus loin devant GPT-5.6 Sol en sortie, et se situe en dessous de Gemini 3.1 Pro. Les niveaux économiques racontent une autre histoire depuis le 30 juillet 2026. DeepSeek V4 Pro et l'ancien Grok 4.3 restent en dessous de GLM, et GPT-5.6 Luna les a désormais rejoints à $0.20 / $1.20. Tous trois cèdent du terrain face à GLM quelque part, sur l'intelligence générale ou sur les poids ouverts, si bien que le token le moins cher et le meilleur rapport qualité-prix ne sont plus la même question.

Zhipu propose aussi des forfaits d'abonnement pour le codage et des limites de requêtes plus élevées que la plupart de ses rivaux, ce qui compte pour les équipes qui font tourner des agents en continu. Pour le détail complet formule par formule, y compris les niveaux codage et les modèles gratuits, consultez notre guide des tarifs GLM dédié, et comparez-le au marché plus large dans notre comparatif des tarifs IA.

Quel modèle devriez-vous vraiment choisir ?

La réponse à cinq voies dépend de ce que vous optimisez. Pour du codage premium et des tâches agentiques longues, Claude Opus 5 est le choix, avec GLM-5.2 comme dauphin économique. Pour le meilleur rapport qualité-prix à grande échelle, optez pour GLM-5.2, ou descendez vers DeepSeek V4 Pro si vous voulez l'option la moins chère absolue.

Les tâches spécialisées se répartissent tout aussi nettement. Le travail multimodal et l'écosystème Google reviennent à Gemini 3.1 Pro, l'information en temps réel et les données X vont à Grok 4.6, et tout ce qui nécessite des poids ouverts ou l'auto-hébergement signifie GLM-5.2 ou DeepSeek V4, les seules options sous licence MIT de ce groupe.

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-5.2 a transformé la question GLM contre Claude en une véritable compétition. Il offre un raisonnement de niveau frontier à des prix open-weight, domine le champ en mathématiques tout en devançant de peu Claude Code sur un benchmark de sécurité, et ne prend du retard que sur le codage de longue haleine le plus exigeant. Face à GPT, Gemini et Grok, il l'emporte sur l'ouverture, et sur le coût face à tout le monde sauf DeepSeek et l'ancien Grok 4.3, tout en échangeant des coups sur les capacités.

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