GLM-5.1 vs GLM-5.2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GLM-5.1 von Zhipu AI und GLM-5.2 von Zhipu AI gehören zu den führenden KI-Modellen. GLM-5.1 bietet ein Kontextfenster von 200K Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während GLM-5.2 1M Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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GLM-5.1
Open-Weights-Coding-SpezialistGLM-5.1 von Zhipu AI ist ein KI-Modell für lokale Softwareentwicklung und Codegenerierung auf Basis offener Modellgewichte mit 200K Kontextfenster, 65 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 89/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugang
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
200K tokens
63%
GLM-5.2
Open-Weights-BasismodellGLM-5.2 von Zhipu AI ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 1M Kontextfenster, 60 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 91/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugang.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
1M tokens
67.5%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- GLM-5.2 has a larger context window (1M vs 200K tokens).
- GLM-5.1 is faster at 65 tok/s vs 60 tok/s.
- GLM-5.2 leads on SWE-bench coding (67.5% vs 63.0%).
| Feature | GLM-5.1 | GLM-5.2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 89 | 91 |
Provider | Zhipu AI | Zhipu AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 32K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 60 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 63% | 67.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 70% | 73.5% |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkGeprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GLM-5.1 · Strengths & Key Advantages
- 200K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 63% · GPQA Diamond 70%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 65 Token/Sekunde bei nur 610 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (280B MoE) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
GLM-5.2 · Strengths & Key Advantages
- 1M Kontextfenster und bis zu 32K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 67.5% · GPQA Diamond 73.5%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 60 Token/Sekunde bei nur 650 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (350B MoE) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GLM-5.1 | GLM-5.2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 26K | 30K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 9K | 12K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GLM-5.1 | GLM-5.2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | glm-5-1 | glm-5-2 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-04 | 2026-06 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | February 2026 |
| Architecture | Expanded Code-Centric MoE Frontier Transformer | Massive Million-Token Open MoE Frontier Transformer |
| Parameters | 280B MoE | 350B MoE |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 174 GB VRAM (4-bit Quantized) · 602 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 217 GB VRAM (4-bit Quantized) · 753 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
GLM-5.1 vs GLM-5.2: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, GLM-5.1 or GLM-5.2?
GLM-5.2 is more intelligent. It scores 91 compared with 89 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GLM-5.1 is faster, generating 65 tokens per second compared with 60 tokens per second.
Which model has lower latency?
GLM-5.1 has lower latency, with a time to first token of 0.61s compared with 0.65s.
Which model has a larger context window?
GLM-5.2 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 200K tokens.
Fazit
Sowohl GLM-5.1 (Optimal für lokale Softwareentwicklung und Codegenerierung auf Basis offener Modellgewichte, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch GLM-5.2 (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: GLM-5.2 führt bei komplexem Reasoning und Coding, GLM-5.1 liefert den höheren Token-Durchsatz und GLM-5.1 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – GLM-5.1 oder GLM-5.2?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt GLM-5.2 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von GLM-5.1 und GLM-5.2?+
GLM-5.1 kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, GLM-5.2 liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist GLM-5.1 günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
GLM-5.1 bietet 200K Tokens Kontext gegenüber 1M Tokens bei GLM-5.2. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt GLM-5.1 vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Zhipu AI und Zhipu AI, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).