GLM-5.1 vs Claude, GPT, Gemini, DeepSeek: So schlägt sich Zhipu AIs neuestes Modell im Vergleich

Zhipu AI hat am 27. März 2026 GLM-5.1 veröffentlicht, und die Zahlen sorgen für Aufsehen. Das chinesische KI-Labor – das im Januar an der Hongkonger Börse mit einer Bewertung von 31,3 Milliarden Dollar an die Börse ging – behauptet, ihr neuestes Modell erreiche 94,6 % von Claude Opus 4.6’s Coding-Leistung, und das als Open-Weights-Modell, das vollständig ohne Nvidia-Hardware trainiert wurde.

So schneidet GLM-5.1 im Vergleich zu allen wichtigen Frontier-Modellen des Jahres 2026 ab.

Was ist GLM-5.1?

GLM-5.1 ist ein inkrementelles Upgrade von GLM-5, das sich durch verbessertes Post-Training auf besseres Coding und Reasoning konzentriert. Die Basisarchitektur wird mit GLM-5 geteilt:

Spezifikation	Detail
Gesamtparameter	744B (Mixture-of-Experts)
Aktive Parameter	40–44B pro Token
Experten-Architektur	256 Experten, 8 aktiv pro Token
Kontextfenster	200K Token
Max. Ausgabe	131.072 Token
Trainingsdaten	28,5 Billionen Token
Trainings-Hardware	100.000 Huawei Ascend 910B Chips
Lizenz	MIT (Open-Weights)

Die Geschichte der Trainingsinfrastruktur ist bedeutsam: GLM-5 und 5.1 wurden ausschließlich auf Huawei Ascend Chips trainiert – ohne Nvidia-GPUs. Angesichts der US-Exportbeschränkungen für KI-Chips nach China ist dies ein Meilenstein für Chinas KI-Selbstständigkeit.

Was ist neu in 5.1

GLM-5.1 ist keine neue Architektur – es ist eine Post-Training-Verfeinerung von GLM-5 mit Fokus auf Coding:

• Der Coding-Benchmark-Score verbesserte sich von 35,4 (GLM-5) auf 45,3 (GLM-5.1) – ein Zuwachs von 28 %
• Damit erreicht es 94,6 % von Claude Opus 4.6’s Coding-Score (45,3 vs. 47,9)
• Verbessert durch progressives Alignment: Multi-Task-SFT → Reasoning RL → Agentic RL → General RL → On-Policy Cross-Stage-Destillation

Der Benchmark-Vergleich

So schneidet GLM-5/5.1 im Vergleich zu allen Frontier-Modellen mit verfügbaren Benchmark-Daten ab:

Reasoning und Wissen

Modell	GPQA Diamond	AIME 2025	MMLU	HLE
GPT-5.2 (OpenAI)	92,4 %	100 %	~90 %	N/A
Claude Opus 4.6 (Anthropic)	91,3 %	99,8 %	91,1 %	53,1 %
Qwen 3.5 (Alibaba)	88,4 %	N/A	88,5 %	N/A
GLM-5 (Zhipu AI)	86,0 %	92,7 %	88–92 %	30,5
DeepSeek V3.2	N/A	89,3 %	~88,5 %	N/A
Gemini 2.5 Pro (Google)	84,0 %	86,7 %	89,8 %	18,8 %
Llama 4 Maverick (Meta)	84,0 %	83,0 %	85,5 %	N/A

GLM-5 behauptet sich beim Reasoning – besonders bei AIME 2025 (92,7 %), wo es DeepSeek, Gemini und Llama übertrifft. Beim GPQA Diamond und Humanity’s Last Exam liegt es jedoch hinter Claude Opus 4.6 und GPT-5.2 zurück.

Coding

Modell	SWE-bench Verified	LiveCodeBench	Coding Score
Claude Opus 4.6	80,8 %	N/A	47,9
GPT-5.2	80,0 %	N/A	N/A
GLM-5.1	77,8 %	52,0 %	45,3
Qwen 3.5	76,4 %	83,6 %	N/A
DeepSeek V3.2	73,1 %	74,1 %	N/A
Gemini 2.5 Pro	63,8 %	70,4 %	N/A
Llama 4 Maverick	N/A	39,7–70,4 %	N/A

GLM-5.1’s Coding-Verbesserung ist das Hauptmerkmal. Mit 77,8 % SWE-bench Verified ist es wettbewerbsfähig gegenüber den führenden Closed-Source-Modellen – nur 3 Punkte hinter Claude Opus 4.6 (80,8 %) und GPT-5.2 (80,0 %). Für ein Open-Weights-Modell ist das außergewöhnlich.

Menschliche Präferenz (Chatbot Arena)

Modell	Arena ELO	Rang
Claude Opus 4.6	~1503	#1
GLM-5	1451	Spitzenklasse

GLM-5 belegt Platz #1 unter den Open-Weights-Modellen sowohl in der Text Arena als auch in der Code Arena auf LMArena – ein starkes Ergebnis bei menschlicher Präferenz, auch wenn es Opus 4.6 insgesamt nicht erreicht.

Preisvergleich

Einer der stärksten Vorteile von GLM-5.1 sind die Kosten.

Modell	Eingabe (pro 1M Token)	Ausgabe (pro 1M Token)
GLM-5.1	1,00 $	3,20 $
DeepSeek V3.2	0,27 $	1,10 $
Claude Sonnet 4.6	3,00 $	15,00 $
GPT-5.2	3,00 $	12,00 $
Claude Opus 4.6	15,00 $	75,00 $
Gemini 2.5 Pro	1,25 $	10,00 $

GLM-5.1 bietet frontier-nahe Leistung zu einem Bruchteil der Kosten von Claude Opus 4.6 oder GPT-5.2. Nur DeepSeek unterbietet es beim reinen Preis.

Zhipu AI bietet außerdem ein GLM Coding Plan-Abonnement an:

• Lite: 3 $/Monat für 120 Prompts
• Pro: 15 $/Monat für 600 Prompts

Im Vergleich dazu kostet Claude Max 100–200 $/Monat.

Was GLM-5.1 auszeichnet

1. Open-Weights auf Frontier-Niveau

GLM-5 ist das erste Open-Weights-Modell, das Score 50 im Artificial Analysis Intelligence Index erreicht. Die Gewichte sind auf HuggingFace unter MIT-Lizenz verfügbar (zai-org/GLM-5) und können über vLLM, SGLang und KTransformers eingesetzt werden. GLM-5.1-Gewichte sind angekündigt, aber noch nicht veröffentlicht.

2. Kein Nvidia erforderlich

Trainiert auf 100.000 Huawei Ascend 910B Chips beweist GLM-5/5.1, dass Frontier-KI-Training ohne Nvidia-Hardware möglich ist. Dies hat geopolitische Implikationen, die über die technische Leistung hinausgehen.

3. Aggressives Post-Training

Die 28-prozentige Coding-Verbesserung von GLM-5 auf 5.1 stammte vollständig aus Post-Training-Optimierung – gleiches Basismodell, besseres Alignment. Zhipus „Progressive Alignment”-Pipeline (Multi-Task-SFT → Multi-Stage RL → Cross-Stage-Destillation) erzielt echte Fortschritte.

4. Reduzierte Halluzinationen

GLM-5 zeigte eine Verbesserung um 35 Punkte im AA-Omniscience Index gegenüber GLM-4.7 bei besserer Token-Effizienz (~110M Ausgabe-Token vs. ~170M für ähnliche Aufgaben). Es sagt weniger und trifft mehr.

Einschränkungen

• Nur Text. Keine Bild-, Audio- oder Videoeingabe. Für multimodale Aufgaben werden Claude, GPT oder Gemini benötigt.
• Selbstgemeldete Coding-Scores. Die 94,6-%-von-Opus-Behauptung verwendet Claude Code als Evaluierungsrahmen. Eine unabhängige Überprüfung steht noch aus.
• Speicheranforderungen. Das vollständige BF16-Modell benötigt ~1,49 TB – Self-Hosting ist nicht trivial.
• GLM-5.1-Gewichte noch nicht veröffentlicht. Derzeit ist nur GLM-5 als Open-Weights verfügbar.

Wann welches Modell verwenden

GLM-5.1 wählen, wenn:

• Frontier-Level Coding-Leistung zu geringen Kosten benötigt wird
• Open-Weights / Self-Hosting für das Deployment wichtig ist
• Auf chinesischer Cloud-Infrastruktur (Huawei Ascend) aufgebaut wird
• Das Budget eine primäre Einschränkung ist und DeepSeek die Anforderungen nicht erfüllt

Claude Opus 4.6 wählen, wenn:

• Maximale Leistung über alle Aufgaben hinweg Priorität hat
• Das beste Reasoning benötigt wird (GPQA 91,3 %, HLE 53,1 %, AIME 99,8 %)
• Agentische Workflows und komplexe mehrstufige Aufgaben der Anwendungsfall sind
• Multimodale Fähigkeiten benötigt werden

GPT-5.2 wählen, wenn:

• Perfekte Mathe-Scores wichtig sind (AIME 100 %)
• Im OpenAI-Ökosystem gearbeitet wird
• Starke multimodale und Tool-Use-Fähigkeiten benötigt werden

DeepSeek V3.2 wählen, wenn:

• Kosteneffizienz oberste Priorität hat (0,27 $/1,10 $ pro M Token)
• Open-Source mit starkem Coding (SWE-bench 73,1 %)
• Die günstigste frontier-nahe Option gewünscht wird

Qwen 3.5 wählen, wenn:

• Die beste Open-Source-LiveCodeBench-Leistung benötigt wird (83,6 %)
• SWE-bench 76,4 % bei Open-Weights ausreicht
• Starker GPQA Diamond (88,4 %) unter Open-Modellen gewünscht wird

Das Fazit

GLM-5.1 ist ein echtes frontier-nahes Modell. Mit 94,6 % von Claude Opus 4.6’s Coding-Leistung, 77,8 % SWE-bench Verified und 1,00 $/3,20 $ pro Million Token bietet es ein überzeugendes Wertangebot – insbesondere als Open-Weights-Modell.

Die größere Geschichte ist, was GLM-5.1 repräsentiert: ein chinesisches Labor, das frontier-wettbewerbsfähige KI auf heimischer Hardware entwickelt, sie als Open-Weights veröffentlicht und aggressiv bepreist. Die Lücke zwischen den besten Closed-Source-Modellen (Claude Opus 4.6, GPT-5.2) und den besten Open-Modellen (GLM-5.1, Qwen 3.5, DeepSeek) schrumpft weiter.

Für Entwickler bedeutet das mehr Optionen zu geringeren Kosten. Für die Branche bedeutet es, dass die Frontier immer voller wird – und das ist gut für alle.