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KI-Werkzeug

GLM-5.2 Bewertung

GLM-5.2 ist ein großes Sprachmodell von Zhipu AI mit 750 Milliarden Parametern und Open-Source-Verfügbarkeit, das für Codierungsaufgaben entwickelt wurde, mit einem Fokus auf Kosteneffizienz und die Ausführung von Langzeitaufgaben (long-horizon task execution).

shipped 22. Juni 2026freemium
Domain rating79Monthly visits252K/moAI-readablepartial
GLM-5.2 - AI tool for . Professional illustration showing core functionality and features.

Warum es wichtig ist

1Verfügt über ein Mixture-of-Experts (MoE)-Backbone mit 744 Milliarden Parametern und etwa 40 Milliarden aktiven Parametern pro Token.
2Bietet ein Kontextfenster von 1 Million (1M) Tokens und eine maximale Ausgabe von 131.072 Tokens.
3Veröffentlicht am 13. Juni 2026 für GLM Coding Plan-Nutzer, mit offenen Gewichten (open weights), die am 16. Juni 2026 unter einer MIT license verfügbar gemacht wurden.
4Primär konzipiert für autonome Softwareentwicklung (autonomous software engineering), agentic coding und die Ausführung von Langzeitaufgaben (long-horizon task execution).

Stork’s verdict on GLM-5.2

GLM-5.2 bietet eine kostengünstige, langfristige Codierung, aber seine rohe Intelligenz wird die besten geschlossenen Modelle nicht immer übertreffen.

GLM-5.2 reviewed by Stork AI · stork.ai/de/glm-5-2

Spezifikationen

API-Dokumentation

Dokumentation ansehen →

API verfügbar

Ja, öffentliche API

overview

Was ist GLM-5.2?

GLM-5.2 ist ein großes Sprachmodell-Tool, das von Zhipu AI entwickelt wurde und es Entwicklern und Organisationen ermöglicht, komplexe Codierungsaufgaben und langfristige Software-Engineering-Workflows (long-horizon software engineering workflows) auszuführen. Es verfügt über eine Mixture-of-Experts-Architektur mit 744 Milliarden Parametern und unterstützt die autonome Softwareentwicklung (autonomous software development). Dieses Modell, mit etwa 40 Milliarden aktiven Parametern pro Token, wurde am 13. Juni 2026 für GLM Coding Plan-Nutzer veröffentlicht, wobei seine offenen Gewichte (open weights) am 16. Juni 2026 unter einer MIT license verfügbar gemacht wurden. GLM-5.2 wurde entwickelt, um proprietäre Modelle durch seine Fähigkeiten im agentic coding und seine Kosteneffizienz herauszufordern, insbesondere für Aufgaben, die über längere Zeiträume hinweg kontinuierliche Arbeit erfordern.

features

Hauptmerkmale von GLM-5.2

GLM-5.2 integriert mehrere architektonische und funktionale Merkmale, die darauf ausgelegt sind, seine Leistung für komplexe Codierungs- und Langzeitaufgaben (long-horizon tasks) zu optimieren.

  • Mixture-of-Experts (MoE)-Backbone mit 744 Milliarden Parametern und etwa 40 Milliarden aktiven Parametern pro Token.
  • 1 Million (1M) Token Kontextfenster, das die Verarbeitung großer Codebasen und umfangreicher Kontextinformationen ermöglicht.
  • Maximale Ausgabe von 131.072 Tokens, die die Generierung umfangreicher Codesegmente oder Multi-File-Diffs erleichtert.
  • Integrierter „Thinking Mode“ zur Aufschlüsselung komplexer Probleme in logische Schritte, wodurch die Problemlösung in STEM und Mathematik verbessert wird.
  • Duale Denkaufwandsstufen („high“ und „max“), um Leistung und Latenz je nach Aufgabenanforderungen auszugleichen.
  • „IndexShare“-Architektur, die denselben Indexer über alle vier sparse attention layers hinweg wiederverwendet und die FLOPs pro Token bei einer Kontextlänge von 1M um das 2,9-fache reduziert.
  • Verbesserte Multi-Token Prediction (MTP)-Schicht, die die Akzeptanzlänge der speculative decoding um bis zu 20% erhöht.
  • Open-Source-Verfügbarkeit unter einer MIT license, die keine regionalen oder technischen Zugangsbeschränkungen für seine Gewichte (weights) bietet.
  • Anthropic-kompatibler API endpoint, der die Integration in bestehende Tools wie Claude Code und Cline ermöglicht.
  • Training vollständig mit heimischen Huawei Ascend Chips durchgeführt.

use cases

Wer sollte GLM-5.2 verwenden?

GLM-5.2 wurde für spezifische Benutzergruppen und Anwendungen entwickelt, die von seinem großen Kontextfenster, seiner fortschrittlichen Denkfähigkeit und seinem kostengünstigen Open-Source-Modell profitieren.

  • Softwareentwickler und Entwicklungsteams: Für autonome Softwareentwicklung (autonomous software engineering), die Bearbeitung komplexer Codierungsaufgaben, die Übernahme von Codebasen auf Projektebene und die Aufrechterhaltung der Konsistenz über mehrere Dateien hinweg für Aufgaben wie module decoupling, API migration und cross-language refactoring.
  • Entwickler, die eine long-horizon task execution benötigen: Für kontinuierliche Arbeit über längere Zeiträume, einschließlich automated research, performance optimization und komplexer debugging scenarios.
  • Organisationen mit hohem Textverarbeitungsbedarf: Seine Effizienz und Preisgestaltung machen es geeignet für batch processing-Aufgaben wie document summarization, content moderation und classification.
  • Forscher und Entwickler für Fine-tuning-Projekte: Als open-weight Modell bietet es eine robuste Basis für das fine-tuning auf domänenspezifischen Daten und custom applications.
  • Unternehmen mit Anforderungen an die Datenhoheit (Data Sovereignty): Organisationen mit strenger Daten-Governance können davon profitieren, GLM-5.2 on-premises durch self-hosted deployments zu betreiben.

pricing

GLM-5.2 Preise & Pläne

GLM-5.2 arbeitet nach einem Freemium-Modell. Obwohl spezifische gestaffelte Preisdetails für seinen API-Zugang oder verwaltete Dienste nicht öffentlich detailliert sind, ist das Modell für seine Kosteneffizienz im Vergleich zu proprietären Alternativen bekannt. Die offenen Gewichte (open weights) von GLM-5.2 sind unter einer MIT license verfügbar, was kostenloses self-hosting und Entwicklung ohne direkte Lizenzkosten ermöglicht.

  • Freemium: Spezifische Stufendetails sind nicht öffentlich verfügbar, aber das Modell ist für seine Kosteneffizienz im Vergleich zu proprietären Alternativen bekannt, wobei offene Gewichte (open weights) unter einer MIT license verfügbar sind.

Pros

  • +750 billion parameter open-weight model with an MIT license, allowing for self-hosting and fine-tuning.
  • +Exceptional performance on long-horizon coding and agentic workflows, maintaining context over extended sessions.
  • +Significantly more cost-effective than top-tier closed models like Claude Opus 4.8 or GPT-5.5.
  • +Achieves a high score of 51 on the Artificial Analysis Intelligence Index, ranking as the highest-scoring open-weight model.
  • +Incorporates architectural innovations such as IndexShare and an Improved Multi-Token Prediction (MTP) Layer for enhanced efficiency and speed.
  • +Strong capabilities in extended-context reasoning and processing large volumes of information.

Cons

  • −Its 'raw intelligence' may not consistently surpass top-tier closed models like Claude Opus or GPT-5.5 in all general reasoning tasks.
  • −Code review performance can vary, with coverage potentially dropping on more complex codebases.
  • −Usage of GLM-5.2 and GLM-5-Turbo models is deducted at 3x during peak hours and 2x during off-peak hours for GLM Coding Plans.
  • −Pricing structures can be complex, with different rates for cached input, standard API, and third-party providers.
  • −Requires integration via API or specific coding plans, not offered as a standalone consumer application.

Ähnliche Tools

GLM-5.2 vs. Wettbewerber

GLM-5.2 positioniert sich in der Wettbewerbslandschaft großer Sprachmodelle, insbesondere solcher, die sich auf Codierungs- und Langzeitaufgaben (long-horizon tasks) konzentrieren, indem es eine Kombination aus Skalierung, Kontext und Open-Source-Verfügbarkeit bietet.

1
DeepSeek-V4 / DeepSeek CoderOn StorkCompare

DeepSeek offers a range of highly capable, cost-effective open-weight models specifically designed for coding and reasoning, with strong performance on benchmarks.

DeepSeek-V4 Pro (1.6T total, 49B active) and DeepSeek-Coder-V2 (236B total, 21B active) are open-weight models with MIT or Apache 2.0 licenses, similar to GLM-5.2's open-source nature. DeepSeek models are known for their competitive pricing, with V4 Flash being particularly cost-efficient, and offer long context windows (1M for V4, 128K for Coder-V2), comparable to GLM-5.2's 1M context window.

2
Mistral AI (Codestral)On StorkCompare

Mistral AI provides a family of powerful, efficient, and cost-effective models, with specialized variants like Codestral specifically optimized for coding tasks.

Mistral offers a freemium chat product and competitive API pricing, similar to GLM-5.2's freemium model and focus on cost-effectiveness. Codestral is a coding-focused model, directly competing with GLM-5.2's primary use case, and Mistral models support long context windows (e.g., 128K for Mistral Small 3.1).

3
Code Llama (Meta)↗

Code Llama is a family of open-source large language models specifically fine-tuned by Meta for code generation, infilling, and understanding natural language instructions about code.

Code Llama is open-source and free for research and commercial use, directly aligning with GLM-5.2's open-source and cost-effective nature. While its parameter counts vary (e.g., 7B to 70B), it offers strong coding performance and supports large input contexts (up to 100K tokens), making it a direct competitor for coding tasks.

4
Qwen (Alibaba Cloud)↗

Qwen is a series of open-weight, multimodal LLMs from Alibaba Cloud with strong coding capabilities and support for long-context reasoning and multilingual tasks.

Qwen models, such as Qwen3-Coder-480B-A35B (480B total / 35B active), are open-weight (Apache 2.0) and excel in coding benchmarks, similar to GLM-5.2's focus. They offer long context windows (256K natively, expandable to 1M via Yarn), making them strong alternatives for complex coding and agentic workflows.

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