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DeepSeek
DeepSeek offers highly cost-effective open-weight models with strong performance in algorithmic reasoning and competitive programming, alongside a 1M token context window.
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 2026aifreemium
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).
GLM-5.2 at a Glance
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Qwen (Alibaba Cloud)
Qwen provides a family of open-weight large language models, including variants optimized for demanding agentic coding and long context windows, with competitive performance against frontier models.
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MiniMax
MiniMax M3 is a recently released open-weight model that combines frontier-tier coding capabilities with a 1M-token context and native multimodal input support.
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Kimi (Moonshot AI)
Kimi specializes in long-context processing and agent-oriented workflows, particularly strong in coordinating multi-agent swarms for complex coding tasks.
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.
quick facts
Kurzfakten
| Attribut | Wert |
|---|---|
| Entwickler | Zhipu AI |
| Geschäftsmodell | Freemium |
| Preisgestaltung | Freemium |
| Plattformen | API |
| API verfügbar | Ja (Anthropic-compatible endpoint) |
| Lizenz | MIT open-source (für open weights) |
| Parameter | 744 Milliarden (MoE, ~40 Milliarden aktiv) |
| Kontextfenster | 1 Million Tokens |
| Max. Ausgabe-Tokens | 131.072 |
| Trainingshardware | Huawei Ascend chips |
| URL | https://www.z.ai/ |
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.
- 1Mixture-of-Experts (MoE)-Backbone mit 744 Milliarden Parametern und etwa 40 Milliarden aktiven Parametern pro Token.
- 21 Million (1M) Token Kontextfenster, das die Verarbeitung großer Codebasen und umfangreicher Kontextinformationen ermöglicht.
- 3Maximale Ausgabe von 131.072 Tokens, die die Generierung umfangreicher Codesegmente oder Multi-File-Diffs erleichtert.
- 4Integrierter „Thinking Mode“ zur Aufschlüsselung komplexer Probleme in logische Schritte, wodurch die Problemlösung in STEM und Mathematik verbessert wird.
- 5Duale Denkaufwandsstufen („high“ und „max“), um Leistung und Latenz je nach Aufgabenanforderungen auszugleichen.
- 6„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.
- 7Verbesserte Multi-Token Prediction (MTP)-Schicht, die die Akzeptanzlänge der speculative decoding um bis zu 20% erhöht.
- 8Open-Source-Verfügbarkeit unter einer MIT license, die keine regionalen oder technischen Zugangsbeschränkungen für seine Gewichte (weights) bietet.
- 9Anthropic-kompatibler API endpoint, der die Integration in bestehende Tools wie Claude Code und Cline ermöglicht.
- 10Training 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.
- 1Softwareentwickler 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.
- 2Entwickler, die eine long-horizon task execution benötigen: Für kontinuierliche Arbeit über längere Zeiträume, einschließlich automated research, performance optimization und komplexer debugging scenarios.
- 3Organisationen mit hohem Textverarbeitungsbedarf: Seine Effizienz und Preisgestaltung machen es geeignet für batch processing-Aufgaben wie document summarization, content moderation und classification.
- 4Forscher 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.
- 5Unternehmen 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.
- 1Freemium: 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.
competitors
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↗
DeepSeek offers highly cost-effective open-weight models with strong performance in algorithmic reasoning and competitive programming, alongside a 1M token context window.
DeepSeek V4 Flash is significantly cheaper per token than GLM-5.2, while DeepSeek V4 Pro excels in algorithms where GLM-5.2 leads in general software engineering tasks. Both are open-weight and MIT-licensed, targeting developers seeking frontier coding without proprietary lock-in.
2
Qwen (Alibaba Cloud)↗
Qwen provides a family of open-weight large language models, including variants optimized for demanding agentic coding and long context windows, with competitive performance against frontier models.
Qwen 3.6 Plus is a top open-weight choice for agentic coding with a 1M token context, similar to GLM-5.2's focus on long-horizon tasks, and is noted for its cost-effectiveness.
3
MiniMax↗
MiniMax M3 is a recently released open-weight model that combines frontier-tier coding capabilities with a 1M-token context and native multimodal input support.
MiniMax M3 directly competes with GLM-5.2 in agentic coding and long-horizon task execution, offering similar performance on benchmarks like SWE-Bench Pro, but also includes multimodal capabilities.
4
Kimi specializes in long-context processing and agent-oriented workflows, particularly strong in coordinating multi-agent swarms for complex coding tasks.
Kimi K2.6 is an open-weight model that, like GLM-5.2, targets agentic coding and long-context reasoning, but emphasizes its ability to manage extensive autonomous runs and agent swarms.
❓
Häufig gestellte Fragen
+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).
+Ist GLM-5.2 kostenlos?
GLM-5.2 arbeitet nach einem Freemium-Modell. Obwohl spezifische Preisstufen nicht detailliert sind, sind seine offenen Gewichte (open weights) unter einer MIT license verfügbar, und es ist für seine Kosteneffizienz bei Codierungsaufgaben bekannt.
+Was sind die Hauptmerkmale von GLM-5.2?
Zu den Hauptmerkmalen von GLM-5.2 gehören sein Mixture-of-Experts-Backbone mit 744 Milliarden Parametern, ein 1 Million (1M) Token Kontextfenster, eine maximale Ausgabe von 131.072 Tokens, ein „Thinking Mode“ für fortgeschrittenes Denken und duale Denkaufwandsstufen. Es integriert auch die „IndexShare“-Architektur und eine verbesserte Multi-Token Prediction-Schicht, und seine offenen Gewichte (open weights) sind unter einer MIT license verfügbar.
+Wer sollte GLM-5.2 verwenden?
GLM-5.2 ist für Softwareentwickler und Entwicklungsteams für autonomes Codieren, Entwickler, die eine long-horizon task execution benötigen, Organisationen mit hohem Textverarbeitungsbedarf, Forscher für fine-tuning-Projekte und Unternehmen mit Anforderungen an die Datenhoheit (data sovereignty) für self-hosted deployments vorgesehen.
+Wie schneidet GLM-5.2 im Vergleich zu Alternativen ab?
GLM-5.2 konkurriert mit Modellen wie DeepSeek V4 Pro, Mistral AI (Codestral), MiniMax M3 und Moonshot AI (Kimi K2.6). Es führt oft bei allgemeinen Software-Engineering-Benchmarks wie SWE-bench Pro, bietet ein größeres Kontextfenster als einige andere und unterscheidet sich von multimodalen Wettbewerbern, indem es sich auf text-only agentic coding konzentriert, während es gleichzeitig open-source unter einer MIT license ist.
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