Z.AIs GLM 5.2: Ein kosteneffizientes chinesisches KI-Codemodell

Das in Peking ansässige Labor Z.ai hat am 16. Juni GLM 5.2 als Open-Weights-LLM mit 753 Milliarden Parametern und 40 Milliarden aktiven Parametern gleichzeitig unter der MIT-Lizenz veröffentlicht. Die API kostet 4,40 US-Dollar pro Million ausgegebener Tokens und ist damit deutlich günstiger als Anthropics Opus 4.8 (22 US-Dollar pro Million) und Fable (44 US-Dollar pro Million). Das Modell liegt bei agentischen Coding-Benchmarks wie FrontierSWE und PostTrainBench nahezu gleichauf mit Opus 4.8 und erzielt gute Ergebnisse bei Cybersicherheits-Benchmarks, was Vergleiche mit Anthropics Mythos hervorruft. Allerdings zeigt Z.ais eigener Bericht, dass GLM 5.2 bei den meisten Coding-Benchmarks hinter Opus 4.8 und OpenAIs GPT-5.5 zurückbleibt, beispielsweise bei SWE-Marathon, wo es 13 Prozent der Aufgaben löste, gegenüber 26 Prozent bei Opus 4.8. Coder berichten von unterschiedlichen Erfahrungen: Zain Hasan von Together AI sagt, dass GLM 5.2 langfristige Aufgaben gut bewältigt und einen guten Webdesign-Geschmack hat; David Nix von MetaRouter findet es für Frontend-Arbeiten „wirklich nah“ an den Spitzenmodellen und übernimmt 10 bis 20 Prozent seiner LLM-Aufgaben. Andere wie Sai Kiran Myadaram von Indhic AI hatten Probleme mit Ratenbegrenzungen und Halluzinationen und bevorzugen OpenAIs Codex. Die Open-Weights-Natur ermöglicht das Selbst-Hosten, was Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit für US-amerikanische Unternehmen adressiert.