Direktvergleich
Gemini 3.7 Flash vs. GLM-5.1
Veröffentlichte Benchmarkwerte aus derselben Version und Vergleichskohorte, API-Preise und technische Eckdaten. Unterschiedliche Testeinstellungen werden sichtbar ausgewiesen.
5
gemeinsame Messreihen
5
verschiedene Benchmarks
16.08.2026
jüngster Abruf
Modellauswahl ändern
Steckbrief und Kosten
Allgemeine Daten und Standard-API-Preise
Nicht veröffentlichte Parameterzahlen oder Wissensstände bleiben als solche markiert. Die Tabelle zeigt direkte Standardtarife pro Token einschließlich hinterlegter Kontextstufen. Batch, Fast, Priority, regionale Aufschläge, Toolaufrufe und Cloudpreise sind nicht eingerechnet.
| Merkmal | Gemini 3.7 Flash | GLM-5.1 |
|---|---|---|
| Anbieter | Z.ai | |
| Erschienen | 13. Aug. 2026 | 7. Apr. 2026 |
| Verfügbarkeit | Aktiv | Open Source |
| Modelltyp | Proprietär | Open Weights |
| Parameter | Nicht veröffentlicht | 744 Mrd., 40 Mrd. aktiv |
| Architektur | Nicht veröffentlicht | Mixture of Experts |
| Kontextfenster | 1.048.576 Token | 200.000 Token |
| Wissensstand | März 2026 | Nicht veröffentlicht |
| Technische Quellen | Modell, Wissensstand | Modell, Kontext |
| API-Preise pro 1 Mio. Token | ||
| API-Eingabe | 0,75 $ | 1,4 $ |
| API-Ausgabe | 3,75 $ | 4,4 $ |
| Cache lesen | 0,07 $ | 0,26 $ |
| Cache schreiben (5 Min.) | Nicht ausgewiesen | Nicht ausgewiesen |
| Cache schreiben (1 Std.) | Nicht ausgewiesen | Nicht ausgewiesen |
| Preis geprüft | 16.08.2026Quelle | 30.07.2026Quelle |
Leistung
Gemeinsame Benchmarks
Nur veröffentlichte Ergebnisse mit derselben Benchmark-Version, Aufgabe, Metrik und Vergleichskohorte werden gegenübergestellt. Wenn Anbieter unterschiedliche Reasoning-Stufen, Agenten oder Ausgabegrenzen verwendet haben, steht das direkt in der Tabelle.
| Benchmark und Aufgabe | Gemini 3.7 Flash | GLM-5.1 | Vergleichbarkeit | Quelle |
|---|---|---|---|---|
| Finance Agent (v2)Overall | 59,042 %Gewinner | 44,792 % | 2accuracyMehr ist besserKohorte: vals-finance-agent-v2:2:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: Gemini 3.7 FlashGemini 3.7 Flash: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 14.08.2026Import-ID: vals-fabv2-2026-08-16-8853da43085dAbgerufen am 16.08.2026 |
| Harvey's Legal Agent BenchmarkOverall · Task fully resolved | 8,75 %Gewinner | 0 % | 1task resolution rateMehr ist besserKohorte: vals-legal-agent-benchmark:1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: Gemini 3.7 FlashGemini 3.7 Flash: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 14.08.2026Import-ID: vals-hlab-2026-08-16-bae90566df2fAbgerufen am 16.08.2026 |
| Legal Research BenchOverall · All-pass | 34,615 %Gewinner | 27,885 % | 1all-pass rateMehr ist besserKohorte: vals-legal-research:1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: Gemini 3.7 FlashGemini 3.7 Flash: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 14.08.2026Import-ID: vals-legal_research-2026-08-16-af296c00ecaaAbgerufen am 16.08.2026 |
| Terminal-Bench 2.1Overall | 77,528 %Gewinner | 56,929 % | 2.1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-terminal-bench-2-1:2.1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: Gemini 3.7 FlashGemini 3.7 Flash: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 13.08.2026Import-ID: vals-terminal-bench-2-1-2026-08-16-b3f38c18bea4Abgerufen am 16.08.2026 |
| Vibe Code Bench v1.1Overall | 70,395 %Gewinner | 31,456 % | 1.1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-vibe-code-bench:1.1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: Gemini 3.7 FlashGemini 3.7 Flash: Harness: OpenHands GLM-5.1: Harness: OpenHands | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 13.08.2026Import-ID: vals-vibe-code-2026-08-16-a73c9770bcc4Abgerufen am 16.08.2026 |
So liest du den Vergleich
Ein Benchmark-Sieg ist kein Gesamturteil
Entscheidend sind deine Aufgaben, dein Budget und die benötigte Kontextlänge. Ein Coding-Benchmark sagt wenig über Bildverständnis oder Agentenarbeit aus.
Preise beziehen sich auf die offiziellen API-Tarife pro 1 Mio. Token. Web-Abos und Cloud-Aufschläge können davon abweichen.
Jeder Messwert verlinkt seine Messstelle und zeigt den Abrufstand. Je nach Kennzeichnung handelt es sich um eine Anbieterangabe, ein offizielles Benchmark-Leaderboard oder eine unabhängige Evaluation. Strittige oder archivierte Ergebnisse werden nicht verwendet.
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