Direktvergleich
GLM-5.2 vs. GLM-5.1
Veröffentlichte Benchmarkwerte aus derselben Version und Vergleichskohorte, API-Preise und technische Eckdaten. Unterschiedliche Testeinstellungen werden sichtbar ausgewiesen.
168
gemeinsame Messreihen
18
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 | GLM-5.2 | GLM-5.1 |
|---|---|---|
| Anbieter | Z.ai | Z.ai |
| Erschienen | 16. Juni 2026 | 7. Apr. 2026 |
| Verfügbarkeit | Open Source | Open Source |
| Modelltyp | Open Weights | Open Weights |
| Parameter | 744 Mrd., 40 Mrd. aktiv | 744 Mrd., 40 Mrd. aktiv |
| Architektur | Mixture of Experts | Mixture of Experts |
| Kontextfenster | 1.000.000 Token | 200.000 Token |
| Wissensstand | Nicht veröffentlicht | Nicht veröffentlicht |
| Technische Quellen | Modell, Kontext | Modell, Kontext |
| API-Preise pro 1 Mio. Token | ||
| API-Eingabe | 1,4 $ | 1,4 $ |
| API-Ausgabe | 4,4 $ | 4,4 $ |
| Cache lesen | 0,26 $ | 0,26 $ |
| Cache schreiben (5 Min.) | Nicht ausgewiesen | Nicht ausgewiesen |
| Cache schreiben (1 Std.) | Nicht ausgewiesen | Nicht ausgewiesen |
| Preis geprüft | 30.07.2026Quelle | 30.07.2026Quelle |
GLM-5.2GLM-5.1
API-EingabeUSD pro 1 Mio. Token, Basistarif
GLM-5.21,4 $Gleichstand
GLM-5.11,4 $Gleichstand
API-AusgabeUSD pro 1 Mio. Token, Basistarif
GLM-5.24,4 $Gleichstand
GLM-5.14,4 $Gleichstand
Cache lesenUSD pro 1 Mio. Token, Basistarif
GLM-5.20,26 $Gleichstand
GLM-5.10,26 $Gleichstand
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.
168 gemeinsame Messreihen
GLM-5.2GLM-5.1
Arena Text, Style ControlOverall. Mehr ist besser. Testaufbau nicht identisch dokumentiert
GLM-5.21.470,655 Arena-PunkteHöherer Messwert
GLM-5.11.466,935 Arena-Punkte
Code MigrationOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
GLM-5.237,87 %Gewinner
GLM-5.125,768 %
CorpFin v2Overall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
GLM-5.266,123 %Gewinner
GLM-5.164,452 %
Finance Agent (v2)Overall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
GLM-5.249,699 %Gewinner
GLM-5.144,792 %
GPQA DiamondOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
GLM-5.285,606 %Gewinner
GLM-5.184,518 %
Harvey's Legal Agent BenchmarkOverall · Task fully resolved. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
GLM-5.27,083 %Gewinner
GLM-5.10 %
Legal Research BenchOverall · All-pass. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
GLM-5.231,25 %Gewinner
GLM-5.127,885 %
LegalBenchOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
GLM-5.284,073 %
GLM-5.184,394 %Gewinner
LiveCodeBench v6Overall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
GLM-5.269,5 %
GLM-5.181,38 %Gewinner
MedCodeOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
GLM-5.240,771 %
GLM-5.141,604 %Gewinner
MedScribeOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
GLM-5.283,534 %Gewinner
GLM-5.172,27 %
MMLU-ProOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
GLM-5.286,714 %
GLM-5.186,9 %Gewinner
| Benchmark und Aufgabe | GLM-5.2 | GLM-5.1 | Vergleichbarkeit | Quelle |
|---|---|---|---|---|
| Arena Text, Style ControlOverall | 1.470,655 Arena-PunkteHöherer Messwert 95-%-Konfidenzintervall: ±5,045Der Arena-Score misst menschliche Präferenzen und ist kein fester Fähigkeitstest. Konfidenzintervall und Modellkonfiguration gehören zum Ergebnis. | 1.466,935 Arena-Punkte 95-%-Konfidenzintervall: ±4,197Der Arena-Score misst menschliche Präferenzen und ist kein fester Fähigkeitstest. Konfidenzintervall und Modellkonfiguration gehören zum Ergebnis. | style-control-v1style-controlled Bradley-Terry ratingMehr ist besserKohorte: lmarena-text-style-control:2026-08-12:overallTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Snapshot: glm-5.2-max, Reasoning: max, Harness: Arena text, style control GLM-5.1: Snapshot: glm-5.1, Harness: Arena text, style controlGLM-5.2: Stilbereinigte Arena-Bewertung aus 26.867 anonymen Paarvergleichen.GLM-5.1: Stilbereinigte Arena-Bewertung aus 39.063 anonymen Paarvergleichen. | ArenaTyp: Offizielles Benchmark-LeaderboardMessstand: 12.08.2026Import-ID: lmarena-eeedf9209373a7f9b324bfb839e7b02fedacd1e5-1611ed64f3f1Abgerufen am 16.08.2026 |
| Code MigrationOverall | 37,87 %Gewinner | 25,768 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-code-migration:1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 13.08.2026Import-ID: vals-code-migration-2026-08-16-107652dc6bfcAbgerufen am 16.08.2026 |
| CorpFin v2Overall | 66,123 %Gewinner | 64,452 % | 2accuracyMehr ist besserKohorte: vals-corp-fin-v2:2:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 12.08.2026Import-ID: vals-corp_fin_v2-2026-08-16-45bbf84f57abAbgerufen am 16.08.2026 |
| Finance Agent (v2)Overall | 49,699 %Gewinner | 44,792 % | 2accuracyMehr ist besserKohorte: vals-finance-agent-v2:2:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: 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 |
| GPQA DiamondOverall | 85,606 %Gewinner | 84,518 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-gpqa:1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 12.08.2026Import-ID: vals-gpqa-2026-08-16-7f8363eaa2dbAbgerufen am 16.08.2026 |
| Harvey's Legal Agent BenchmarkOverall · Task fully resolved | 7,083 %Gewinner | 0 % | 1task resolution rateMehr ist besserKohorte: vals-legal-agent-benchmark:1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: 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 | 31,25 %Gewinner | 27,885 % | 1all-pass rateMehr ist besserKohorte: vals-legal-research:1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: 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 |
| LegalBenchOverall | 84,073 % | 84,394 %Gewinner | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-legal-bench:1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.1GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 12.08.2026Import-ID: vals-legal_bench-2026-08-16-d5b3b1b2b5c8Abgerufen am 16.08.2026 |
| LiveCodeBench v6Overall | 69,5 % | 81,38 %Gewinner | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-lcb:1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.1GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 13.08.2026Import-ID: vals-lcb-2026-08-16-17b9c147080dAbgerufen am 16.08.2026 |
| MedCodeOverall | 40,771 % | 41,604 %Gewinner | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-medcode:1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.1GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 12.08.2026Import-ID: vals-medcode-2026-08-16-524f7f474eacAbgerufen am 16.08.2026 |
| MedScribeOverall | 83,534 %Gewinner | 72,27 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-medscribe:1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 12.08.2026Import-ID: vals-medscribe-2026-08-16-c385354a7e62Abgerufen am 16.08.2026 |
| MMLU-ProOverall | 86,714 % | 86,9 %Gewinner | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-mmlu-pro:1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.1GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 12.08.2026Import-ID: vals-mmlu_pro-2026-08-16-e14d5bb3a34cAbgerufen am 16.08.2026 |
| ProgramBenchOverall | 0,5 %Gewinner | 0 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-programbench:1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 13.08.2026Import-ID: vals-programbench-2026-08-16-08d9727662ddAbgerufen am 16.08.2026 |
| SWE-bench VerifiedOverall | 82,8 %Gewinner | 76,4 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-swebench:1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 12.08.2026Import-ID: vals-swebench-2026-08-16-c133071b8167Abgerufen am 16.08.2026 |
| TaxEval v2Overall | 73,344 %Gewinner | 71,194 % | 2accuracyMehr ist besserKohorte: vals-tax-eval-v2:2:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 12.08.2026Import-ID: vals-tax_eval_v2-2026-08-16-5bbd495dac53Abgerufen am 16.08.2026 |
| Terminal-Bench 2.1Overall | 67,79 %Gewinner | 56,929 % | 2.1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-terminal-bench-2-1:2.1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: 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 |
| Vals IndexCorpFin v2 | 66,317 %Gewinner | 65,268 % | 1.2benchmark scoreMehr ist besserKohorte: vals-vals-index:1.2:corp_fin_v2Kein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-vals_index-2026-08-11-e79d08d59249Abgerufen am 11.08.2026 |
| Vibe Code Bench v1.1Overall | 63,961 %Gewinner | 31,456 % | 1.1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-vibe-code-bench:1.1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: 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 |
| Arena Text, Style ControlBusiness, management and finance | 1.459,883 Arena-Punkte 95-%-Konfidenzintervall: ±8,752Der Arena-Score misst menschliche Präferenzen und ist kein fester Fähigkeitstest. Konfidenzintervall und Modellkonfiguration gehören zum Ergebnis. | 1.464,98 Arena-PunkteHöherer Messwert 95-%-Konfidenzintervall: ±7,499Der Arena-Score misst menschliche Präferenzen und ist kein fester Fähigkeitstest. Konfidenzintervall und Modellkonfiguration gehören zum Ergebnis. | style-control-v1style-controlled Bradley-Terry ratingMehr ist besserKohorte: lmarena-text-style-control:2026-08-12:industry_business_and_management_and_financial_operationsTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Snapshot: glm-5.2-max, Reasoning: max, Harness: Arena text, style control GLM-5.1: Snapshot: glm-5.1, Harness: Arena text, style controlGLM-5.2: Stilbereinigte Arena-Bewertung aus 5.374 anonymen Paarvergleichen.GLM-5.1: Stilbereinigte Arena-Bewertung aus 7.906 anonymen Paarvergleichen. | ArenaTyp: Offizielles Benchmark-LeaderboardMessstand: 12.08.2026Import-ID: lmarena-eeedf9209373a7f9b324bfb839e7b02fedacd1e5-1611ed64f3f1Abgerufen am 16.08.2026 |
| Code MigrationCLI | 27,16 %Höherer Messwert | 18,833 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-code-migration:1:cliTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-code-migration-2026-08-11-3a2d5ce718a3Abgerufen am 11.08.2026 |
| CorpFin v2Exact Pages | 63,636 %Gewinner | 61,772 % | 2accuracyMehr ist besserKohorte: vals-corp-fin-v2:2:exact_pagesKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 06.08.2026Import-ID: vals-corp_fin_v2-2026-08-11-d9e58d191cd9Abgerufen am 11.08.2026 |
| Finance Agent (v2)Adjustments | 46,305 %Gewinner | 43,276 % | 2accuracyMehr ist besserKohorte: vals-finance-agent-v2:2:adjustmentsKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 06.08.2026Import-ID: vals-fabv2-2026-08-11-3e5c93a1857cAbgerufen am 11.08.2026 |
| GPQA DiamondFew-Shot CoT | 83,333 % | 85,787 %Gewinner | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-gpqa:1:diamond_few_shot_cotKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.1GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-gpqa-2026-08-11-d3325290a404Abgerufen am 11.08.2026 |
| Harvey's Legal Agent BenchmarkAntitrust Competition · Criteria passed | 87,319 %Höherer Messwert | 71,377 % | 1criteria pass rateMehr ist besserKohorte: vals-legal-agent-benchmark:1:criteria_pass_rate__antitrust_competitionTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 07.08.2026Import-ID: vals-hlab-2026-08-11-ea11b6e53414Abgerufen am 11.08.2026 |
| Legal Research BenchAdministrative / Regulatory · All-pass | 39,394 %Höherer Messwert | 31,818 % | 1all-pass rateMehr ist besserKohorte: vals-legal-research:1:administrative_regulatoryTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 06.08.2026Import-ID: vals-legal_research-2026-08-11-326cf7aaca58Abgerufen am 11.08.2026 |
| LegalBenchConclusion Tasks | 88,587 % | 89,575 %Gewinner | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-legal-bench:1:conclusion_tasksKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.1GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-legal_bench-2026-08-11-836e5e44618eAbgerufen am 11.08.2026 |
| LiveCodeBench v6Easy | 97,205 % | 98,754 %Gewinner | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-lcb:1:easyKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.1GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-lcb-2026-08-11-0342bcc364e4Abgerufen am 11.08.2026 |
| MMLU-ProBiology | 94,003 %Gewinner | 93,724 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-mmlu-pro:1:biologyKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-mmlu_pro-2026-08-11-b8e53828d746Abgerufen am 11.08.2026 |
| ProgramBenchAlmost Resolved | 9,5 %Höherer Messwert | 1 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-programbench:1:almostTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 1, Ausgabegrenze: 64.000 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-programbench-2026-08-11-b6f8959fbdfeAbgerufen am 11.08.2026 |
| SWE-bench Verified<15 min fix | 88,144 % | 88,66 %Höherer Messwert | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-swebench:1:<15 min fixTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 08.08.2026Import-ID: vals-swebench-2026-08-11-a6212cd857d8Abgerufen am 11.08.2026 |
| TaxEval v2Correctness | 62,061 %Gewinner | 61,538 % | 2accuracyMehr ist besserKohorte: vals-tax-eval-v2:2:correctnessKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-tax_eval_v2-2026-08-11-d05a40bf446fAbgerufen am 11.08.2026 |
| Terminal-Bench 2.1Easy | 100 %Höherer Messwert | 83,333 % | 2.1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-terminal-bench-2-1:2.1:easyTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 1, Ausgabegrenze: 48.000 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 06.08.2026Import-ID: vals-terminal-bench-2-1-2026-08-11-8f0ebd72a609Abgerufen am 11.08.2026 |
| Vals IndexFinance Agent v2 | 50,83 %Gewinner | 44,79 % | 1.2benchmark scoreMehr ist besserKohorte: vals-vals-index:1.2:finance_agentKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-vals_index-2026-08-11-e79d08d59249Abgerufen am 11.08.2026 |
| Arena Text, Style ControlChinese | 1.521,061 Arena-PunkteHöherer Messwert 95-%-Konfidenzintervall: ±15,24Der Arena-Score misst menschliche Präferenzen und ist kein fester Fähigkeitstest. Konfidenzintervall und Modellkonfiguration gehören zum Ergebnis. | 1.519,866 Arena-Punkte 95-%-Konfidenzintervall: ±13,198Der Arena-Score misst menschliche Präferenzen und ist kein fester Fähigkeitstest. Konfidenzintervall und Modellkonfiguration gehören zum Ergebnis. | style-control-v1style-controlled Bradley-Terry ratingMehr ist besserKohorte: lmarena-text-style-control:2026-08-12:chineseTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Snapshot: glm-5.2-max, Reasoning: max, Harness: Arena text, style control GLM-5.1: Snapshot: glm-5.1, Harness: Arena text, style controlGLM-5.2: Stilbereinigte Arena-Bewertung aus 1.662 anonymen Paarvergleichen.GLM-5.1: Stilbereinigte Arena-Bewertung aus 2.373 anonymen Paarvergleichen. | ArenaTyp: Offizielles Benchmark-LeaderboardMessstand: 12.08.2026Import-ID: lmarena-eeedf9209373a7f9b324bfb839e7b02fedacd1e5-1611ed64f3f1Abgerufen am 16.08.2026 |
| Code MigrationCOBOL | 70 %Höherer Messwert | 46,571 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-code-migration:1:cobolTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-code-migration-2026-08-11-3a2d5ce718a3Abgerufen am 11.08.2026 |
| CorpFin v2Max Fitting Context | 68,415 %Gewinner | 66,317 % | 2accuracyMehr ist besserKohorte: vals-corp-fin-v2:2:max_fitting_contextKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 06.08.2026Import-ID: vals-corp_fin_v2-2026-08-11-d9e58d191cd9Abgerufen am 11.08.2026 |
| Finance Agent (v2)All-Pass | 38,006 %Gewinner | 32,68 % | 2accuracyMehr ist besserKohorte: vals-finance-agent-v2:2:all_passKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 06.08.2026Import-ID: vals-fabv2-2026-08-11-3e5c93a1857cAbgerufen am 11.08.2026 |
| GPQA DiamondZero-Shot CoT | 87,879 %Gewinner | 83,249 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-gpqa:1:diamond_zero_shot_cotKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-gpqa-2026-08-11-d3325290a404Abgerufen am 11.08.2026 |
| Harvey's Legal Agent BenchmarkAntitrust Competition · Task fully resolved | 0 %Kein direkter Sieger | 0 %Kein direkter Sieger | 1task resolution rateMehr ist besserKohorte: vals-legal-agent-benchmark:1:antitrust_competitionTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 07.08.2026Import-ID: vals-hlab-2026-08-11-ea11b6e53414Abgerufen am 11.08.2026 |
| Legal Research BenchAdministrative / Regulatory · Weighted partial credit | 85,95 %Höherer Messwert | 80,005 % | 1weighted partial-credit scoreMehr ist besserKohorte: vals-legal-research:1:weighted_pass__administrative_regulatoryTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 06.08.2026Import-ID: vals-legal_research-2026-08-11-326cf7aaca58Abgerufen am 11.08.2026 |
| LegalBenchInterpretation Tasks | 82,17 %Gewinner | 81,709 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-legal-bench:1:interpretation_tasksKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-legal_bench-2026-08-11-836e5e44618eAbgerufen am 11.08.2026 |
| LiveCodeBench v6Hard | 37,143 % | 57,429 %Gewinner | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-lcb:1:hardKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.1GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-lcb-2026-08-11-0342bcc364e4Abgerufen am 11.08.2026 |
| MMLU-ProBusiness | 91,888 %Gewinner | 91,128 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-mmlu-pro:1:businessKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-mmlu_pro-2026-08-11-b8e53828d746Abgerufen am 11.08.2026 |
| ProgramBenchFully Resolved | 0,5 %Höherer Messwert | 0 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-programbench:1:strictTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 1, Ausgabegrenze: 64.000 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-programbench-2026-08-11-b6f8959fbdfeAbgerufen am 11.08.2026 |
| SWE-bench Verified>4 hours | 66,667 %Höherer Messwert | 33,333 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-swebench:1:>4 hoursTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 08.08.2026Import-ID: vals-swebench-2026-08-11-a6212cd857d8Abgerufen am 11.08.2026 |
| TaxEval v2Stepwise Reasoning | 84,628 %Gewinner | 80,851 % | 2accuracyMehr ist besserKohorte: vals-tax-eval-v2:2:stepwise_reasoningKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-tax_eval_v2-2026-08-11-d05a40bf446fAbgerufen am 11.08.2026 |
| Terminal-Bench 2.1Hard | 51,111 %Höherer Messwert | 37,778 % | 2.1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-terminal-bench-2-1:2.1:hardTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 1, Ausgabegrenze: 48.000 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 06.08.2026Import-ID: vals-terminal-bench-2-1-2026-08-11-8f0ebd72a609Abgerufen am 11.08.2026 |
| Vals IndexSWE-bench | 83,333 %Gewinner | 72,549 % | 1.2benchmark scoreMehr ist besserKohorte: vals-vals-index:1.2:swebenchKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-vals_index-2026-08-11-e79d08d59249Abgerufen am 11.08.2026 |
| Arena Text, Style ControlCoding | 1.506,101 Arena-Punkte 95-%-Konfidenzintervall: ±7,714Der Arena-Score misst menschliche Präferenzen und ist kein fester Fähigkeitstest. Konfidenzintervall und Modellkonfiguration gehören zum Ergebnis. | 1.515,299 Arena-PunkteHöherer Messwert 95-%-Konfidenzintervall: ±6,649Der Arena-Score misst menschliche Präferenzen und ist kein fester Fähigkeitstest. Konfidenzintervall und Modellkonfiguration gehören zum Ergebnis. | style-control-v1style-controlled Bradley-Terry ratingMehr ist besserKohorte: lmarena-text-style-control:2026-08-12:codingTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Snapshot: glm-5.2-max, Reasoning: max, Harness: Arena text, style control GLM-5.1: Snapshot: glm-5.1, Harness: Arena text, style controlGLM-5.2: Stilbereinigte Arena-Bewertung aus 7.692 anonymen Paarvergleichen.GLM-5.1: Stilbereinigte Arena-Bewertung aus 11.013 anonymen Paarvergleichen. | ArenaTyp: Offizielles Benchmark-LeaderboardMessstand: 12.08.2026Import-ID: lmarena-eeedf9209373a7f9b324bfb839e7b02fedacd1e5-1611ed64f3f1Abgerufen am 16.08.2026 |
| Code MigrationCode Quality | 3,981 / 5Höherer Messwert | 3,544 / 5 | 1mean reviewer code-quality ratingMehr ist besserKohorte: vals-code-migration:1:code_qualityTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-code-migration-2026-08-11-3a2d5ce718a3Abgerufen am 11.08.2026 |
| CorpFin v2Shared Max Context | 66,317 %Gewinner | 65,268 % | 2accuracyMehr ist besserKohorte: vals-corp-fin-v2:2:shared_max_contextKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 06.08.2026Import-ID: vals-corp_fin_v2-2026-08-11-d9e58d191cd9Abgerufen am 11.08.2026 |
| Finance Agent (v2)Comparables | 44,78 %Gewinner | 41,557 % | 2accuracyMehr ist besserKohorte: vals-finance-agent-v2:2:comparablesKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 06.08.2026Import-ID: vals-fabv2-2026-08-11-3e5c93a1857cAbgerufen am 11.08.2026 |
| Harvey's Legal Agent BenchmarkArbitration International Dispute Resolution · Criteria passed | 91,756 %Höherer Messwert | 53,405 % | 1criteria pass rateMehr ist besserKohorte: vals-legal-agent-benchmark:1:criteria_pass_rate__arbitration_international_dispute_resolutionTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 07.08.2026Import-ID: vals-hlab-2026-08-11-ea11b6e53414Abgerufen am 11.08.2026 |
| Legal Research BenchBusiness & Commercial · All-pass | 27,907 %Höherer Messwert | 23,256 % | 1all-pass rateMehr ist besserKohorte: vals-legal-research:1:business_commercialTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 06.08.2026Import-ID: vals-legal_research-2026-08-11-326cf7aaca58Abgerufen am 11.08.2026 |
| LegalBenchIssue Tasks | 89,506 %Gewinner | 89,02 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-legal-bench:1:issue_tasksKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-legal_bench-2026-08-11-836e5e44618eAbgerufen am 11.08.2026 |
| LiveCodeBench v6Medium | 74,151 % | 87,958 %Gewinner | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-lcb:1:mediumKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.1GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-lcb-2026-08-11-0342bcc364e4Abgerufen am 11.08.2026 |
| MMLU-ProChemistry | 91,608 % | 91,844 %Gewinner | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-mmlu-pro:1:chemistryKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.1GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-mmlu_pro-2026-08-11-b8e53828d746Abgerufen am 11.08.2026 |
| ProgramBenchRaw Pass Rate | 62,605 %Höherer Messwert | 50,879 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-programbench:1:partialTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 1, Ausgabegrenze: 64.000 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-programbench-2026-08-11-b6f8959fbdfeAbgerufen am 11.08.2026 |
| SWE-bench Verified1-4 hours | 66,667 %Höherer Messwert | 45,238 % | 1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-swebench:1:1-4 hoursTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 08.08.2026Import-ID: vals-swebench-2026-08-11-a6212cd857d8Abgerufen am 11.08.2026 |
| Terminal-Bench 2.1Medium | 74,545 %Höherer Messwert | 65,455 % | 2.1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-terminal-bench-2-1:2.1:mediumTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 1, Ausgabegrenze: 48.000 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 06.08.2026Import-ID: vals-terminal-bench-2-1-2026-08-11-8f0ebd72a609Abgerufen am 11.08.2026 |
| Vals IndexTerminal-Bench 2.1 | 67,79 %Höherer Messwert | 56,929 % | 1.2benchmark scoreMehr ist besserKohorte: vals-vals-index:1.2:terminal_bench_2_1Testaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Top P: 1, Ausgabegrenze: 48.000 tokens GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 09.08.2026Import-ID: vals-vals_index-2026-08-11-e79d08d59249Abgerufen am 11.08.2026 |
| Arena Text, Style ControlCreative writing | 1.449,311 Arena-PunkteHöherer Messwert 95-%-Konfidenzintervall: ±9,401Der Arena-Score misst menschliche Präferenzen und ist kein fester Fähigkeitstest. Konfidenzintervall und Modellkonfiguration gehören zum Ergebnis. | 1.448,824 Arena-Punkte 95-%-Konfidenzintervall: ±8,067Der Arena-Score misst menschliche Präferenzen und ist kein fester Fähigkeitstest. Konfidenzintervall und Modellkonfiguration gehören zum Ergebnis. | style-control-v1style-controlled Bradley-Terry ratingMehr ist besserKohorte: lmarena-text-style-control:2026-08-12:creative_writingTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Snapshot: glm-5.2-max, Reasoning: max, Harness: Arena text, style control GLM-5.1: Snapshot: glm-5.1, Harness: Arena text, style controlGLM-5.2: Stilbereinigte Arena-Bewertung aus 4.900 anonymen Paarvergleichen.GLM-5.1: Stilbereinigte Arena-Bewertung aus 6.969 anonymen Paarvergleichen. | ArenaTyp: Offizielles Benchmark-LeaderboardMessstand: 12.08.2026Import-ID: lmarena-eeedf9209373a7f9b324bfb839e7b02fedacd1e5-1611ed64f3f1Abgerufen am 16.08.2026 |
| Finance Agent (v2)Disclosure Analysis | 61,588 %Gewinner | 52,713 % | 2accuracyMehr ist besserKohorte: vals-finance-agent-v2:2:disclosure_analysisKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: GLM-5.2GLM-5.2: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen GLM-5.1: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 06.08.2026Import-ID: vals-fabv2-2026-08-11-3e5c93a1857cAbgerufen am 11.08.2026 |
| Harvey's Legal Agent BenchmarkArbitration International Dispute Resolution · Task fully resolved | 0 %Kein direkter Sieger | 0 %Kein direkter Sieger | 1task resolution rateMehr ist besserKohorte: vals-legal-agent-benchmark:1:arbitration_international_dispute_resolutionTestaufbau nicht identisch dokumentiertKein direkter SiegerGLM-5.2: Reasoning: max, Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens GLM-5.1: Temperatur: 1, Top P: 0.95, Ausgabegrenze: 131.072 tokens | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 07.08.2026Import-ID: vals-hlab-2026-08-11-ea11b6e53414Abgerufen am 11.08.2026 |
Die Tabelle zeigt 64 diversifizierte Messreihen aus insgesamt 168 gemeinsamen Ergebnissen. Dadurch verdrängt ein Benchmark mit vielen Unteraufgaben nicht alle anderen Tests.
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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