GLM-5.3vs.Qwen 3.8 27B
Wer ist besser?
GLM-5.3 liegt im Gesamtindex klar vorn, kostet aber je Token 35-mal (Eingabe) und 1,8-mal (Ausgabe) so viel.
51
GLM-5.3
Platz 23 bis 29
11
Qwen 3.8 27B
Platz 44 bis 57
76
GLM-5.3
eher langsam
40
Qwen 3.8 27B
langsam
2,15 $
GLM-5.3
eher teuer
0,66 $
Qwen 3.8 27B
eher günstig
GLM-5.3
- Im Abo
Bei Z.ai ab ≈ 19,08 € im Monat (GLM Coding Plan Lite, mit begrenztem Guthaben). Über andere Anbieter ab ≈ 1,06 € im Monat (Command Code Go, mit begrenztem Guthaben). 37 Tarife in Deutschland.
- Per API
1,40 $ Eingabe, 4,40 $ Ausgabe je 1 Mio. Token laut Anbieter; im Preisindex steht das Modell seit 19.10.2026 mit 1,20 $ und 4 $.
Qwen 3.8 27B
- Im Abo
Kein Abo von Alibaba mit diesem Modell. Über andere Anbieter ab ≈ 1,06 € im Monat (Command Code Go, mit begrenztem Guthaben). 10 Tarife in Deutschland.
- Per API
0,04 $ Eingabe, 2,50 $ Ausgabe je 1 Mio. Token laut Anbieter; im Preisindex steht das Modell seit 27.10.2026 mit 0,42 $ und 3 $.
Gesamtindex mit Daten bis 29.10.2026 · Preise vom 29.10.2026 · Tempo: Messung von Artificial Analysis · Abos vom 24.10.2026 · Abo-Preise inkl. USt
Wo liegt der Unterschied?
Werte von 0 bis 100 je Aufgabenbereich. Einen Sieger nennen wir nur, wenn der Abstand groß genug ist und es genug Tests gibt.
GLM-5.3 vorn: 8Qwen 3.8 27B vorn: 0gleichauf: 0zu wenig Daten: 2von 10 Bereichen
BereichGLM-5.3Qwen 3.8 27B0 bis 100, höher ist besserErgebnis
Bereiche im Gesamtindex
ProgrammierenGLM-5.3 vornGLM-5.3: 62Qwen 3.8 27B: 13
SchlussfolgernGLM-5.3 vornGLM-5.3: 35Qwen 3.8 27B: 6
MathematikGLM-5.3 vornGLM-5.3: 38Qwen 3.8 27B: 8
WissenGLM-5.3 vornGLM-5.3: 24Qwen 3.8 27B: 5
AgentenGLM-5.3 vornGLM-5.3: 51Qwen 3.8 27B: 21
Allgemeinnur GLM-5.3 mit WertungGLM-5.3: 60Qwen 3.8 27B: zu wenig Daten
Multimodalnur Qwen 3.8 27B mit WertungGLM-5.3: zu wenig DatenQwen 3.8 27B: 13
Fachgebiete
FinanzenGLM-5.3 vornGLM-5.3: 67Qwen 3.8 27B: 34
RechtGLM-5.3 vornGLM-5.3: 69Qwen 3.8 27B: 23
GesundheitGLM-5.3 vornGLM-5.3: 49Qwen 3.8 27B: 3
2 weitere Bereiche anzeigen, die nicht zum Gesamtindex zählen
BereichGLM-5.3Qwen 3.8 27B0 bis 100, höher ist besserErgebnis
CybersicherheitGLM-5.3 vornGLM-5.3: 66Qwen 3.8 27B: 19
Produktivitätnur GLM-5.3 mit WertungGLM-5.3: 71Qwen 3.8 27B: zu wenig Daten
Selbst ansehen: gleicher Auftrag, ein Versuch
Derselbe Prompt für beide Modelle. Gezeigt wird der neueste Versuch ohne Nachbesserung; er zählt nicht zum Gesamtindex.
Pelikan auf dem Fahrrad
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
GLM-5.3
Reasoning (angefragt): high
Aktueller Versuch
- Datum des Testlaufs
- 02.10.2026
- API-Anbieter
- openrouter
- Angefragtes API-Modell
- z-ai/glm-5.3
- API-Modell laut Antwort
- z-ai/glm-5.3
- Reasoning-Einstellung
- high
- Festgelegter Endpunkt
- Z.AI | z-ai/glm-5.3-20260816
- Temperatur
- Anbieterstandard
- Tokenlimit inklusive Reasoning
- 8.192 Token
- Testprotokoll
- community-visual-tests-v1
- Technische Prüfung
- Bestanden, keine Qualitätsbewertung
- Antwortzeit
- 20,4 s
Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.
Frühere Versuche (2)
- 01.10.2026API-Anfrage fehlgeschlagenReasoning-Einstellung: high
- 07.09.2026API-Anfrage fehlgeschlagenReasoning-Einstellung: high
Qwen 3.8 27B
Noch nicht getestet
Prompt und Testbedingungen
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)SVG-Kurztest
SVG-Kurztest
Ein SVG-Auftrag mit denselben festen Einstellungen für alle Modelle, ohne verdecktes Nachdenken.
Gemeinsame Testrunde: 43b8c5c46830
GLM-5.3
In dieser Runde nicht verfügbar
Qwen 3.8 27B
Testdetails
API meldet 0 Reasoning-TokensAPI-Modell: qwen/qwen3.8-27b865 Ausgabe-TokenAlle Daten im Vergleich
Der bessere Wert ist fett. Beim Gesamtindex nur, wenn der Abstand klar ist.
| Kennzahl | GLM-5.3 | Qwen 3.8 27B |
|---|---|---|
| Leistung | ||
| Gesamtindex0 bis 100, höher ist besser | 51 | 11 |
| Platz | Platz 23 bis 29 von 95 | Platz 44 bis 57 von 95 |
| Preis je 1 Mio. Token | ||
| Eingabewas du schickst | 1,40 $ | 0,04 $ |
| Ausgabewas das Modell schreibt | 4,40 $ | 2,50 $ |
| Tempo | ||
| Token pro Sekunde | 76 | 40 |
| Technik | ||
| Kontextfensterwie viel Text das Modell auf einmal liest | 1 Mio. Token≈ 1.500 A4-Seiten | 262.144 Token≈ 390 A4-Seiten |
| Wissensstand | k. A. | k. A. |
| Veröffentlicht | 18.08.2026 | 14.08.2026 |
| Verfügbarkeit | Aktiv | Aktiv |
| Offene Gewichte | ja | ja |
Preise ohne Rabatte für Zwischenspeicher und Stapelverarbeitung · Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis
Gemeinsame Benchmarks
Einzelwerte aus derselben Benchmark-Version, Aufgabe und Messgröße. Fett ist ein Wert nur bei gleichem Testaufbau und klarem Abstand.
A: GLM-5.3B: Qwen 3.8 27B
AA-Omniscience AccuracyOverall · höher ist besserGLM-5.3: 31,9 %Qwen 3.8 27B: 18,3 %Artificial AnalysisStand 29.10.2026
AA-Omniscience Hallucination RateOverall · niedriger ist besserGLM-5.3: 63,2 %Qwen 3.8 27B: 48,7 %Artificial AnalysisStand 29.10.2026
Code MigrationOverall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 44,2 %Qwen 3.8 27B: 14,2 %Vals AIStand 18.10.2026
CritPt v2Overall · höher ist besserGLM-5.3: 14,6 %Qwen 3.8 27B: 0,0 %Artificial AnalysisStand 29.10.2026
CyberBench v1.1Overall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 72,1 %Qwen 3.8 27B: 67,8 %Vals AIStand 20.10.2026
EMBOverall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 56,3 %Qwen 3.8 27B: 59,7 %Vals AIStand 20.10.2026
Finance Agent (v2)Overall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 55,8 %Qwen 3.8 27B: 48,6 %Vals AIStand 20.10.2026
FrontierCode 1.1 MainOverall · höher ist besserGLM-5.3: 34,9 %Qwen 3.8 27B: 28,9 %Artificial AnalysisStand 29.10.2026
GDPval-AAOverall · höher ist besserGLM-5.3: 1.333,95 eloQwen 3.8 27B: 1.370,88 eloArtificial AnalysisStand 29.10.2026
GPQA DiamondOverall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 88,1 %Qwen 3.8 27B: 88,9 %Vals AIStand 01.09.2026
54 weitere Benchmarks anzeigen
IOIOverall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 68,4 %Qwen 3.8 27B: 39,1 %Vals AIStand 24.10.2026
Legal Research BenchOverall · All-pass · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 49 %Qwen 3.8 27B: 36,1 %Vals AIStand 26.10.2026
LegalBenchOverall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 84,8 %Qwen 3.8 27B: 82,4 %Vals AIStand 13.10.2026
LiveCodeBenchOverall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 80,5 %Qwen 3.8 27B: 84 %Vals AIStand 01.09.2026
MedCodeOverall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 42,9 %Qwen 3.8 27B: 28,7 %Vals AIStand 13.10.2026
MedScribeOverall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 88,8 %Qwen 3.8 27B: 83,8 %Vals AIStand 13.10.2026
MMLU ProOverall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 86,8 %Qwen 3.8 27B: 84,3 %Vals AIStand 01.09.2026
ProgramBenchOverall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 1,5 %Qwen 3.8 27B: 0 %Vals AIStand 20.10.2026
ProofBench v1.1Overall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 49 %Qwen 3.8 27B: 16 %Vals AIStand 24.10.2026
SkillsBenchOverall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 47,5 %Qwen 3.8 27B: 38,1 %Vals AIStand 27.09.2026
SWE-bench VerifiedOverall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 95,4 %Qwen 3.8 27B: 86 %Vals AIStand 01.09.2026
Tax Agent BenchOverall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 39,7 %Qwen 3.8 27B: 30,9 %Vals AIStand 26.10.2026
TaxEval v2Overall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 72,4 %Qwen 3.8 27B: 70,9 %Vals AIStand 01.09.2026
Terminal-Bench 2.1Overall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 71,5 %Qwen 3.8 27B: 58,4 %Vals AIStand 01.10.2026
Terminal-Bench-ScienceOverall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 5,7 %Qwen 3.8 27B: 0 %Vals AIStand 25.10.2026
Vibe Code Bench v1.1Overall · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 78,1 %Qwen 3.8 27B: 64,9 %Vals AIStand 26.10.2026
Code MigrationCLI · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 35,6 %Qwen 3.8 27B: 2,2 %Vals AIStand 18.10.2026
CyberBench v1.1Patch · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 87,5 %Qwen 3.8 27B: 83,9 %Vals AIStand 20.10.2026
EMBComps · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 45,3 %Qwen 3.8 27B: 53,3 %Vals AIStand 20.10.2026
Finance Agent (v2)Adjustments · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 52,7 %Qwen 3.8 27B: 47,3 %Vals AIStand 20.10.2026
GPQA DiamondFew-Shot CoT · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 88,9 %Qwen 3.8 27B: 88,9 %Vals AIStand 01.09.2026
IOIIOI 2024 · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 76,3 %Qwen 3.8 27B: 31,8 %Vals AIStand 24.10.2026
Legal Research BenchAdministrative / Regulatory · All-pass · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 62,1 %Qwen 3.8 27B: 45,5 %Vals AIStand 26.10.2026
LegalBenchConclusion Tasks · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 90,3 %Qwen 3.8 27B: 88,4 %Vals AIStand 13.10.2026
LiveCodeBenchEasy · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 98,8 %Qwen 3.8 27B: 99,1 %Vals AIStand 01.09.2026
MMLU ProBiology · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 93,3 %Qwen 3.8 27B: 91,5 %Vals AIStand 01.09.2026
ProgramBenchAlmost Resolved · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 16,5 %Qwen 3.8 27B: 1 %Vals AIStand 20.10.2026
SkillsBenchNo Skills · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 29,6 %Qwen 3.8 27B: 19,1 %Vals AIStand 27.09.2026
SWE-bench Verified<15 min fix · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 97,4 %Qwen 3.8 27B: 90,2 %Vals AIStand 01.09.2026
Tax Agent BenchControversy & Precedence Analysis · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 19 %Qwen 3.8 27B: 6,7 %Vals AIStand 26.10.2026
TaxEval v2Correctness · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 62 %Qwen 3.8 27B: 60,1 %Vals AIStand 01.09.2026
Terminal-Bench 2.1Easy · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 91,7 %Qwen 3.8 27B: 50 %Vals AIStand 01.10.2026
Terminal-Bench-ScienceEarth Sciences · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 0 %Qwen 3.8 27B: 0 %Vals AIStand 25.10.2026
Code MigrationCOBOL · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 70 %Qwen 3.8 27B: 50 %Vals AIStand 18.10.2026
CyberBench v1.1PoC · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 56,7 %Qwen 3.8 27B: 51,7 %Vals AIStand 20.10.2026
EMBDataroom · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 67,6 %Qwen 3.8 27B: 79,7 %Vals AIStand 20.10.2026
Finance Agent (v2)All-Pass · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 44,9 %Qwen 3.8 27B: 36,8 %Vals AIStand 20.10.2026
GPQA DiamondZero-Shot CoT · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 87,4 %Qwen 3.8 27B: 88,9 %Vals AIStand 01.09.2026
IOIIOI 2025 · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 75,5 %Qwen 3.8 27B: 48,5 %Vals AIStand 24.10.2026
Legal Research BenchAdministrative / Regulatory · Weighted partial credit · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 91,1 %Qwen 3.8 27B: 88,5 %Vals AIStand 26.10.2026
LegalBenchInterpretation Tasks · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 79,1 %Qwen 3.8 27B: 82 %Vals AIStand 13.10.2026
LiveCodeBenchHard · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 54,9 %Qwen 3.8 27B: 65,7 %Vals AIStand 01.09.2026
MMLU ProBusiness · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 91,1 %Qwen 3.8 27B: 90,2 %Vals AIStand 01.09.2026
ProgramBenchFully Resolved · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 1,5 %Qwen 3.8 27B: 0 %Vals AIStand 20.10.2026
SkillsBenchWith Skills · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 47,5 %Qwen 3.8 27B: 38,1 %Vals AIStand 27.09.2026
SWE-bench Verified>4 hours · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 100 %Qwen 3.8 27B: 66,7 %Vals AIStand 01.09.2026
Tax Agent BenchControversy & Precedence Analysis · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 71,1 %Qwen 3.8 27B: 48,3 %Vals AIStand 26.10.2026
TaxEval v2Stepwise Reasoning · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 82,7 %Qwen 3.8 27B: 81,6 %Vals AIStand 01.09.2026
Terminal-Bench 2.1Hard · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 53,3 %Qwen 3.8 27B: 43,3 %Vals AIStand 01.10.2026
Terminal-Bench-ScienceEngineering Sciences · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 0 %Qwen 3.8 27B: 0 %Vals AIStand 25.10.2026
Code MigrationCode Quality · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 4,502 / 5Qwen 3.8 27B: 4,197 / 5Vals AIStand 18.10.2026
EMBDCF · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 45,6 %Qwen 3.8 27B: 50 %Vals AIStand 20.10.2026
Finance Agent (v2)Comparables · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 45,7 %Qwen 3.8 27B: 38,9 %Vals AIStand 20.10.2026
IOIIOI 2026 · höher ist besserTestaufbau nicht identisch dokumentiertGLM-5.3: 53,5 %Qwen 3.8 27B: 36,8 %Vals AIStand 24.10.2026
Anderes Duell vergleichen
Weitere Duelle
Ähnliche LLM-Vergleiche
Vergleiche GLM-5.3 und Qwen 3.8 27B mit weiteren wichtigen Modellen.