GLM
Die GLM-Serie: chinesisches Open-Weight an der Spitze der Benchmarks.
Olyas Steckbrief
- Besonderheiten
- GLM ist die Modellfamilie von Zhipu AI (Z.ai), aus China, mit einem klaren Unterschied: Versionen bis GLM-4.7 erscheinen open-weight unter MIT-Lizenz, herunterladbar von Hugging Face und auch kommerziell nutzbar, während das Spitzenmodell GLM-5.2 per API läuft, mit einem Kontextfenster von bis zu einer Million Token. Es ist vor allem auf Coding und agentische Aufgaben ausgelegt — Function Calling, strukturierte Ausgabe, MCP-Integration — weniger auf allgemeinen Chat.
- Stärken
- Bei Coding-Benchmarks hält es mit deutlich teureren Modellen mit: GLM-4.7 schlägt mehrere Konkurrenten auf LiveCodeBench und SWE-bench Verified und kostet dabei nur 0,60 Dollar pro Million Eingabe-Token und 2,20 in der Ausgabe. Das Preis-Leistungs-Verhältnis ist die eigentliche Stärke, und wer die Kosten auf null drücken will, kann die Open-Weight-Versionen auf eigener Hardware betreiben.
- Wann man sie nutzt
- Es lohnt sich, wenn du Code in Multi-Datei-Projekten schreibst oder refaktorierst und nur einen Bruchteil eines vergleichbaren westlichen Modells ausgeben willst, oder wenn du einen agentischen Ablauf mit Tool-Aufrufen und langem Kontext brauchst. Auch eine gute Wahl, wenn du aus Datenschutz- oder Kostengründen selbst hosten musst und die offenen Releases nutzt.
- Wann man sie meidet
- Brauchst du multimodale Fähigkeiten (Bilder, Audio), schau dich woanders um: die hier behandelte GLM-Serie ist reiner Text. Das Millionen-Token-Fenster und die beste Leistung stecken im Flaggschiff GLM-5.2, das kostenpflichtig ist und in Stoßzeiten Quota variabel verbraucht; und open-weight heißt in der Praxis nicht gratis, denn die großen Modelle (Hunderte Milliarden Parameter) verlangen ernsthafte Hardware für den lokalen Betrieb.