Ein Coding-KI-Modell, das GPT-5.5 schlägt — zu einem Sechstel des Preises

Ein neues KI-Modell namens GLM-5.2, entwickelt vom Pekinger Unternehmen Z.ai, erzielt 62,1 Punkte auf SWE-bench Pro — einem Test, bei dem KI echte Fehler in echter Software behebt. Das übertrifft GPT-5.5 mit 58,6 Punkten. Es kostet etwa ein Sechstel so viel wie GPT-5.5. Das Modell ist zudem unter einer offenen MIT-Lizenz kostenlos herunterladbar — jedes Team kann es selbst hosten und nutzen.

Die Zahlen: GLM-5.2 kostet 1,40 US-Dollar pro Million Input-Tokens und 4,40 US-Dollar pro Million Output-Tokens über die Z.ai-API — wobei Tokens die kleinen Texteinheiten sind, die das Modell liest und schreibt. GPT-5.5 kostet 5 und 30 US-Dollar pro Million. Auf Drittanbieter-Plattformen wie DeepInfra läuft GLM-5.2 für unter einem Dollar pro Million Input-Tokens. Für Teams, die große Mengen Code-Aufgaben automatisieren, verändert dieser Unterschied die Kalkulation grundlegend.

Es gibt einen echten Vorbehalt. Wer GLM-5.2 über die Z.ai-Cloud nutzt, sendet Code auf Server in China, wo lokales Recht den Datenzugang für Behörden auf Anfrage ermöglichen kann. Für sensible Projekte, Kundencode oder regulierte Branchen ist das relevant. Der sicherere Weg für solche Teams ist Self-Hosting: Modell-Gewichte herunterladen und unter der MIT-Lizenz auf eigenen Servern betreiben — kostenlos.

Claude Opus 4.8 führt beim Coding-Benchmark mit 69,2 Punkten, GLM-5.2 ist also nicht das beste Modell. Aber es gibt einen Unterschied zwischen dem besten Modell und dem besten, das man sich im großen Maßstab leisten kann. Testet GLM-5.2 diese Woche mit einem unkritischen Projekt — Drittanbieter ermöglichen das ohne eigene Serverinfrastruktur. Wer damit die gewünschte Qualität erreicht, spart danach.