GLM-5.1

Z.ai veröffentlichte GLM-5.1 als Mixture-of-Experts-Modell mit 754 Milliarden Parametern, davon 40 Milliarden aktiv, unter einer MIT-Lizenz. The Batch n°350, veröffentlicht von DeepLearning.AI am 24. April 2026, hält fest, was daraus wurde: Das Modell übernahm die Führung bei SWE-Bench Pro mit 58,4%, gegenüber 54 bis 57% bei konkurrierenden Modellen, und belegte bei CyberGym mit 68,7 den ersten Platz. Es konnte eine einzelne Aufgabe über einen Plan-Ausführung-Bewertung-Loop hinweg bis zu acht Stunden lang autonom bearbeiten.

Dieselbe Berichterstattung markiert auch die Grenze. Bei GPQA Diamond erreichte GLM-5.1 86,2%, während Gemini 3.1 auf 94,3% kam. Seine Ergebnisse konzentrierten sich auf agentische Aufgaben und Codearbeit, und Z.ai erhöhte im selben Zeitraum seine API-Preise um rund 40%.

Der Vorsprung hielt nicht lange. Z.ai brachte am 16. Juni 2026 GLM-5.2 heraus, behielt dabei dieselbe Grundstruktur bei (753 Milliarden Parameter, 40 Milliarden aktiv, MIT-Lizenz) und ergänzte einen Kontext von 1M Token. Artificial Analysis platzierte GLM-5.2 daraufhin auf Platz eins unter den Open-Weights-Modellen und auf Platz drei insgesamt bei GDPval-AA, mit 1524 Elo, vor dem nächstplatzierten offenen Modell MiniMax-M3 mit 1408. Zwischen den beiden Veröffentlichungen liegen weniger als zwei Monate.

Was GLM-5.1 in der Bilanz festhält, ist ein Moment: ein Open-Weights-Modell unter einer permissiven Lizenz, das die Spitzenposition bei einem agentischen Coding-Benchmark hält, während es bei Reasoning-Tests zurückliegt. Das Modell, das es verdrängte, stammte ebenfalls von Z.ai, was offenlässt, wie viel von dieser Konvergenz einer breiteren Bewegung zuzuschreiben ist und wie viel dem Rhythmus eines einzelnen Anbieters.