GLM vs Gemini 3.1 Pro es la comparativa más desequilibrada de este sitio, y lo es a favor del modelo de pesos abiertos. En 19 evaluaciones publicadas, GLM-5.2 gana 15, incluidas absolutamente todas las filas de programación y largo recorrido, mientras que las victorias de Gemini 3.1 Pro se concentran en una franja estrecha de benchmarks de razonamiento intensivos en conocimiento.
Merece la pena decirlo sin adornos: son dos modelos optimizados para cosas distintas. Todas las cifras son resultados publicados por los autores del modelo y reproducidos aquí sin modificar; glmmodel.com no ejecuta estas evaluaciones. Las etiquetas de victoria son aritmética sobre las cifras publicadas.
GLM-5.2 se lleva 15 de las 19 filas publicadas frente a Gemini 3.1 Pro, y el bloque de programación es un pleno: FrontierSWE Dominance 74.4 frente a 39.6, DeepSWE 46.2 frente a 10.0, ProgramBench 63.7 frente a 39.5, NL2Repo 48.9 frente a 33.4, SWE-bench Pro 62.1 frente a 54.2 y Terminal-Bench 2.1 81.0 frente a 74.0. Las cuatro victorias de Gemini 3.1 Pro son HLE (45.0 frente a 40.5), GPQA-Diamond (94.3 frente a 91.2), HMMT Nov. 2025 por cuatro décimas y Tool-Decathlon por seis décimas. Si tu trabajo es ingeniería de software, los datos publicados señalan claramente al modelo GLM; si es conocimiento académico amplio, Gemini mantiene ventaja.
Como en las demás comparativas con pesos cerrados, la diferencia estructural es la propiedad. GLM-5.2 publica una ventana de 1.000.000 de tokens y pesos con licencia MIT que funcionan en el stack de inferencia abierto habitual. Gemini 3.1 Pro es un modelo propietario alojado; su techo de contexto queda fuera del conjunto de comparación publicado con el que trabaja este sitio, así que la tabla lo hace constar en lugar de estimarlo.
| Característica | GLM-5.2 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|
| Ventana de contexto | 1.000.000 tokens | No publicado |
| Apertura | Pesos abiertos | API cerrada |
| Licencia | Licencia MIT | Propietaria |
| Control de esfuerzo | Explícito — Non-Thinking, High, Max | Implícito |
| Autoalojamiento | Sí — transformers, vLLM, SGLang, xLLM, ktransformers | No — solo API alojada |
El bloque de programación y largo recorrido necesita poco comentario: nueve filas, nueve victorias de GLM-5.2, varias por más de veinte puntos. El bloque de razonamiento y agéntico sí está genuinamente repartido. Gemini lidera en HLE y GPQA-Diamond, que premian el conocimiento académico amplio, y se lleva HMMT Nov. 2025 y Tool-Decathlon por fracciones de punto. GLM-5.2 gana AIME 2026, HMMT Feb. 2026, CritPt, IMOAnswerBench, HLE con herramientas y el conjunto agéntico MCP-Atlas. El reparto es coherente, no arbitrario. Los benchmarks que piden a un modelo recordar y aplicar conocimiento factual amplio de una sola pasada favorecen a Gemini 3.1 Pro; los que le piden planificar, ejecutar, leer la salida de herramientas y revisar a lo largo de muchos turnos favorecen a GLM-5.2, y cuanto más larga es la trayectoria, más se ensancha la brecha. Decidir a cuál de esas dos formas se parece tu propio trabajo es más útil que sumar victorias.
| Benchmark | GLM-5.2 | Gemini 3.1 Pro | Ganador |
|---|---|---|---|
| Programación y largo recorrido | |||
| FrontierSWE Dominance | 74.4 | 39.6 | GLM-5.2 |
| PostTrainBench | 34.3 | 21.6 | GLM-5.2 |
| SWE-Marathon | 13.0 | 4.0 | GLM-5.2 |
| SWE-bench Pro | 62.1 | 54.2 | GLM-5.2 |
| NL2Repo | 48.9 | 33.4 | GLM-5.2 |
| ProgramBench | 63.7 | 39.5 | GLM-5.2 |
| DeepSWE | 46.2 | 10.0 | GLM-5.2 |
| Terminal-Bench 2.1 (Terminus-2) | 81.0 | 74.0 | GLM-5.2 |
| Terminal-Bench 2.1 (best harness) | 82.7 | 70.7 | GLM-5.2 |
| Razonamiento y agéntico | |||
| MCP-Atlas (public set) | 76.8 | 69.2 | GLM-5.2 |
| Tool-Decathlon | 48.2 | 48.8 | Gemini 3.1 Pro |
| HLE | 40.5 | 45.0 | Gemini 3.1 Pro |
| HLE w/ Tools | 54.7 | 51.4 | GLM-5.2 |
| AIME 2026 | 99.2 | 98.2 | GLM-5.2 |
| HMMT Nov. 2025 | 94.4 | 94.8 | Gemini 3.1 Pro |
| HMMT Feb. 2026 | 92.5 | 87.3 | GLM-5.2 |
| CritPt | 20.9 | 17.7 | GLM-5.2 |
| IMOAnswerBench | 91.0 | 81.0 | GLM-5.2 |
| GPQA-Diamond | 91.2 | 94.3 | Gemini 3.1 Pro |
* puntuación sobre el conjunto completo.
Todas las cifras de esta página son resultados publicados por los autores del modelo. glmmodel.com los reproduce; no ejecuta estas evaluaciones.
Ver los 17 benchmarks de GLM en detalle →Con estos datos publicados, la ingeniería de software no está reñida. Todas las filas de programación y largo recorrido caen del lado del modelo GLM, normalmente por un margen amplio, y encima añade una ventana de contexto de 1.000.000 de tokens y pesos abiertos. Para cargas de agentes también lidera el conjunto público de MCP-Atlas, 76.8 frente a 69.2.
Las ventajas de Gemini 3.1 Pro aquí son reales, pero estrechas. Lidera HLE con 45.0 frente a 40.5 y GPQA-Diamond con 94.3 frente a 91.2, dos benchmarks que premian el conocimiento factual amplio de nivel de posgrado más que la ejecución sostenida a lo largo de una trayectoria. Si eso es lo que buscas, es el modelo más fuerte de esta tabla.
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