GLM vs GPT-5.5 es la más reñida de las comparativas de frontera de este sitio y la más genuinamente repartida. En 18 evaluaciones publicadas, los dos modelos se intercambian filas en lugar de que uno barra la tabla: GPT-5.5 domina varios benchmarks estándar de programación por márgenes amplios, mientras que el modelo GLM se lleva todas las evaluaciones de largo recorrido en las que ambos tienen puntuación publicada.
Como en todo glmmodel.com, las cifras siguientes son resultados publicados por los autores de cada modelo, reproducidos aquí y no medidos aquí. Las etiquetas de victoria son aritmética sobre esas cifras publicadas. Harness, presupuestos de contexto y ajustes de muestreo distintos moverán cualquiera de estas filas, y por eso las notas de metodología importan tanto como las puntuaciones.
GPT-5.5 se lleva 11 de las 18 filas publicadas y GLM-5.2 gana 7, pero el reparto no es aleatorio. GLM-5.2 gana las tres evaluaciones de largo recorrido (FrontierSWE Dominance 74.4 frente a 72.6, PostTrainBench 34.3 frente a 28.4 y SWE-Marathon 13.0 frente a 12.0) más SWE-bench Pro, MCP-Atlas, HLE con herramientas y AIME 2026. Las victorias de GPT-5.5 se concentran en la programación de horizonte corto, donde DeepSWE (70.0 frente a 46.2) y ProgramBench (70.8 frente a 63.7) son decisivos, y en las matemáticas de competición fuera de AIME. Si tu carga de trabajo dura horas, el modelo GLM de pesos abiertos es la mejor apuesta según estos datos; si es una tarea de programación acotada, lo es GPT-5.5.
La comparación estructural es la ya conocida entre abierto y cerrado. GLM-5.2 publica una ventana de contexto de 1.000.000 de tokens y ofrece pesos con licencia MIT que puedes servir tú mismo; GPT-5.5 es un modelo propietario alojado cuyo techo de contexto no forma parte del conjunto de comparación publicado, así que esta tabla lo indica en lugar de adivinarlo.
| Característica | GLM-5.2 | GPT-5.5 |
|---|---|---|
| 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 |
Leer la tabla por bloques deja clara la división. En el bloque de programación y largo recorrido, GLM-5.2 gana las cuatro filas medidas en ejecuciones de varias horas y pierde las cuatro medidas en tareas acotadas. En el bloque de razonamiento y agéntico, GPT-5.5 se lleva la mayoría de las matemáticas y la fila de corte físico CritPt, mientras que GLM-5.2 gana AIME 2026, HLE con herramientas y el conjunto agéntico MCP-Atlas. Muy pocos de estos márgenes superan los tres puntos, salvo en DeepSWE y ProgramBench. Eso importa cuando lees una tabla comparativa para decidir y no para un titular: una diferencia de un punto en una sola ejecución publicada no es una señal fiable sobre tu carga de trabajo, mientras que una diferencia de veinte puntos casi con seguridad sí lo es. Trata las filas estrechas como empates y las amplias como evidencia, y el panorama se resuelve en algo sobre lo que realmente puedes actuar.
| Benchmark | GLM-5.2 | GPT-5.5 | Ganador |
|---|---|---|---|
| Programación y largo recorrido | |||
| FrontierSWE Dominance | 74.4 | 72.6 | GLM-5.2 |
| PostTrainBench | 34.3 | 28.4 | GLM-5.2 |
| SWE-Marathon | 13.0 | 12.0 | GLM-5.2 |
| SWE-bench Pro | 62.1 | 58.6 | GLM-5.2 |
| NL2Repo | 48.9 | 50.7 | GPT-5.5 |
| ProgramBench | 63.7 | 70.8 | GPT-5.5 |
| DeepSWE | 46.2 | 70.0 | GPT-5.5 |
| Terminal-Bench 2.1 (Terminus-2) | 81.0 | 84.0 | GPT-5.5 |
| Terminal-Bench 2.1 (best harness) | 82.7 | 83.4 | GPT-5.5 |
| Razonamiento y agéntico | |||
| MCP-Atlas (public set) | 76.8 | 75.3 | GLM-5.2 |
| Tool-Decathlon | 48.2 | 55.6 | GPT-5.5 |
| HLE | 40.5 | 41.4 | GPT-5.5 |
| HLE w/ Tools | 54.7 | 52.2 | GLM-5.2 |
| AIME 2026 | 99.2 | 98.3 | GLM-5.2 |
| HMMT Nov. 2025 | 94.4 | 96.5 | GPT-5.5 |
| HMMT Feb. 2026 | 92.5 | 96.7 | GPT-5.5 |
| CritPt | 20.9 | 27.1 | GPT-5.5 |
| GPQA-Diamond | 91.2 | 93.6 | GPT-5.5 |
* 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 →El modelo GLM es la opción más fuerte cuando la unidad de trabajo es una trayectoria larga y no una tarea suelta. Todas las evaluaciones de largo recorrido publicadas en esta página caen de su lado, y es el único de los dos que puedes ejecutar dentro de tu propia red con una ventana de 1.000.000 de tokens y niveles de esfuerzo explícitos.
GPT-5.5 va cómodamente por delante donde las tareas son acotadas y están bien especificadas. Su resultado en DeepSWE saca más de veinte puntos, sus cifras de ProgramBench y Terminal-Bench lideran, y se lleva la mayoría de las filas de matemáticas de competición. Si tu canalización es una cola de problemas de programación discretos y autocontenidos, este es el modelo que favorecen los datos publicados.
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