GLM vs Qwen3.7-Max enfrenta a dos de los lanzamientos de pesos abiertos más fuertes, y el resultado está más reñido que en la comparativa con DeepSeek. En las 13 evaluaciones publicadas donde ambos tienen puntuación, GLM-5.2 se lleva 10 y Qwen3.7-Max tres, pero las tres de Qwen están en matemáticas y razonamiento intensivo en conocimiento, lo que hace el reparto fácil de interpretar.
Cada cifra aquí es un resultado publicado por los autores de cada modelo, reproducido sin ajustes. Este sitio no ejecuta las evaluaciones y no extrapola una puntuación a una fila donde los autores no publicaron ninguna: varios benchmarks simplemente están ausentes de esta comparativa por ese motivo.
GLM-5.2 gana 10 de las 13 filas, y todas las de programación entre ellas: SWE-bench Pro 62.1 frente a 60.6, NL2Repo 48.9 frente a 47.2, Terminal-Bench 2.1 81.0 frente a 75.0 y DeepSWE 46.2 frente a 18.0, la mayor diferencia de la página. Qwen3.7-Max gana HLE con 41.4 frente a 40.5, HMMT Nov. 2025 con 95.0 frente a 94.4 y HMMT Feb. 2026 con 97.1 frente a 92.5. Dos de esos tres márgenes son inferiores a un punto. La lectura honesta es que estos modelos son casi iguales en conocimiento y matemáticas, y que GLM-5.2 se despega a medida que las tareas se alargan y se vuelven más agénticas.
Ambos modelos pertenecen al mundo de los pesos abiertos, así que las diferencias estructurales relevantes son el contexto y el control, no la filosofía de licencia. GLM-5.2 publica una ventana de 1.000.000 de tokens y tres niveles de esfuerzo explícitos; ninguna de las dos cifras forma parte del conjunto de comparación publicado de Qwen3.7-Max, y esta tabla lo hace constar en lugar de rellenar la celda con una suposición.
| Característica | GLM-5.2 | Qwen3.7-Max |
|---|---|---|
| Ventana de contexto | 1.000.000 tokens | No publicado |
| Apertura | Pesos abiertos | Familia de pesos abiertos |
| Licencia | Licencia MIT | Consulta los términos del proveedor |
| Control de esfuerzo | Explícito — Non-Thinking, High, Max | No publicado |
| Autoalojamiento | Sí — transformers, vLLM, SGLang, xLLM, ktransformers | Depende del proveedor |
El bloque de programación es un pleno para GLM-5.2, aunque tres de los cuatro márgenes son pequeños: uno o dos puntos en SWE-bench Pro y NL2Repo. DeepSWE es la excepción, con 46.2 frente a 18.0, una brecha lo bastante grande como para sugerir una diferencia real en la ejecución de largo recorrido y no ruido de medición. En el bloque de razonamiento, los modelos se intercambian filas con menos de un punto de diferencia en la mayoría de benchmarks, con GLM-5.2 claramente por delante en CritPt (20.9 frente a 13.4) y AIME 2026 (99.2 frente a 97.0). Contar victorias exagera la distancia aquí. Si eliminas todas las filas decididas por menos de un punto, la comparativa se reduce a tres resultados significativos: DeepSWE y CritPt para GLM-5.2, HMMT Feb. 2026 para Qwen3.7-Max. Dos de esos tres premian la ejecución sostenida y uno premia la profundidad matemática, lo que resume bien en qué se diferencian de verdad estos dos modelos abiertos en el día a día y no en un marcador.
| Benchmark | GLM-5.2 | Qwen3.7-Max | Ganador |
|---|---|---|---|
| Programación y largo recorrido | |||
| SWE-bench Pro | 62.1 | 60.6 | GLM-5.2 |
| NL2Repo | 48.9 | 47.2 | GLM-5.2 |
| DeepSWE | 46.2 | 18.0 | GLM-5.2 |
| Terminal-Bench 2.1 (Terminus-2) | 81.0 | 75.0 | GLM-5.2 |
| Razonamiento y agéntico | |||
| MCP-Atlas (public set) | 76.8 | 76.4 | GLM-5.2 |
| HLE | 40.5 | 41.4 | Qwen3.7-Max |
| HLE w/ Tools | 54.7 | 53.5 | GLM-5.2 |
| CritPt | 20.9 | 13.4 | GLM-5.2 |
| AIME 2026 | 99.2 | 97.0 | GLM-5.2 |
| HMMT Nov. 2025 | 94.4 | 95.0 | Qwen3.7-Max |
| HMMT Feb. 2026 | 92.5 | 97.1 | Qwen3.7-Max |
| IMOAnswerBench | 91.0 | 90.0 | GLM-5.2 |
| GPQA-Diamond | 91.2 | 90.0 | GLM-5.2 |
* 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 →Elige el modelo GLM cuando la tarea tenga recorrido. Sus victorias de programación aquí son estrechas en problemas acotados y enormes en DeepSWE, que es exactamente el patrón que cabría esperar de un modelo entrenado con trayectorias largas de agentes de programación y una ventana de 1.000.000 de tokens detrás.
Qwen3.7-Max es el modelo más fuerte de esta tabla en matemáticas y conocimiento amplio. Su 97.1 en HMMT Feb. 2026 es una ventaja genuina, y sus resultados en HLE y HMMT Nov. 2025 superan a GLM-5.2 por fracciones de punto. Para una carga dominada por preguntas difíciles y autocontenidas, es una alternativa seria de pesos abiertos.
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