GLM vs GPT-5.5 est la plus serrée des comparaisons face à la frontière sur ce site, et la plus véritablement partagée. Sur 18 évaluations publiées, les deux modèles se répartissent les lignes plutôt que l'un ne balaie le tableau : GPT-5.5 domine largement plusieurs benchmarks de programmation standard, tandis que le modèle GLM remporte toutes les évaluations de longue haleine où les deux ont un score publié.
Comme partout sur glmmodel.com, les chiffres ci-dessous sont des résultats publiés par les auteurs de chaque modèle, reproduits ici et non mesurés ici. Les pastilles de victoire sont de l'arithmétique sur ces chiffres publiés. Des harnais, des budgets de contexte et des réglages d'échantillonnage différents feront bouger n'importe laquelle de ces lignes : c'est précisément pourquoi les notes de méthodologie comptent autant que les scores.
GPT-5.5 remporte 11 des 18 lignes publiées et GLM-5.2 en prend 7, mais la répartition n'a rien d'aléatoire. GLM-5.2 gagne les trois évaluations de longue haleine — FrontierSWE Dominance 74.4 contre 72.6, PostTrainBench 34.3 contre 28.4 et SWE-Marathon 13.0 contre 12.0 — plus SWE-bench Pro, MCP-Atlas, HLE avec outils et AIME 2026. Les victoires de GPT-5.5 se concentrent sur la programmation à horizon court, où DeepSWE (70.0 contre 46.2) et ProgramBench (70.8 contre 63.7) sont décisifs, et sur les mathématiques de compétition hors AIME. Si votre charge de travail dure des heures, le modèle GLM à poids ouverts est le meilleur pari d'après ces données ; s'il s'agit d'une tâche de programmation bornée, c'est GPT-5.5.
La comparaison structurelle est la classique opposition ouvert/fermé. GLM-5.2 publie une fenêtre de contexte de 1 000 000 de tokens et livre des poids sous licence MIT que vous pouvez servir vous-même ; GPT-5.5 est un modèle propriétaire hébergé dont le plafond de contexte ne fait pas partie du panel de comparaison publié — ce tableau le signale plutôt que de le deviner.
| Caractéristique | GLM-5.2 | GPT-5.5 |
|---|---|---|
| Fenêtre de contexte | 1 000 000 de tokens | Non publié |
| Ouverture | Poids ouverts | API fermée |
| Licence | Licence MIT | Propriétaire |
| Contrôle de l'effort | Explicite — Non-Thinking, High, Max | Implicite |
| Auto-hébergement | Oui — transformers, vLLM, SGLang, xLLM, ktransformers | Non — API hébergée uniquement |
Lire le tableau par bloc rend la ligne de partage évidente. Dans le bloc programmation et longue haleine, GLM-5.2 gagne les quatre lignes mesurées sur des exécutions de plusieurs heures et perd les quatre mesurées sur des tâches bornées. Dans le bloc raisonnement et agentique, GPT-5.5 prend l'essentiel des mathématiques et la ligne CritPt à coloration physique, tandis que GLM-5.2 remporte AIME 2026, HLE avec outils et l'ensemble agentique MCP-Atlas. Très peu de ces marges dépassent trois points, sauf sur DeepSWE et ProgramBench. Cela compte quand vous lisez un tableau comparatif pour décider et non pour un titre : un point d'écart sur une seule exécution publiée n'est pas un signal fiable pour votre charge de travail, alors qu'un écart de vingt points l'est presque à coup sûr. Traitez les lignes serrées comme des égalités et les lignes larges comme des preuves, et l'image devient exploitable.
| Benchmark | GLM-5.2 | GPT-5.5 | Vainqueur |
|---|---|---|---|
| Programmation et horizon long | |||
| 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 |
| Raisonnement et agentique | |||
| 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 |
* score sur l'ensemble complet.
Tous les chiffres de cette page sont des résultats tels que publiés par les auteurs du modèle. glmmodel.com les rapporte ; il n'exécute pas ces évaluations.
Voir en détail les 17 benchmarks GLM →Le modèle GLM est le meilleur choix quand l'unité de travail est une longue trajectoire plutôt qu'une tâche isolée. Toutes les évaluations de longue haleine publiées sur cette page tournent en sa faveur, et c'est le seul des deux que vous pouvez exécuter dans votre propre réseau avec une fenêtre de 1 000 000 de tokens et des niveaux d'effort explicites.
GPT-5.5 est confortablement devant lorsque les tâches sont bornées et bien spécifiées. Son résultat sur DeepSWE le place à plus de vingt points d'avance, ses chiffres sur ProgramBench et Terminal-Bench sont en tête, et il remporte la majorité des lignes de mathématiques de compétition. Si votre pipeline est une file de problèmes de programmation discrets et autonomes, c'est le modèle que les données publiées favorisent.
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