GLM vs Gemini 3.1 Pro to najbardziej jednostronne porównanie w tym serwisie — i jest jednostronne na korzyść modelu z otwartymi wagami. W 19 opublikowanych ewaluacjach GLM-5.2 wygrywa 15, w tym każdy bez wyjątku wiersz kodowania i pracy długodystansowej, podczas gdy zwycięstwa Gemini 3.1 Pro skupiają się w wąskim paśmie benchmarków rozumowania opartego na wiedzy.
Ten obraz warto nazwać wprost, zamiast go upiększać: to dwa modele optymalizowane pod różne rzeczy. Wszystkie liczby to wyniki opublikowane przez autorów modelu, odtworzone tutaj bez zmian; glmmodel.com nie przeprowadza tych ewaluacji. Plakietki zwycięstw to arytmetyka na opublikowanych liczbach.
GLM-5.2 bierze 15 z 19 opublikowanych wierszy przeciwko Gemini 3.1 Pro, a blok kodowania to czyste zwycięstwo — FrontierSWE Dominance 74,4 do 39,6, DeepSWE 46,2 do 10,0, ProgramBench 63,7 do 39,5, NL2Repo 48,9 do 33,4, SWE-bench Pro 62,1 do 54,2 i Terminal-Bench 2.1 81,0 do 74,0. Cztery zwycięstwa Gemini 3.1 Pro to HLE (45,0 do 40,5), GPQA-Diamond (94,3 do 91,2), HMMT listopad 2025 o cztery dziesiąte i Tool-Decathlon o sześć dziesiątych. Jeśli Twoja praca to inżynieria oprogramowania, opublikowane dane mocno wskazują na model GLM; jeśli to szeroka wiedza akademicka, przewagę zachowuje Gemini.
Jak w pozostałych porównaniach z modelami zamkniętymi, różnica strukturalna dotyczy własności. GLM-5.2 publikuje okno 1 000 000 tokenów i wagi na licencji MIT, działające na standardowym otwartym stosie inferencyjnym. Gemini 3.1 Pro to hostowany model zamknięty; jego limit kontekstu leży poza opublikowanym zestawem porównawczym, z którego korzysta ten serwis, więc tabela to odnotowuje, zamiast szacować.
| Cecha | GLM-5.2 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|
| Okno kontekstu | 1 000 000 tokenów | Nieopublikowane |
| Otwartość | Otwarte wagi | Zamknięte API |
| Licencja | Licencja MIT | Zamknięta, własnościowa |
| Kontrola wysiłku | Jawna — Non-Thinking, High, Max | Niejawna |
| Self-hosting | Tak — transformers, vLLM, SGLang, xLLM, ktransformers | Nie — wyłącznie hostowane API |
Blok kodowania i pracy długodystansowej nie wymaga wielu komentarzy: dziewięć wierszy, dziewięć zwycięstw GLM-5.2, kilka z przewagą ponad dwudziestu punktów. Blok rozumowania i zadań agentowych jest naprawdę mieszany. Gemini prowadzi w HLE i GPQA-Diamond, które nagradzają szeroką wiedzę akademicką, oraz minimalnie w HMMT listopad 2025 i Tool-Decathlon. GLM-5.2 bierze AIME 2026, HMMT luty 2026, CritPt, IMOAnswerBench, HLE z narzędziami i agentowy zestaw MCP-Atlas. Ten podział jest spójny, a nie przypadkowy. Benchmarki wymagające od modelu przywołania i zastosowania szerokiej wiedzy faktograficznej w jednym przebiegu sprzyjają Gemini 3.1 Pro; benchmarki wymagające planowania, wykonywania, czytania wyników narzędzi i korygowania przez wiele tur sprzyjają GLM-5.2, a im dłuższa trajektoria, tym większa różnica. Ustalenie, do którego z tych dwóch kształtów podobna jest Twoja praca, jest bardziej użyteczne niż sumowanie zwycięstw.
| Benchmark | GLM-5.2 | Gemini 3.1 Pro | Zwycięzca |
|---|---|---|---|
| Kodowanie i praca długodystansowa | |||
| 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 |
| Rozumowanie i zadania agentowe | |||
| 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 |
* wynik na pełnym zestawie.
Wszystkie liczby na tej stronie to wyniki opublikowane przez autorów modelu. glmmodel.com je raportuje; nie przeprowadza tych ewaluacji.
Zobacz szczegółowo wszystkie 17 benchmarków GLM →Na tych opublikowanych danych inżynieria oprogramowania nie jest sprawą sporną. Każdy wiersz kodowania i pracy długodystansowej przypada modelowi GLM, zwykle z dużą przewagą, a do tego dochodzi okno kontekstu 1 000 000 tokenów i otwarte wagi. W obciążeniach agentowych prowadzi też w publicznym zestawie MCP-Atlas 76,8 do 69,2.
Przewagi Gemini 3.1 Pro są tu realne, ale wąskie. Prowadzi w HLE 45,0 do 40,5 i w GPQA-Diamond 94,3 do 91,2 — w obu benchmarkach nagradzających szeroką, uniwersytecką wiedzę faktograficzną, a nie wykonanie długiej trajektorii. Jeśli właśnie tego szukasz, to mocniejszy model w tej tabeli.
Przeczytaj benchmarki modeli GLM, a potem sprawdź działający model w praktyce. Playground powyżej jest darmowy i niczego od Ciebie nie wymaga; jeśli chcesz pełniejszego zestawu narzędzi AI, darmowy plan naszego partnera zaczyna się tutaj.