Wypróbuj za darmo

GLM vs GPT-5.5: porównanie benchmark po benchmarku

GLM vs GPT-5.5 to najbardziej wyrównane z porównań z czołówką w tym serwisie i najbardziej realnie podzielone. W 18 opublikowanych ewaluacjach oba modele wymieniają się wierszami, zamiast by jeden zgarniał całą tabelę: GPT-5.5 zdecydowanie dominuje w kilku standardowych benchmarkach kodowania, podczas gdy model GLM bierze każdą ewaluację długodystansową, w której oba mają opublikowany wynik.

Jak wszędzie na glmmodel.com, poniższe liczby to wyniki opublikowane przez autorów każdego z modeli, tutaj jedynie odtworzone, a nie zmierzone. Plakietki zwycięstw to arytmetyka na tych opublikowanych liczbach. Inne środowiska testowe, budżety kontekstu i ustawienia próbkowania przesuną każdy z tych wierszy — właśnie dlatego uwagi metodologiczne są równie ważne jak same wyniki.

Werdykt

GLM-5.2 wygrywa 7 z 18GPT-5.5 wygrywa 11

GPT-5.5 bierze 11 z 18 opublikowanych wierszy, a GLM-5.2 bierze 7, ale ten podział nie jest przypadkowy. GLM-5.2 wygrywa wszystkie trzy ewaluacje długodystansowe — FrontierSWE Dominance 74,4 do 72,6, PostTrainBench 34,3 do 28,4 i SWE-Marathon 13,0 do 12,0 — a do tego SWE-bench Pro, MCP-Atlas, HLE z narzędziami i AIME 2026. Zwycięstwa GPT-5.5 koncentrują się w kodowaniu krótkodystansowym, gdzie DeepSWE (70,0 do 46,2) i ProgramBench (70,8 do 63,7) są rozstrzygające, oraz w matematyce olimpijskiej poza AIME. Jeśli Twoje obciążenie trwa godzinami, na tych danych lepszym wyborem jest model GLM z otwartymi wagami; jeśli to ograniczone zadanie programistyczne — GPT-5.5.

GLM vs GPT-5.5: specyfikacje w skrócie

Porównanie strukturalne to znajome starcie otwartego z zamkniętym. GLM-5.2 publikuje okno kontekstu 1 000 000 tokenów i udostępnia wagi na licencji MIT, które możesz serwować samodzielnie; GPT-5.5 to zamknięty model hostowany, którego limit kontekstu nie należy do opublikowanego zestawu porównawczego, więc ta tabela wprost to zaznacza, zamiast zgadywać.

GLM vs GPT-5.5: specyfikacje w skrócie
CechaGLM-5.2GPT-5.5
Okno kontekstu1 000 000 tokenówNieopublikowane
OtwartośćOtwarte wagiZamknięte API
LicencjaLicencja MITZamknięta, własnościowa
Kontrola wysiłkuJawna — Non-Thinking, High, MaxNiejawna
Self-hostingTak — transformers, vLLM, SGLang, xLLM, ktransformersNie — wyłącznie hostowane API

Benchmark po benchmarku: GLM vs GPT-5.5

Czytanie tabeli grupami czyni podział oczywistym. W bloku kodowania i pracy długodystansowej GLM-5.2 wygrywa cztery wiersze mierzone w wielogodzinnych przebiegach i przegrywa cztery mierzone na zadaniach ograniczonych. W bloku rozumowania i zadań agentowych GPT-5.5 bierze większość matematyki i wiersz CritPt o charakterze fizycznym, a GLM-5.2 bierze AIME 2026, HLE z narzędziami i agentowy zestaw MCP-Atlas. Bardzo niewiele z tych przewag przekracza trzy punkty, poza DeepSWE i ProgramBench. Ma to znaczenie, gdy czytasz tabelę porównawczą dla decyzji, a nie dla nagłówka: różnica jednego punktu w pojedynczym opublikowanym przebiegu nie jest wiarygodnym sygnałem dla Twojego obciążenia, podczas gdy różnica dwudziestu punktów niemal na pewno nim jest. Potraktuj wąskie wiersze jako remis, a szerokie jako dowód, a obraz ułoży się w coś, na czym da się działać.

Benchmark po benchmarku: GLM vs GPT-5.5
BenchmarkGLM-5.2GPT-5.5Zwycięzca
Kodowanie i praca długodystansowa
FrontierSWE Dominance74.472.6GLM-5.2
PostTrainBench34.328.4GLM-5.2
SWE-Marathon13.012.0GLM-5.2
SWE-bench Pro62.158.6GLM-5.2
NL2Repo48.950.7GPT-5.5
ProgramBench63.770.8GPT-5.5
DeepSWE46.270.0GPT-5.5
Terminal-Bench 2.1 (Terminus-2)81.084.0GPT-5.5
Terminal-Bench 2.1 (best harness)82.783.4GPT-5.5
Rozumowanie i zadania agentowe
MCP-Atlas (public set)76.875.3GLM-5.2
Tool-Decathlon48.255.6GPT-5.5
HLE40.541.4GPT-5.5
HLE w/ Tools54.752.2GLM-5.2
AIME 202699.298.3GLM-5.2
HMMT Nov. 202594.496.5GPT-5.5
HMMT Feb. 202692.596.7GPT-5.5
CritPt20.927.1GPT-5.5
GPQA-Diamond91.293.6GPT-5.5

* 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 →

Kiedy wybrać który model

Kiedy wybrać GLM-5.2

Model GLM jest mocniejszym wyborem, gdy jednostką pracy jest długa trajektoria, a nie pojedyncze zadanie. Każda opublikowana ewaluacja długodystansowa na tej stronie przypada właśnie jemu, a przy tym jest jedynym z tej dwójki, który uruchomisz we własnej sieci, z oknem 1 000 000 tokenów i jawnymi poziomami wysiłku.

  • Twoje agenty pracują godzinami i potrzebują dominacji w stylu FrontierSWE, a nie jednorazowej trafności poprawki.
  • Potrzebujesz otwartych wag na licencji MIT do wdrożenia on-premise, odciętego od sieci lub podlegającego regulacjom.
  • Chcesz kontekstu w skali repozytorium w jednym promptzie zamiast potoku wyszukiwania dobierającego fragmenty.
  • Chcesz regulować obliczenia per żądanie za pomocą Non-Thinking, High i Max, zamiast godzić się na jeden stały profil kosztu.

Kiedy wybrać GPT-5.5

GPT-5.5 wyraźnie prowadzi tam, gdzie zadania są ograniczone i dobrze wyspecyfikowane. Jego wynik w DeepSWE jest o ponad dwadzieścia punktów lepszy, wyniki w ProgramBench i Terminal-Bench prowadzą, a do tego bierze większość wierszy matematyki olimpijskiej. Jeśli Twój potok to kolejka odrębnych, samodzielnych problemów programistycznych, to właśnie ten model wskazują opublikowane dane.

  • Twoje zadania to ograniczone problemy programistyczne, a nie wielogodzinne autonomiczne przebiegi.
  • Ewaluacja w stylu DeepSWE jest reprezentatywna dla Twojego obciążenia, a opublikowana różnica wynosi tam 70,0 do 46,2.
  • Chcesz najmocniejszych opublikowanych wyników w matematyce olimpijskiej w stylu HMMT oraz w CritPt.
  • Odpowiada Ci zarządzane API i nie musisz sam posiadać wag.

Wypróbuj darmowy playground AI na stronie głównej →

FAQ: GLM vs GPT-5.5

Czy GLM-5.2 pokonuje GPT-5.5?
W 7 z 18 opublikowanych wierszy tak. GPT-5.5 bierze 11. Podział jest strukturalny, a nie przypadkowy: GLM-5.2 wygrywa każdą ewaluację długodystansową z opublikowaną parą wyników, a GPT-5.5 wygrywa większość ograniczonych zadań programistycznych i większość matematyki olimpijskiej.
Który lepiej koduje, GLM czy GPT-5.5?
To zależy od horyzontu. GLM-5.2 prowadzi w SWE-bench Pro 62,1 do 58,6 i w każdej wielogodzinnej ewaluacji. GPT-5.5 prowadzi w DeepSWE 70,0 do 46,2, ProgramBench 70,8 do 63,7 i Terminal-Bench 2.1 84,0 do 81,0 w środowisku Terminus-2.
Jak wypadają okna kontekstu?
GLM-5.2 publikuje okno kontekstu 1 000 000 tokenów i do 128 000 tokenów wyjściowych. Limit kontekstu GPT-5.5 nie należy do opublikowanego zestawu porównawczego używanego w tym serwisie, więc nie podajemy tu dla niego żadnej liczby zamiast wymyślać szacunek.
Czy któryś z modeli jest open source?
Tylko GLM-5.2. To model GLM z otwartymi wagami na licencji MIT, opublikowany na HuggingFace i ModelScope, więc możesz go pobrać, dostroić i hostować samodzielnie. GPT-5.5 jest zamknięty i dostępny wyłącznie przez hostowane API.
Czy mogę przetestować działający model w tym serwisie?
Tak — playground na stronie głównej strumieniuje odpowiedzi z darmowego otwartoźródłowego LLM, bez konieczności zakładania konta. To nie jest GLM-5.2 i nie używa wag GLM; istnieje po to, byś mógł wypróbować działający model podczas lektury opublikowanych danych benchmarkowych.

Czytaj dalej

Wypróbuj działający model AI za darmo — bez konta

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.

Wypróbuj za darmoWróć do playgroundu →