GLM vs Qwen3.7-Max zestawia dwa z najmocniejszych wydań z otwartymi wagami, a wynik jest bardziej wyrównany niż w porównaniu z DeepSeek. W 13 opublikowanych ewaluacjach, w których oba mają wynik, GLM-5.2 bierze 10, a Qwen3.7-Max trzy — ale wszystkie trzy dotyczą matematyki i rozumowania opartego na wiedzy, co czyni ten podział łatwym do zinterpretowania.
Każda liczba tutaj to wynik opublikowany przez autorów danego modelu, odtworzony bez korekt. Ten serwis nie przeprowadza ewaluacji i nie ekstrapoluje wyniku do wiersza, dla którego autorzy niczego nie opublikowali — z tego powodu kilka benchmarków jest w tym porównaniu po prostu nieobecnych.
GLM-5.2 wygrywa 10 z 13 wierszy, w tym każdy wiersz kodowania: SWE-bench Pro 62,1 do 60,6, NL2Repo 48,9 do 47,2, Terminal-Bench 2.1 81,0 do 75,0 i DeepSWE 46,2 do 18,0, co jest największą różnicą na tej stronie. Qwen3.7-Max wygrywa HLE 41,4 do 40,5, HMMT listopad 2025 95,0 do 94,4 i HMMT luty 2026 97,1 do 92,5. Dwie z tych trzech przewag są poniżej punktu. Uczciwy wniosek jest taki, że w wiedzy i matematyce te modele są niemal równorzędne, a GLM-5.2 odrywa się, gdy zadania stają się dłuższe i bardziej agentowe.
Oba modele należą do świata otwartych wag, więc istotne różnice strukturalne dotyczą kontekstu i kontroli, a nie filozofii licencjonowania. GLM-5.2 publikuje okno 1 000 000 tokenów i trzy jawne poziomy wysiłku; żadna z tych wartości nie należy do opublikowanego zestawu porównawczego dla Qwen3.7-Max, a ta tabela wprost to zaznacza zamiast wypełniać komórkę domysłem.
| Cecha | GLM-5.2 | Qwen3.7-Max |
|---|---|---|
| Okno kontekstu | 1 000 000 tokenów | Nieopublikowane |
| Otwartość | Otwarte wagi | Rodzina z otwartymi wagami |
| Licencja | Licencja MIT | Zobacz warunki wydania dostawcy |
| Kontrola wysiłku | Jawna — Non-Thinking, High, Max | Nieopublikowane |
| Self-hosting | Tak — transformers, vLLM, SGLang, xLLM, ktransformers | Zależnie od dostawcy |
Blok kodowania to czyste zwycięstwo GLM-5.2, choć trzy z czterech przewag są niewielkie — jeden do dwóch punktów w SWE-bench Pro i NL2Repo. Wyjątkiem jest DeepSWE, 46,2 do 18,0, czyli różnica na tyle duża, by wskazywać realną odmienność w wykonywaniu zadań długodystansowych, a nie szum pomiarowy. W bloku rozumowania modele wymieniają się wierszami w granicach punktu w większości benchmarków, przy czym GLM-5.2 wyraźnie prowadzi w CritPt (20,9 do 13,4) i AIME 2026 (99,2 do 97,0). Liczenie zwycięstw wyolbrzymia tu dystans. Usuń każdy wiersz rozstrzygnięty różnicą mniejszą niż punkt, a porównanie sprowadza się do trzech znaczących wyników: DeepSWE i CritPt dla GLM-5.2, HMMT luty 2026 dla Qwen3.7-Max. Dwa z tych trzech nagradzają długotrwałe wykonywanie zadań, a jeden głębię matematyczną — i to jest rzetelne podsumowanie tego, czym te dwa otwarte modele naprawdę różnią się w codziennej praktyce, a nie na tablicy wyników.
| Benchmark | GLM-5.2 | Qwen3.7-Max | Zwycięzca |
|---|---|---|---|
| Kodowanie i praca długodystansowa | |||
| 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 |
| Rozumowanie i zadania agentowe | |||
| 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 |
* 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 →Wybierz model GLM, gdy zadanie ma swoją długość. Jego zwycięstwa w kodowaniu są tu nieznaczne przy problemach ograniczonych i ogromne w DeepSWE — dokładnie taki wzorzec, jakiego można oczekiwać po modelu trenowanym na długich trajektoriach agentów programistycznych, z oknem 1 000 000 tokenów za plecami.
Qwen3.7-Max jest w tej tabeli mocniejszy w matematyce i szerokiej wiedzy. Jego 97,1 w HMMT luty 2026 to prawdziwa przewaga, a wyniki w HLE i HMMT listopad 2025 wyprzedzają GLM-5.2 o ułamki punktu. Przy obciążeniu zdominowanym przez trudne, samodzielne pytania to poważna alternatywa wśród otwartych wag.
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.