GLM vs GPT-5.5 é a mais renhida das comparações de fronteira neste site, e a mais genuinamente dividida. Ao longo de 18 avaliações publicadas, os dois modelos trocam linhas em vez de um deles varrer a tabela: o GPT-5.5 domina vários benchmarks de programação padrão por margens largas, enquanto o modelo GLM vence todas as avaliações de longo alcance em que ambos têm pontuação publicada.
Como em todo o glmmodel.com, os números abaixo são resultados tal como publicados pelos autores de cada modelo, aqui reproduzidos e não medidos. Os indicadores de vitória são aritmética sobre esses valores publicados. Harnesses, orçamentos de contexto e definições de amostragem diferentes moverão qualquer uma destas linhas, e é precisamente por isso que as notas de metodologia importam tanto como as pontuações.
O GPT-5.5 vence 11 das 18 linhas publicadas e o GLM-5.2 vence 7, mas a divisão não é aleatória. O GLM-5.2 ganha as três avaliações de longo alcance — FrontierSWE Dominance 74.4 contra 72.6, PostTrainBench 34.3 contra 28.4 e SWE-Marathon 13.0 contra 12.0 — além do SWE-bench Pro, do MCP-Atlas, do HLE com ferramentas e do AIME 2026. As vitórias do GPT-5.5 concentram-se na programação de curto alcance, onde o DeepSWE (70.0 contra 46.2) e o ProgramBench (70.8 contra 63.7) são decisivos, e na matemática de competição fora do AIME. Se a sua carga de trabalho dura horas, o modelo GLM de pesos abertos é a melhor aposta segundo estes dados; se é uma tarefa de programação delimitada, é o GPT-5.5.
A comparação estrutural é a habitual entre aberto e fechado. O GLM-5.2 publica uma janela de contexto de 1.000.000 de tokens e disponibiliza pesos com licença MIT que pode servir por si próprio; o GPT-5.5 é um modelo proprietário alojado cujo teto de contexto não faz parte do conjunto de comparação publicado, pelo que esta tabela o indica em vez de o adivinhar.
| Característica | GLM-5.2 | GPT-5.5 |
|---|---|---|
| Janela de contexto | 1.000.000 tokens | Não publicado |
| Abertura | Pesos abertos | API fechada |
| Licença | Licença MIT | Proprietária |
| Controlo de esforço | Explícito — Non-Thinking, High, Max | Implícito |
| Auto-alojamento | Sim — transformers, vLLM, SGLang, xLLM, ktransformers | Não — apenas API alojada |
Ler a tabela por grupos torna a divisão evidente. No bloco de programação e longo alcance, o GLM-5.2 vence as quatro linhas medidas em execuções de várias horas e perde as quatro medidas em tarefas delimitadas. No bloco de raciocínio e agêntico, o GPT-5.5 leva a maior parte da matemática e a linha de sabor físico do CritPt, enquanto o GLM-5.2 vence o AIME 2026, o HLE com ferramentas e o conjunto agêntico MCP-Atlas. Muito poucas destas margens ultrapassam três pontos, exceto no DeepSWE e no ProgramBench. Isso importa quando se lê uma tabela comparativa para decidir e não para um título: uma diferença de um ponto numa única execução publicada não é um sinal fiável sobre a sua carga de trabalho, ao passo que uma diferença de vinte pontos quase de certeza que é. Trate as linhas renhidas como empate e as largas como evidência, e o quadro resolve-se em algo sobre o qual pode realmente agir.
| Benchmark | GLM-5.2 | GPT-5.5 | Vencedor |
|---|---|---|---|
| Programação e longo alcance | |||
| 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 |
| Raciocínio e agêntico | |||
| 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 |
* pontuação no conjunto completo.
Todos os valores desta página são resultados tal como publicados pelos autores do modelo. O glmmodel.com apenas os reporta; não executa estas avaliações.
Ver os 17 benchmarks GLM em detalhe →O modelo GLM é a escolha mais forte quando a unidade de trabalho é uma trajetória longa e não uma tarefa isolada. Todas as avaliações de longo alcance publicadas nesta página vão para ele, e é o único dos dois que pode correr dentro da sua própria rede, com uma janela de 1.000.000 de tokens e níveis de esforço explícitos.
O GPT-5.5 está confortavelmente à frente onde as tarefas são delimitadas e bem especificadas. O seu resultado no DeepSWE está mais de vinte pontos à frente, os seus valores no ProgramBench e no Terminal-Bench lideram, e vence a maioria das linhas de matemática de competição. Se o seu pipeline é uma fila de problemas de programação discretos e autónomos, é este o modelo que os dados publicados favorecem.
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