GLM vs Qwen3.7-Max coloca frente a frente dois dos lançamentos de pesos abertos mais fortes, e o resultado é mais renhido do que na comparação com o DeepSeek. Nas 13 avaliações publicadas em que ambos têm pontuação, o GLM-5.2 leva 10 e o Qwen3.7-Max leva três — mas as três do Qwen são todas em matemática e raciocínio intensivo em conhecimento, o que torna a divisão fácil de interpretar.
Todos os valores aqui são resultados tal como publicados pelos autores de cada modelo, reproduzidos sem ajustes. Este site não executa as avaliações e não extrapola uma pontuação para uma linha em que os autores nada publicaram — vários benchmarks estão simplesmente ausentes desta comparação por essa razão.
O GLM-5.2 vence 10 das 13 linhas, e entre elas todas as de programação: SWE-bench Pro 62.1 contra 60.6, NL2Repo 48.9 contra 47.2, Terminal-Bench 2.1 81.0 contra 75.0 e DeepSWE 46.2 contra 18.0, que é a maior diferença da página. O Qwen3.7-Max vence o HLE com 41.4 contra 40.5, o HMMT Nov. 2025 com 95.0 contra 94.4 e o HMMT Fev. 2026 com 97.1 contra 92.5. Duas dessas três margens ficam abaixo de um ponto. A leitura honesta é que estes modelos são quase pares em conhecimento e matemática, e que o GLM-5.2 se distancia à medida que as tarefas se tornam mais longas e mais agênticas.
Ambos os modelos pertencem ao mundo de pesos abertos, pelo que as diferenças estruturais relevantes são o contexto e o controlo, e não a filosofia de licenciamento. O GLM-5.2 publica uma janela de 1.000.000 de tokens e três níveis de esforço explícitos; nenhum destes valores faz parte do conjunto de comparação publicado do Qwen3.7-Max, e esta tabela di-lo em vez de preencher a célula com um palpite.
| Característica | GLM-5.2 | Qwen3.7-Max |
|---|---|---|
| Janela de contexto | 1.000.000 tokens | Não publicado |
| Abertura | Pesos abertos | Família de pesos abertos |
| Licença | Licença MIT | Ver os termos de lançamento do fornecedor |
| Controlo de esforço | Explícito — Non-Thinking, High, Max | Não publicado |
| Auto-alojamento | Sim — transformers, vLLM, SGLang, xLLM, ktransformers | Depende do fornecedor |
O bloco de programação é uma vitória total do GLM-5.2, embora três das quatro margens sejam pequenas — um a dois pontos no SWE-bench Pro e no NL2Repo. O DeepSWE é a exceção, com 46.2 contra 18.0, uma diferença suficientemente grande para sugerir uma verdadeira diferença na execução de longo alcance e não ruído de medição. No bloco de raciocínio, os modelos trocam linhas dentro de um ponto na maioria dos benchmarks, com o GLM-5.2 claramente à frente no CritPt (20.9 contra 13.4) e no AIME 2026 (99.2 contra 97.0). Contar vitórias exagera aqui a distância. Retire todas as linhas decididas por menos de um ponto e a comparação reduz-se a três resultados significativos: DeepSWE e CritPt para o GLM-5.2, HMMT Fev. 2026 para o Qwen3.7-Max. Dois desses três premeiam execução sustentada e um premeia profundidade matemática, o que é um resumo justo de como estes dois modelos de pesos abertos realmente diferem no dia a dia, e não num quadro de pontuações.
| Benchmark | GLM-5.2 | Qwen3.7-Max | Vencedor |
|---|---|---|---|
| Programação e longo alcance | |||
| 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 |
| Raciocínio e agêntico | |||
| 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 |
* 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 →Escolha o modelo GLM quando a tarefa tem duração. As suas vitórias em programação são estreitas em problemas delimitados e enormes no DeepSWE, que é o padrão que se esperaria de um modelo treinado com longas trajetórias de agentes de programação e com uma janela de 1.000.000 de tokens por trás.
O Qwen3.7-Max é o modelo mais forte desta tabela em matemática e conhecimento geral. Os seus 97.1 no HMMT Fev. 2026 são uma vantagem genuína, e os seus resultados no HLE e no HMMT Nov. 2025 superam o GLM-5.2 por frações de ponto. Para uma carga de trabalho dominada por perguntas difíceis e autónomas, é uma alternativa séria de pesos abertos.
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