Am 11. Februar 2026 hat Zhipu AI (Z.ai) mit GLM-5 einen Meilenstein in der KI-Entwicklung gesetzt. Dieses frontier-level Open-Source-Modell mit 744 Milliarden Gesamtparametern (davon 40 Milliarden aktiv in der Mixture-of-Experts-Architektur) liefert Leistungen, die mit führenden Closed-Source-Modellen wie Claude Opus 4.5 konkurrieren – insbesondere bei Coding und langfristigen agentischen Aufgaben. Vollständig auf inländischen Huawei Ascend-Chips trainiert, symbolisiert GLM-5 Chinas Streben nach unabhängiger, hochperformanter KI. Diese umfassende Anleitung erklärt die wichtigsten Features, Benchmarks, praktische Anwendungen und den Einstieg – perfekt für Entwickler, Ingenieure und Unternehmen, die 2026 effizient mit Spitzentechnologie arbeiten wollen.
Was ist GLM-5?
GLM-5 ist die fünfte Generation des Flaggschiff-Modells von Zhipu AI und wurde am 11. Februar 2026 veröffentlicht. Es markiert den Übergang von „Vibe Coding“ zu agentischem Ingenieurwesen mit Fokus auf komplexe Systeme und langfristige Aufgaben. Im Vergleich zu GLM-4.5 (355B Parameter / 32B aktiv) wurde auf 744B Gesamtparameter (40B aktiv) skaliert und die Pre-Training-Daten von 23T auf 28,5 Billionen Tokens erhöht. Dank DeepSeek Sparse Attention (DSA) wird ein Kontext von bis zu 200K Tokens effizient verarbeitet, bei deutlich geringeren Deploy-Kosten.
Das Modell ist vollständig open-source unter MIT-Lizenz und die Gewichte sind auf Hugging Face sowie ModelScope verfügbar. Es unterstützt Function Calling, strukturierte Ausgaben, Kontext-Caching und die direkte Erzeugung von Office-Dokumenten. Über die Z.ai-API kostet es 1,00 $ pro Million Input-Tokens und 3,20 $ pro Million Output-Tokens – sehr wettbewerbsfähig.
Wichtigste Features von GLM-5
GLM-5 überzeugt durch gezielte Innovationen für anspruchsvolle Anwendungen:
- Enorme Skalierung & Effizienz — 744B Parameter mit MoE-Architektur und DSA für kostengünstige Langkontext-Verarbeitung.
- Hervorragende Coding- & Agent-Fähigkeiten — Führend unter Open-Source-Modellen bei SWE-bench Verified (77,8 %) und Vending Bench 2.
- Rekordniedrige Halluzinationsrate — Beste Werte in unabhängigen Tests zur Zuverlässigkeit.
- Native Tool-Integration — Thinking-Modi, Echtzeit-Streaming und strukturierte Ausgaben für komplexe Workflows.
- Direkte Dokumentenerstellung — Erstellt .docx, .pdf und .xlsx nativ – ideal für Unternehmen.
- Hardware-Unabhängigkeit — Vollständig auf chinesischen Chips trainiert, perfekt für On-Premise-Deployments.
Diese Stärken machen GLM-5 zur idealen Wahl für Software-Engineering, autonome Agenten und Forschung mit langfristigem Denken.
GLM-5 Benchmarks im Vergleich zu Top-Modellen 2026
GLM-5 erreicht Spitzenwerte unter Open-Source-Modellen. Hier eine Übersicht basierend auf offiziellen und unabhängigen Daten (Stand Februar 2026):
| Benchmark | GLM-5 | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro | DeepSeek (neueste) | Hinweise |
|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 77,8 % | 80,9 % | 76,2 % | ~76–80 % | GLM-5 schlägt Gemini, nahe an Claude |
| AIME 2026 | 92,7 % | 92,9 % | 92,5 % | 93,3 % | Nahezu State-of-the-Art in Mathematik |
| GPQA-Diamond | 86,0 % | 87,0 % | 91,9 % | 92,4 % | Starkes Reasoning für Open-Modelle |
| Humanity’s Last Exam (mit Tools) | 50,4 % | ~45–52 % | ~45 % | ~51 % | Führend unter Open-Source bei schwierigem Reasoning |
| Vending Bench 2 | #1 Open-Source | Top insgesamt | – | – | Beste Leistung bei langfristigen Simulationen |
Daten von z.ai, Artificial Analysis und Leaderboards. GLM-5 schließt die Lücke zu Closed-Modellen dramatisch – und bleibt dabei open und günstig.
So starten Sie mit GLM-5
Dank Open Weights und breiter Unterstützung ist der Einstieg einfach. Diese praktischen Schritte helfen Ihnen:
- Gewichte herunterladen — Vollständiges Modell auf Hugging Face (zai-org/GLM-5) oder ModelScope unter MIT-Lizenz.
- Lokales Deployment — Mit Unsloth oder vLLM; benötigt ca. 1,5 TB VRAM in BF16 (quantisierte Versionen für kleinere Setups verfügbar).
- API-Integration — Sofort testen über api.z.ai, OpenRouter oder kompatible Endpoints (Claude-ähnliches Format).
- Prompt-Beispiele — Für agentische Aufgaben: „Planen und ausführen Sie einen 6-Monats-Softwareprojekt-Roadmap mit Function Calls.“ Für Dokumente: „Erstellen Sie eine detaillierte .xlsx-Verkaufsprognose für Q1–Q4 2026.“
- Optimierungstipps — Kontext-Caching für lange Sessions aktivieren; mit Slime-RL-Infrastruktur für Custom-Fine-Tuning kombinieren.
Entwickler können produktionsreife Agenten oder Engineering-Tools in Stunden statt Wochen umsetzen.
Reale Anwendungen von GLM-5
GLM-5 glänzt bei Szenarien, die anhaltende Intelligenz erfordern:
- Software-Engineering — Automatisierung komplexer Codebasen mit Top-SWE-bench-Werten.
- Autonome Agenten — Mehrstufige, langfristige Aufgaben wie Unternehmenssimulationen oder Forschungsplanung.
- Unternehmensproduktivität — Direkte Erstellung professioneller Berichte, Tabellen und Analysen.
- Wissenschaftliches & mathematisches Denken — Nahezu SOTA bei AIME, GPQA und IMO-Niveau.
- Sichere On-Premise-Deployments — Ideal für regulierte Branchen dank Open Weights und lokalem Training.
Chinesische Unternehmen und globale Entwickler nutzen GLM-5 bereits für die nächste Generation von KI-Systemen.
FAQ zu GLM-5
Ist GLM-5 wirklich Open-Source? Ja – volle Gewichte unter MIT-Lizenz, herunterladbar von Hugging Face und ModelScope.
Wie schneidet GLM-5 im Vergleich zu Claude Opus 4.5 ab? Es erreicht oder übertrifft es bei Coding- und Agent-Aufgaben, führt Open-Source-Benchmarks und kostet deutlich weniger (API oder Self-Hosting).
Welche Hardware brauche ich lokal? Das volle Modell benötigt High-End-Multi-GPU-Setups (~1,5 TB VRAM); quantisierte Versionen oder Cloud-Dienste wie DeepInfra für kleinere Anforderungen.
Unterstützt GLM-5 Multimodal? Primär textbasiert mit starker Tool-Integration; Vision-/Multimodal-Erweiterungen über das Ökosystem verfügbar.
Ist GLM-5 produktionssicher? Ja – rekordniedrige Halluzinationsrate und robustes Post-Training machen es zuverlässig für Enterprise- und Agent-Anwendungen.
Fazit
GLM-5, veröffentlicht im Februar 2026, definiert neu, was mit Open-Source-KI möglich ist: frontier-level Leistung bei agentischem Ingenieurwesen, Coding und langfristigem Denken – zu zugänglichen Kosten. Ob Sie autonome Systeme bauen, komplexe Workflows automatisieren oder KI-Forschung vorantreiben: GLM-5 bietet unschlagbaren Wert. Gehen Sie jetzt zu Hugging Face oder z.ai, testen Sie das Modell und gestalten Sie die agentische Zukunft mit. Starten Sie heute mit GLM-5!
