Is GLM 5.2 as good as Codestral 2508?

GLM 5.2 is open-weight and competitive on many tasks, but Codestral 2508 may still lead on the hardest reasoning and agentic work. The gap keeps narrowing — benchmark both on your actual use case before deciding.

Can I run GLM 5.2 locally?

Yes. GLM 5.2 has open weights, so you can self-host it on your own GPUs or run it via a low-cost API. Codestral 2508 is API-only and cannot be self-hosted.

GLM 5.2 vs Codestral 2508 — which should I pick in 2026?

Choose GLM 5.2 if you want to self-host, keep your data private and skip per-token fees — it's open-weight and runs on your own hardware. Choose Codestral 2508 if you want frontier capability through a managed API with zero infrastructure to run.

KI-Modelle · Open-Source vs Bezahlt

GLM 5.2 Offen vs Codestral 2508 Bezahlt

GLM 5.2 vs Codestral 2508 verglichen — Preis pro Token, Kontextfenster, Multimodalität, Offenheit und welches zu wählen. Kann das Open-Source-Modell das kostenpflichtige ersetzen? Vollständige Analyse 2026.

Codestral 2508 — vollständiges Profil ›

Preise & Spezifikationen aus Live-Daten aktualisiert · olud.ai

Offene Modellpreise = günstigster Anbieter über OpenRouter; offizielle Herstellerpreise können höher sein.

GLM 5.2OffenZ.AI

$0.76 /M Eingabe
$2.42 /M AusgabeKeine pro-Token Gebühren, wenn Sie selbst hosten

TypOpen-Weight

Kontextfenster1M Tokens

MultimodalNein

Selbst gehostetJa

Codestral 2508BezahltMistral AI

$0.3 /M Eingabe
$0.9 /M AusgabeVerwaltete API (keine Infrastruktur erforderlich)

TypProprietär

Kontextfenster256K Tokens

MultimodalNein

Selbst gehostetNein

Wählen GLM 5.2 wenn Sie selbst hosten, Ihre Daten privat halten und pro-Token-Gebühren vermeiden möchten — es ist Open-Weight und läuft auf Ihrer eigenen Hardware. Wählen Sie Codestral 2508 wenn Sie Grenzfähigkeiten über eine verwaltete API mit null Infrastruktur zum Ausführen wünschen.

GLM 5.2 vs Codestral 2508 Spezifikationen

Spezifikation	GLM 5.2	Codestral 2508	Gewinner
Hersteller	Z.AI	Mistral AI	–
Typ	Open-Weight	Proprietär	GLM 5.2
Kontextfenster	1M Tokens	256K Tokens	GLM 5.2
Eingabepreis	$0.76/M · kostenloses Selbst-Hosting	$0.3/M	Codestral 2508
Ausgabepreis	$2.42/M · kostenloses Selbst-Hosting	$0.9/M	Codestral 2508
Vision / multimodal	Nein	Nein	–
Tool / Funktionsaufruf	Ja	Ja	= Unentschieden
Selbst gehostet	Ja	Nein (nur API)	GLM 5.2
Lizenz	MIT	Proprietär	GLM 5.2

Preisdifferenz & wann man jeweils wählen sollte

2.7×günstiger pro Ausgabe-Token

Codestral 2508 ist ~2,7× günstiger als GLM 5.2 bei Ausgabe-Token ($0.9 vs $2.42 pro M Token).

Wählen Sie GLM 5.2, wenn…

Sie selbst hosten oder in Ihrer Cloud ausführen möchten
Sie das längere 1M Kontextfenster benötigen
Sie Datenprivatsphäre & Kontrolle priorisieren
Sie offene oder reproduzierbare KI entwickeln

Wählen Sie Codestral 2508, wenn…

Sie Spitzenleistung über eine verwaltete API wünschen
Sie den niedrigeren Ausgabepreis möchten
Sie Zuverlässigkeit & Ökosystem schätzen
Sie keine Infrastruktur verwalten möchten

Funktionsvergleich

Fähigkeit	GLM 5.2	Codestral 2508
Offene Gewichte (herunterladbar)	✓	✗
Selbst gehostet	✓	✗
Läuft vollständig offline	✓	✗
Vision / multimodal	✗	✗
Tool / Funktionsaufruf	✓	✓
1M+ Kontextfenster	✓	✗

Benchmarks: GLM 5.2 vs Codestral 2508

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser (außer Latenz).

GLM 5.2

Codestral 2508

Intelligenzindex

51.1

–

Kodierungsindex

68.8

–

GPQA

89.5%

–

Die letzte Prüfung der Menschheit

40.1%

–

Langzeit-Kontext-Argumentation

71.3%

–

SciCode

50.5%

–

IFBench

73.3%

–

τ²-Bench

99.1%

–

τ-Bench Banking

26.8%

–

Terminal-Bench

77.9%

–

Terminal-Bench Hard

50.8%

–

Geschwindigkeit

190 tok/s

–

Latenz

–

Intelligenz pro $

24.5

–

Benchmark-Daten von Artificial Analysis.

Wie GLM 5.2 und Codestral 2508 abschneiden

🏆 Bester Wert & Offenheit: GLM 5.2 (4.6 vs 3.0 / 5)

Kriterium	GLM 5.2	Codestral 2508
Kosten-Effizienz	4.5	5.0
Kontextfenster	5.0	4.0
Offenheit	5.0	1.5
Selbst-Hosting	5.0	1.0
Multimodalität	3.5	3.5

Die Bewertungen stammen aus Live-Daten — Ausgabepreis (Kosten), Kontextlänge, offene vs. geschlossene Gewichte (Offenheit & Selbst-Hosting) und Unterstützung für Vision/Tools (Multimodalität). Die Rohqualität der Aufgaben wird hier nicht bewertet; sie hängt von Ihrem Benchmark ab — siehe das Urteil.

Was jedes Modell ist

GLM 5.2 Offen

Z.AI · Open-weight

GLM 5.2 ist ein großangelegtes Denkmodell von Z.ai. Es unterstützt Texteingabe und -ausgabe mit einem Kontextfenster von 1M Token und eignet sich für langfristige Agenten-Workflows, projektbezogene Softwareentwicklung,...

Codestral 2508 Bezahlt

Mistral AI · Proprietär

Mistrals hochmodernes Sprachmodell für Programmierung wurde Ende Juli 2025 veröffentlicht. Codestral spezialisiert sich auf latenzarme, hochfrequente Aufgaben wie Fill-in-the-Middle (FIM), Codekorrektur und Testgenerierung. [Blog-Beitrag](https://mistral.ai/ne

Andere Modelle in diesen Familien

Diese Varianten werden verfolgt, aber hier nicht verglichen — eine Seite pro Familie hält den Vergleich lesbar.

Andere verfolgte Varianten

GLM 5.1GLM 5GLM 5 TurboGLM 5V TurboGLM 4.7GLM 4.6GLM 4.7 FlashGLM 4.5GLM 4.6VGLM 4.5 AirGLM 4.5V

Häufig gestellte Fragen

Ist GLM 5.2 so gut wie Codestral 2508?

GLM 5.2 ist open-weight und wettbewerbsfähig bei vielen Aufgaben, aber Codestral 2508 könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenaufgaben immer noch führend sein. Die Lücke wird immer kleiner — benchmarken Sie beide in Ihrem tatsächlichen Anwendungsfall, bevor Sie entscheiden.

Kann ich GLM 5.2 lokal ausführen?

Ja. GLM 5.2 hat open weights, sodass Sie es auf Ihren eigenen GPUs selbst hosten oder über eine kostengünstige API ausführen können. Codestral 2508 ist nur API-basiert und kann nicht selbst gehostet werden.

GLM 5.2 vs Codestral 2508 — welche sollte ich 2026 wählen?

Wählen Sie GLM 5.2, wenn Sie selbst hosten, Ihre Daten privat halten und pro Token-Gebühren vermeiden möchten — es ist open-weight und läuft auf Ihrer eigenen Hardware. Wählen Sie Codestral 2508, wenn Sie an der Spitze der Möglichkeiten über eine verwaltete API ohne Infrastruktur zum Ausführen interessiert sind.

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