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.

Modelos de IA · Open-Source vs Pagos

GLM 5.2 Aberto vs Codestral 2508 Pago

GLM 5.2 vs Codestral 2508 comparado — preço por token, janela de contexto, multimodalidade, abertura e qual escolher. O modelo open-source pode substituir o pago? Análise completa de 2026.

Codestral 2508 — perfil completo ›

Preços & especificações atualizados a partir de dados ao vivo · olud.ai

Preços de modelos abertos = provedor mais barato via OpenRouter; as taxas do fabricante oficial podem ser mais altas.

GLM 5.2AbertoZ.AI

$0.76 /M entrada
$2.42 /M saídaSem taxas por token se você self-host

TipoOpen-weight

Janela de contexto1M tokens

MultimodalNão

Self-hostSim

Codestral 2508PagoMistral AI

$0.3 /M entrada
$0.9 /M saídaAPI gerenciada (sem infraestrutura para rodar)

TipoProprietário

Janela de contexto256K tokens

MultimodalNão

Self-hostNão

Escolha GLM 5.2 se você deseja auto-hospedar, manter seus dados privados e evitar taxas por token — é open-weight e roda no seu próprio hardware. Escolha Codestral 2508 se você deseja capacidade de ponta através de uma API gerenciada sem infraestrutura para rodar.

Especificações do GLM 5.2 vs Codestral 2508

Especificação	GLM 5.2	Codestral 2508	Vencedor
Fabricante	Z.AI	Mistral AI	–
Tipo	Open-weight	Proprietário	GLM 5.2
Janela de contexto	1M tokens	256K tokens	GLM 5.2
Preço de entrada	$0.76/M · auto-hospedagem gratuita	$0.3/M	Codestral 2508
Preço de saída	$2.42/M · auto-hospedagem gratuita	$0.9/M	Codestral 2508
Visão / multimodal	Não	Não	–
Chamada de ferramenta / função	Sim	Sim	= Empate
Auto-hospedável	Sim	Não (somente API)	GLM 5.2
Licença	MIT	Proprietário	GLM 5.2

Diferença de preço & quando escolher cada um

2.7×mais barato por token de saída

Codestral 2508 é ~2.7× mais barato que GLM 5.2 em tokens de saída ($0.9 vs $2.42 por M tokens).

Escolha o GLM 5.2 se…

Você quer self-host ou rodar na sua nuvem
Você precisa da janela de contexto mais longa de 1M
Você prioriza privacidade de dados & controle
Você está construindo IA open ou reproduzível

Escolha Codestral 2508 se…

Você quer desempenho de ponta através de uma API gerenciada
Você quer o preço de saída mais baixo
Você valoriza confiabilidade & ecossistema
Você não quer gerenciar infraestrutura

Comparação de recursos

Capacidade	GLM 5.2	Codestral 2508
Open weights (baixáveis)	✓	✗
Auto-hospedável	✓	✗
Funciona totalmente offline	✓	✗
Visão / multimodal	✗	✗
Chamada de ferramenta / função	✓	✓
Janela de contexto de 1M+	✓	✗

Benchmarks: GLM 5.2 vs Codestral 2508

Pontuações de benchmark independentes medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor (exceto latência).

GLM 5.2

Codestral 2508

Índice de inteligência

51.1

–

Índice de codificação

68.8

–

GPQA

89.5%

–

Último Exame da Humanidade

40.1%

–

Raciocínio de Longo Contexto

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%

–

Velocidade

190 tok/s

–

Latência

–

Inteligência por $

24.5

–

Dados de benchmark por Artificial Analysis.

Como GLM 5.2 e Codestral 2508 se saem

🏆 Melhor valor & abertura: GLM 5.2 (4.6 vs 3.0 / 5)

Critério	GLM 5.2	Codestral 2508
Custo-eficiência	4.5	5.0
Janela de contexto	5.0	4.0
Abertura	5.0	1.5
Auto-hospedagem	5.0	1.0
Multimodalidade	3.5	3.5

As pontuações vêm de dados ao vivo — preço de saída (custo), comprimento do contexto, pesos abertos vs fechados (abertura & auto-hospedagem) e suporte a visão/ferramenta (multimodalidade). A qualidade bruta da tarefa não é pontuada aqui; depende do seu benchmark — veja o veredicto.

O que cada modelo é

GLM 5.2 Aberto

Z.AI · Open-weight

GLM 5.2 é um modelo de raciocínio em larga escala da Z.ai. Ele suporta entrada e saída de texto com uma janela de contexto de 1M tokens, e é adequado para fluxos de trabalho de agentes de longo prazo, engenharia de software em nível de projeto,...

Codestral 2508 Pago

Mistral AI · Proprietário

O modelo de linguagem de ponta da Mistral para codificação lançado no final de julho de 2025. Codestral se especializa em tarefas de baixa latência e alta frequência, como preenchimento de meio (FIM), correção de código e geração de testes. [Post do Blog](https://mistral.ai/ne

Outros modelos nessas famílias

Essas variantes são rastreadas, mas não comparadas aqui — uma página por família mantém a comparação legível.

Outras variantes rastreadas

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

Perguntas frequentes

GLM 5.2 é tão bom quanto Codestral 2508?

GLM 5.2 é open-weight e competitivo em muitas tarefas, mas Codestral 2508 ainda pode liderar nos trabalhos mais difíceis de raciocínio e agentes. A diferença continua diminuindo — faça benchmark em seu caso de uso real antes de decidir.

Posso executar o GLM 5.2 localmente?

Sim. GLM 5.2 tem open weights, então você pode self-host em suas próprias GPUs ou executá-lo via uma API de baixo custo. Codestral 2508 é apenas API e não pode ser self-hosted.

GLM 5.2 vs Codestral 2508 — qual devo escolher em 2026?

Escolha GLM 5.2 se você quiser self-host, manter seus dados privados e evitar taxas por token — é open-weight e roda em seu próprio hardware. Escolha Codestral 2508 se você quiser capacidade de ponta através de uma API gerenciada sem infraestrutura para executar.

As pessoas também comparam

DeepSeek V4 Flash 0423 vs Codestral 2508 Hy3 vs Codestral 2508 MiMo-V2.5-Pro vs Codestral 2508 GLM 5.2 vs o1-pro GLM 5.2 vs o3 Pro GLM 5.2 vs GPT-4

Explore mais IA de código aberto

Navegue pela tabela completa de modelos de código aberto, milhares de ferramentas e benchmarks ao vivo — tudo em um só lugar.

Abra a classificação →