GLM 4.6 vs Claude 4.5 Sonnet – Welches Coding‑LLM führt das Feld an?
GLM 4.6 vs Claude 4.5 Sonnet – Welches Coding‑LLM führt das Feld an?
Einleitung
Das Rennen um das leistungsfähigste, programmierfokussierte große Sprachmodell (LLM) hat eine neue Wendung genommen mit der Early‑Access‑Veröffentlichung von GLM‑4.6‑6 von Zhipu AI. Gleichzeitig ist Claude 4.5 Sonnet von Anthropic allgemein verfügbar geworden und verspricht ein größeres Kontextfenster sowie stärkere, tool‑unterstützte Argumentation. In diesem Artikel vergleichen wir die beiden Modelle anhand verschiedener Benchmarks, realer Programmieraufgaben und Kostenüberlegungen, um zu bestimmen, welches derzeit das beste Preis‑Leistungs‑Verhältnis für Entwickler bietet.
Überblick zu GLM‑4.6‑6
Modellarchitektur
- Parameter: 355 Milliarden‑Parameter‑Mixture‑of‑Experts (MoE)‑Rückgrat mit etwa 35 Milliarden aktiven Parametern pro Inferenzschritt.
- Release‑Position: Nachfolger von GLM‑4.5, das bereits als das stärkste Open‑Weight‑Programmiermodell galt.
- Verfügbarkeit: Derzeit nur als „big“ MoE‑Variante angeboten; keine leichte „air“‑Version für lokale Inferenz.
Versprochene Verbesserungen
- Gleichstand oder Überlegenheit gegenüber Claude 4.5 Sonnet bei Programmier‑Benchmarks.
- Verbesserte Ausrichtung an menschlichen Präferenzen für Lesbarkeit und Rollenspiel‑Szenarien.
- Bessere cross‑linguale Leistung.
- Beibehaltung des erschwinglichen Preises, der GLM‑4.5 bei Entwicklern populär machte.
Überblick zu Claude 4.5 Sonnet
Kernfunktionen
- Kontextfenster: Auf 200 k Token erweitert, gleichwertig zu den vorherigen Top‑Modellen.
- Reasoning‑Modus: Optionales, tool‑unterstütztes Argumentieren, das laut Herstellerstate‑of‑the‑art‑Leistung in mehreren Evaluations‑Suites liefert.
- Alignment: Legt Wert auf menschenähnlichen Stil, Lesbarkeit und Konsistenz im Rollenspiel.
- Cross‑Lingual‑Aufgaben: Weitere Verbesserungen gegenüber früheren Claude‑Versionen.
Preisgestaltung
- Deutlich höhere Kosten pro Token im Vergleich zu Open‑Weight‑Alternativen, wodurch es zu einer Premium‑Option für Unternehmen wird.
Testmethodik
Die Bewertung bestand aus drei Hauptkomponenten:
- Roh‑Coding‑Benchmarks – Direkte Prompt‑Response‑Aufgaben ohne externe Werkzeuge.
- Agentische Benchmarks – Szenarien, die vom Modell das Orchestrieren mehrerer Schritte verlangen, z. B. das Erzeugen kompletter Anwendungen oder die Interaktion mit simulierten Agenten.
- Echte Code‑Generierung – End‑zu‑End‑Erstellung von Apps (z. B. ein Film‑Tracker mit Expo und TMDB‑API) und interaktiven Skripten (z. B. ein terminal‑basierter Go‑Rechner).
Alle Tests wurden auf der Ninja Chat‑Plattform durchgeführt, die einen Nebeneinander‑Playground für mehrere LLMs bereitstellt. Die gleichen Prompts wurden für alle Modelle verwendet, um einen fairen Vergleich zu gewährleisten.
Leistungsergebnisse
Roh‑Coding‑Benchmarks
- GLM‑4.6‑6 belegte Platz 4 in der Rangliste ohne Reasoning und Platz 5 mit Reasoning – ein bemerkenswerter Auftritt für ein Open‑Weight‑Modell.
- Claude 4.5 Sonnet und Claude Opus behielten die beiden Spitzenplätze, jedoch zu deutlich höheren Kosten.
Agentische Benchmarks
- GLM‑4.6‑6 stieg auf Platz 2 auf und übertraf Claude 4.5 Sonnet bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben.
- Das Modell zeigte starke Planungsfähigkeiten, wobei die dedizierte „Reasoning“‑Variante nur marginale Gewinne für reines Coding brachte.
Echte Code‑Generierung
| Aufgabe | GLM‑4.6‑6 | Claude 4.5 Sonnet |
|---|---|---|
| Film‑Tracker‑App (Expo + TMDB) | Saubere UI, flüssige Animationen, kleinere Schrift‑Probleme; insgesamt die kohärenteste Generation, die beobachtet wurde. | Gutes Design, aber wiederholt den TMDB‑API‑Schlüssel hartkodiert – ein Sicherheitsmangel. |
| Go‑Terminal‑Rechner | Reagiert auf Terminalgröße, gut strukturierter Code, hohe visuelle Treue. | Funktional, aber weniger anpassungsfähig beim Größenwechsel. |
| FPS‑Spiel‑Modifikation (Godo‑Engine) | Fügte in einem Durchlauf eine Gesundheitsanzeige und sprung‑abhängige Mechaniken hinzu; Bewegungen sind legal und die Logik stimmig. | Implementierte Kern‑Features, ließ jedoch Integrationsschritte offen, sodass manuell nachgebessert werden musste. |
| Open‑Source‑Repo‑Abfrage | Fehlgeschlagen – konnte keine Repository‑Informationen abrufen. | Ähnlicher Fehlschlag, was auf eine breitere Einschränkung beider Modelle hinweist. |
Insgesamt lieferte GLM‑4.6‑6 zuverlässigere End‑zu‑End‑Lösungen mit weniger manuellen Nacharbeiten.
Kosten und Zugänglichkeit
- GLM‑4.6‑6 bleibt Open‑Weight, sodass die Community das Modell auf eigener Hardware hosten kann. Der Preis auf Zhipu AI’s Cloud‑Stufe ist dramatisch niedriger als bei Anthropic, was es für Start‑ups und Hobby‑Entwickler attraktiv macht.
- Claude 4.5 Sonnet verlangt Premium‑Tarife (ca. 315 $ pro Million Token für kombinierte Eingabe/Ausgabe), was bei intensiven Coding‑Workloads schnell prohibitiv wird.
- Das Fehlen einer leichten lokalen Version von GLM‑4.6‑6 ist ein Nachteil für Entwickler, die Inferenz auf dem Gerät benötigen, doch der Kostenvorteil überwiegt häufig diese Einschränkung.
Vergleichende Zusammenfassung
Stärken von GLM‑4.6‑6
- Wettbewerbsfähige Coding‑Leistung trotz Open‑Weight‑Status.
- Überlegene mehrstufige (agentische) Fähigkeiten.
- Erschwingliche Preisgestaltung und Open‑Source‑Verfügbarkeit.
- Konsistent bessere End‑zu‑End‑App‑Generierung.
Schwächen von GLM‑4.6‑6
- Keine Low‑Parameter‑„air“‑Variante für lokale Inferenz.
- Gelegentliche kleinere visuelle Probleme (z. B. Ungenauigkeiten bei SVG‑Formen).
Stärken von Claude 4.5 Sonnet
- Größtes Kontextfenster (200 k Token).
- Höchste Roh‑Benchmark‑Scores, wenn die Kosten keine Rolle spielen.
- Fortgeschrittener Reasoning‑Modus für komplexe Problemlösungen.
Schwächen von Claude 4.5 Sonnet
- Hohe Kosten pro Token begrenzen die Skalierbarkeit.
- Anhaltende sicherheitsrelevante Coding‑Gewohnheiten (z. B. hartkodierte API‑Schlüssel).
- Marginale Verbesserungen gegenüber früheren Claude‑Versionen im Verhältnis zur Preissteigerung.
Fazit
Für Entwickler, deren Hauptanliegen effiziente, kostengünstige Coding‑Unterstützung ist, stellt GLM‑4.6‑6 den klaren Sieger dar. Es liefert nahezu Top‑Benchmark‑Leistung, glänzt bei agentischen Aufgaben und erzeugt robusten, produktionsreifen Code – und das alles bei Open‑Weight‑ und preisgünstiger Bereitstellung.
Claude 4.5 Sonnet bleibt eine Nischenlösung für Organisationen, die die Kosten rechtfertigen können und das erweiterte Kontextfenster oder spezialisierte Reasoning‑Features benötigen. Die bescheidenen Leistungsgewinne rechtfertigen derzeit jedoch nicht die hohe Preisdifferenz für die meisten Coding‑Workloads.
Schlusswort
Die Early‑Access‑Veröffentlichung von GLM‑4.6‑6 markiert einen Wendepunkt im Open‑Weight‑LLM‑Markt. Indem die Lücke zu proprietären Giganten wie Anthropic geschlossen wird, demokratisiert sie hochwertige, KI‑unterstützte Entwicklung und stellt die Annahme in Frage, dass Premium‑Preise der einzige Weg zu Spitzen‑Performance sind.
Entwickler, die ein Coding‑LLM in ihre Pipelines integrieren wollen, sollten GLM‑4.6‑6 ernsthaft als Standardwahl in Betracht ziehen und Claude 4.5 Sonnet nur für spezialisierte Szenarien reservieren, in denen seine einzigartigen Features die Kosten rechtfertigen.
Teilen Sie Ihre Erfahrungen mit diesen Modellen in den Kommentaren und bleiben Sie dran für weitere Updates, während beide Plattformen weiterentwickelt werden.