VerdictPal · Redaktions-Desk · Stand 14. Sept. 2026VerdictPal
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Wähle zwei Modelle. Sieh den Unterschied.

Composite-Scores, Benchmark-Ränge, Fähigkeitsraster und Preis pro Million Tokens. Alles aus denselben Daten wie der Modell-Atlas.

GLM-5.3 vs Qwen3.8 27B

GLM-5.32Stats gewonnen
Gleichstand1Stats
Qwen3.8 27B4Stats gewonnen
Spec-Showdown

Kapazität, Preis, Aktualität.

GLM-5.3vsQwen3.8 27B

Composite-Scores liegen innerhalb von 5 Punkten — 53 für GLM-5.3 vs 58 für Qwen3.8 27B. Die Wahl hängt von Fähigkeitsprofil und Preis ab. GLM-5.3 hat den höheren Vals/AA-Intelligence-Score (45 vs 34). Qwen3.8 27B ist erschwinglicher bei $0.50/1M Input — etwa 3× günstiger als $1.4/1M. Qwen3.8 27Bs 262K Kontextfenster übertrifft GLM-5.3s 0 deutlich — relevant für lange Dokumente oder Codebasen.

  1. Composite-Score
    GLM-5.353Qwen3.8 27B58Gewinner in dieser Zeile
  2. Intelligence (Vals/AA)
    GLM-5.345Gewinner in dieser ZeileQwen3.8 27B34
  3. Kontextfenster
    GLM-5.3UnlistedQwen3.8 27B262KGewinner in dieser Zeile
  4. Max. Output
    GLM-5.3Qwen3.8 27B
  5. Input-Preis / 1M (niedriger gewinnt)
    GLM-5.3$1.4Qwen3.8 27B$0.50Gewinner in dieser Zeile
  6. Output-Geschwindigkeit (AA Default-API)
    GLM-5.366 t/sGewinner in dieser ZeileQwen3.8 27B47 t/s
  7. Zeit bis zum ersten Token (AA Default-API)
    GLM-5.31.87sQwen3.8 27B1.17sGewinner in dieser Zeile
Composite-Score
53
vs
58Gewinner in dieser Zeile
Intelligence (Vals/AA)
45Gewinner in dieser Zeile
vs
34
Kontextfenster
Unlisted
vs
262KGewinner in dieser Zeile
Max. Output
vs
Input-Preis / 1M (niedriger gewinnt)
$1.4
vs
$0.50Gewinner in dieser Zeile
Output-Geschwindigkeit (AA Default-API)
66 t/sGewinner in dieser Zeile
vs
47 t/s
Zeit bis zum ersten Token (AA Default-API)
1.87s
vs
1.17sGewinner in dieser Zeile
Fähigkeitsraster

Was jedes Modell kann.

Modalitäten

GLM-5.3Qwen3.8 27B
Text
Bild
Audio
Video
Code
Tool-Nutzung
Reasoning

Zugang

GLM-5.3Qwen3.8 27B
API
Consumer-App
Open Weights
Managed Cloud
On-Device
Familienprofil

Top-Score pro Benchmark-Family.

Reasoning
92Gewinner in dieser Zeile
vs
91
Coding
59Gewinner in dieser Zeile
vs
47
Agentisch
84Gewinner in dieser Zeile
vs
80
Langer Kontext
80
vs
82Gewinner in dieser Zeile
Benchmark-Ränge

Jeder gemeinsame Benchmark, nebeneinander.

Reasoning

Artificial Analysis Intelligence Index#10/188 · #40/188
44.9%Gewinner in dieser Zeile
vs
33.9%
GPQA Diamond#29/190 · #43/190
91.7%Gewinner in dieser Zeile
vs
90.5%
Humanity's Last Exam#30/185 · #61/185
42.3%Gewinner in dieser Zeile
vs
33.9%

Coding

SciCode#4/93 · #54/93
59%Gewinner in dieser Zeile
vs
46.6%

Agentisch

Terminal-Bench#18/189 · #30/189
83.9%Gewinner in dieser Zeile
vs
79.78%
τ³-Bench Banking#4/110 · #6/110
50.31%Gewinner in dieser Zeile
vs
48.04%

Langer Kontext

AA-LCR#40/182 · #20/182
79.67%
vs
82%Gewinner in dieser Zeile

Performance

AA output speed#57/190 · #77/190
66 t/sGewinner in dieser Zeile
vs
47 t/s
AA time to first token#34/190 · #56/190
1.87s
vs
1.17sGewinner in dieser Zeile
Dossier-Fakten

Daten, Quellen, Kleingedrucktes.

GLM-5.3Qwen3.8 27B
AnbieterZhipuAlibaba
FamilyGLMQwen
Veröffentlichung2026-08-142026-08-14
Wissensstichtagunpublishedunpublished
KontextfensterUnlisted262K
Max. Output
Input-Preis /1M$1.4$0.50
Output-Preis /1M$4.4$3.0
Statussolidsolid
Composite-Score5358
Intelligence-Score4534
Intel-Quelleaaaa
Benchmark-Zeilen119
Quellenanzahl21
Aktualitätfreshfresh
Preis geprüft2026-08-242026-08-24
Ökosystem

Welche Tools jedes Modell einwickeln.

GLM-5.3

In keinem Tool gelistet.

Qwen3.8 27B

In keinem Tool gelistet.

Urteil

Welches Modell du wirklich wählen solltest.

Composite-Scores liegen innerhalb von 5 Punkten — 53 für GLM-5.3 vs 58 für Qwen3.8 27B. Die Wahl hängt von Fähigkeitsprofil und Preis ab. GLM-5.3 hat den höheren Vals/AA-Intelligence-Score (45 vs 34). Qwen3.8 27B ist erschwinglicher bei $0.50/1M Input — etwa 3× günstiger als $1.4/1M. Qwen3.8 27Bs 262K Kontextfenster übertrifft GLM-5.3s 0 deutlich — relevant für lange Dokumente oder Codebasen.