GPT-6.1 Sol vs. GLM-5.5: Das Duell, das Z.ai noch nicht ausgeliefert hat – und die Rechnung, die Sie zahlen, während Sie warten

Dem von Ihnen gesuchten Vergleich fehlt eine Seite. GPT-6.1 Sol ist seit dem 29. September 2026 zum Preis von 2,00 US-Dollar pro Million Input-Tokens und 10,00 US-Dollar pro Million Output-Tokens erhältlich. GLM-5.5 existiert nicht als Produkt: Z.ai hat unter diesem Namen weder eine Modellkarte noch eine API-Kennung noch einen Preis noch Gewichte noch einen Benchmark-Lauf veröffentlicht, und der eigene Katalog reicht weiterhin nur bis GLM-5.3, das im August veröffentlicht wurde. Was folgt, ist daher kein direkter Vergleich zwischen zwei Modellen. Es ist der Vergleich, den ein Käufer heute tatsächlich durchführen kann, plus eine ehrliche Darstellung dessen, was sich ändern müsste, damit das im Titel genannte Duell Realität würde — und was das Warten in der Zwischenzeit kostet.

Die hier genannten Fakten stammen aus der veröffentlichten Modell- und Preisdokumentation von Z.ai und OpenAI, von Artificial Analysis sowie aus den öffentlichen Aufzeichnungen der Ankündigungen von Z.ai, alle gelesen am 27. Oktober 2026. Der Unterschied zwischen einer Herstellerangabe und einer unabhängigen Messung wird in jedem Satz beibehalten, der eine Zahl enthält, denn die gesamte bisherige Geschichte von GLM-5.5 besteht aus Zahlen, die niemand verifiziert hat.

Vier Termine, die bereits verstrichen sind

Das Gerücht um GLM-5.5 hat eine Vorgeschichte, und sie ist das Nützlichste, was man darüber sagen kann. Ende Juni 2026 setzte eine von Reuters gemeldete Research Note ein nächstes Z.ai-Flaggschiff für August an, mit offenen Gewichten und über einer Billion Parametern. Der August kam und ging. Z.ai lieferte GLM-5.3 am 14. August und GLM-5.3-Flash am 26. August aus und verwendete in keiner der beiden Ankündigungen den Namen 5.5. Der Leak-Zyklus verschob den Termin dann auf September. Der September verging auf dieselbe Weise.

In der letzten Oktoberwoche belebten chinesischsprachige Berichte die Geschichte mit einem neuen Zeitfenster – Ende Oktober bis Anfang November – und einer neuen Parameterzahl, irgendwo zwischen 2,5 und 3,5 Billionen, wieder. Die Zahl wurde nun zu verschiedenen Zeitpunkten desselben Jahres mit einer Billion, 1,6 Billionen und 3,5 Billionen angegeben – so sieht ein Gerücht aus, das eher verstärkt als durch Quellen gestützt wird. Der einzige Name der nächsten Generation, den Z.ai öffentlich verwendet hat, ist überhaupt nicht GLM-5.5: In seiner Telefonkonferenz zu den Geschäftszahlen am 31. August nannte das Unternehmen GLM-6.0, ohne ein Datum anzugeben.

Nichts davon bedeutet, dass Z.ai nicht an etwas arbeitet. Es bedeutet, dass der Name in Ihrer Suchleiste ein Platzhalter ist, und jede Seite, die Ihnen GLM-5.5-Benchmark-Werte oder einen GLM-5.5-Preis liefert, erfindet sie. Es gibt keine Primärquelle, die man prüfen könnte, weil es keine Primärquelle gibt.

Was Z.ai tatsächlich verkauft – und was es kostet

GLM-5.3 ist ein echtes, verfügbares Open-Weight-Modell. Z.ai veröffentlichte es am 14. August 2026 und öffnete vier Tage später die API. Es ist ein Mixture-of-Experts-Modell der 750-Milliarden-Parameter-Klasse mit rund 40 Milliarden aktiven Parametern (Artificial Analysis listet 753 Milliarden insgesamt und 40 Milliarden aktive auf), mit einem Kontextfenster von einer Million Token und rein textlicher Eingabe. Thinking ist verpflichtend: Das Feld thinking.type akzeptiert nur enabled, und die Angabe von disabled lässt die Anfrage nun fehlschlagen. Die Tiefe wird über reasoning_effort mit low, high oder max gesteuert; Standard ist max.

Der Listenpreis beträgt 1,40 US-Dollar pro Million Eingabe-Tokens und 4,40 US-Dollar pro Million Ausgabe-Tokens. In unserem Katalog wird es zu 1,26 und 3,96 US-Dollar durchgereicht – dasselbe Modell zu einem niedrigeren Anbietertarif und nicht etwa ein Rabatt, den wir gerade gewähren. Zwischengespeicherte Eingabe ist bei beiden stark rabattiert. Für eine reine Text-Coding-Workload sind das etwa ein Drittel dessen, was GPT-6.1 Sol bei der Ausgabe kostet, und es ist die Zahl, die das Warten teuer macht.

Der Vergleich, den du heute Abend durchführen kannst: GPT-6.1 Sol gegen GLM-5.3

Das ist das Duell, das besteht. Beide Modelle sind allgemein verfügbar, beide sind in unserem Katalog, und beide haben eine unabhängige Bewertung auf derselben Version derselben Suite.

• Unabhängiger Index — GPT-6.1 Sol 52 vs. GLM-5.3 45 bei Artificial Analysis v4.3.2, eine Differenz von sieben Punkten.

• Kosten pro Indexierungsaufgabe — GPT-6.1 Sol 0,72 $ vs. GLM-5.3 2,01 $, das pro Token günstigere Modell ist pro abgeschlossener Aufgabe also fast dreimal so teuer.

• Ausgabegeschwindigkeit — GPT-6.1 Sol 69,2 Tokens pro Sekunde vs. GLM-5.3 94,3, ein echter Vorteil für das Open-Weight-Modell.

• Preis — 2,00 $ / 10,00 $ pro Million gegenüber 1,40 $ / 4,40 $ Listenpreis, oder 1,26 $ / 3,96 $ über uns.

• Kontext — 1.050.000 Eingabe- und 128.000 Ausgabe-Token für Sol; 1.000.000 für GLM-5.3.

• Eingabemodalität — Sol verarbeitet Text, Bilder und Dateien; GLM-5.3 ist reiner Text.

• Gewichte — GLM-5.3 ist Open-Weight; Sol ist proprietär.

Die Zeile pro Aufgabe ist diejenige, die das Preisblatt neu einordnet. GLM-5.3 ist pro Token günstiger und pro Sekunde schneller, doch die Kostenrechnung von Artificial Analysis setzt es mit 2,01 US-Dollar für die Erledigung einer Index-Aufgabe an, gegenüber 0,72 US-Dollar bei Sol. Die Lücke entsteht durch das Volumen: Das günstigere Modell schreibt deutlich mehr Tokens, um zu seiner Antwort zu gelangen. Ein Team, das anhand des Preises pro Token budgetiert und nichts anderes misst, wird von der Rechnung überrascht werden – und die Überraschung ist größer als der Rabatt.

Was die vom Anbieter gemeldeten Fähigkeiten betrifft, liegen die beiden näher beieinander, als der Index nahelegt – mit einem Vorbehalt, der für alle wichtig ist, die GLM für Sicherheitsarbeit kaufen. Die eigene Evaluierungstabelle von Z.ai meldet Terminal-Bench 3.0 mit 28,3, Terminal-Bench 2.1 mit 88,2, DeepSWE v1.1 mit 66,9 und CyberGym mit 84,5 – alles Anbieterläufe, keiner unabhängig reproduziert. CyberGym mit 84,5 ist der Wert, mit dem Z.ai vorangeht, und es ist eine echte Aussage zur Leistungsfähigkeit bei offensiver Sicherheitsarbeit. OpenAIs vergleichende Aussage zu Sol ist anders geartet: Parität mit dem eigenen GPT-6 Astra bei DeepSWE v1.1 zu etwa einem Fünftel der Kosten, was eine Aussage über die Wirtschaftlichkeit ist und nicht über eine neue Leistungsobergrenze.

Vier Tests, die GLM-5.5 bestehen müsste

Anstatt über ein Modell zu spekulieren, das niemand gesehen hat, ist es sinnvoller, aufzuschreiben, was den Titel dieser Seite wahr machen würde. Vier Dinge, geordnet danach, wie schnell sie die Frage klären würden.

• Eine Modellkennung in der API-Dokumentation von Z.ai – eine Zeichenkette, die ein Aufrufer in eine Anfrage einsetzen kann. Das ist das kostengünstigste Signal und das am schwersten zu fälschende.

• Ein veröffentlichter Preis mit Cache-Tarif und Kontextgrenze. Ein Launch-Post ohne Preisliste ist eine Ankündigung, kein Produkt.

• Ein Artificial-Analysis-Eintrag mit einer Konfiguration, sodass der Wert mit Sols 52 bei maximalem Aufwand verglichen werden kann, statt isoliert zitiert zu werden.

• Gewichte auf Hugging Face, wenn Z.ai seinem eigenen Muster folgt. GLM-5.3 wurde nach einer kurzen Sicherheitsverzögerung mit Gewichten veröffentlicht, und diese Verzögerung ist selbst ein Signal, das es zu beobachten lohnt: Z.ai hielt sie für einen Evaluierungszeitraum zurück, bevor sie im August veröffentlicht wurden.

Bis mindestens zwei davon erscheinen, kann eine Seite „GLM-5.5 vs“ nur ein verfügbares Modell mit einem Gerücht vergleichen. Die vier Tests sind zugleich die Checkliste, um eine gefälschte Benchmark-Tabelle zu erkennen: ein Score ohne Konfiguration, ein Preis ohne Cache-Rate und eine Parameteranzahl, die sich von Beitrag zu Beitrag ändert, sind die Warnsignale.

Was Warten in Dollar kostet

Angenommen, Ihr Workload beträgt 30 Millionen Input-Tokens und 6 Millionen Output-Tokens pro Monat, nur Text, ohne Caching. Bei GPT-6.1 Sol sind das 60 $ Input zu 2,00 $ und 60 $ Output zu 10,00 $: 120 $ pro Monat. Bei GLM-5.3 sind es zu unseren Weitergabepreisen 37,80 $ Input zu 1,26 $ und 23,76 $ Output zu 3,96 $: 61,56 $. Die Differenz beträgt 58,44 $ pro Monat, also knapp die Hälfte der Rechnung.

Nehmen wir nun an, Sie warten mit der Entscheidung auf GLM-5.5, in der Annahme, dass das nächste Modell besser und günstiger sein wird. Jeder Monat, in dem Sie weiter auf Sol setzen, statt auf GLM-5.3 zu wechseln, kostet diese 58,44 $. Vier Monate sind 233,76 $. Wenn sich die Wartezeit bis zum nächsten plausiblen Veröffentlichungsfenster von Z.ai hinzieht und dann so verschoben wird, wie es bei den Fenstern im August und September passiert ist, kann die angesammelte Prämie die Kosten dafür übersteigen, einfach beide Modelle ein Quartal lang laufen zu lassen und zu messen, welches Ihre Arbeitslast tatsächlich bevorzugt.

Das ist das Argument gegen das Warten auf ein Gerücht: Die Option, die Sie halten, verursacht monatliche Haltekosten, und die Sache, auf die Sie warten, hat kein Lieferdatum. Das Argument für das Warten ist real, aber enger gefasst – wenn Ihre Arbeit speziell von einer Fähigkeit abhängt, die GLM-5.3 nicht bietet, und Sie glauben, dass das nächste Z.ai-Modell sie liefern wird, dann ist der Aufpreis eine Wette mit einem definierten maximalen Verlust und einer unbestimmten Auszahlung. Das ist eine legitime Wette. Sie sollte mit der Zahl vor Augen eingegangen werden.

Beide Optionen ohne Migration offen halten

Der pragmatische Weg, diese Entscheidung umzusetzen, besteht darin, sie nicht länger als feste Festlegung zu behandeln. GPT-6.1 Sol und GLM-5.3 sind beide auf OrcaRouter verfügbar, mit einem einzigen Schlüssel bei 0 % Aufschlag auf den Listenpreis des jeweiligen Anbieters — Sol zu 2,00 und 10,00 US-Dollar, GLM-5.3 zu 1,26 und 3,96 US-Dollar — sodass ein Vergleich nur einen Modell-String kostet statt eines zweiten Vertrags und einer zweiten Abrechnungsbeziehung. Das ist zugleich der günstigste Weg, für GLM-5.5 bereit zu sein: An dem Tag, an dem Z.ai eine Kennung und einen Preis veröffentlicht, ist der Wechsel eine Routing-Änderung und kein Plattformwechsel.

Zwei Funktionen leisten hier eine spezifische statt einer allgemeinen Aufgabe. Die Routing-DSL kann den Datenverkehr nach Workload aufteilen – den hochvolumigen, reinen Text-Batch an GLM-5.3 und die multimodalen Long-Context-Aufrufe an Sol senden –, ohne den Client zu duplizieren. Automatisches Failover deckt den Fall ab, der während eines Modellwechsels am wichtigsten ist: einen Anbieter-Vorfall beim Modell, zu dem man gerade gewechselt ist – genau dann entdeckt ein Team, dass es keinen zweiten Pfad hat.

Was würde diese Seite verändern?

Drei Auslöser, und jeder davon ist überprüfbar, ohne einem Blog zu vertrauen. Ein glm-5.5-Identifier, der in Z.ais API-Referenz auftaucht, würde den Vergleich real machen und diese Seite in ihrer aktuellen Form obsolet. Ein Artificial-Analysis-Eintrag mit veröffentlichter Konfiguration würde dem Vergleich eine gemeinsame Messgröße geben. Eine Preisliste würde die einzige Frage klären, die für einen Käufer zählt: ob das nächste Modell pro Aufgabe statt pro Token günstiger ist.

Bis dahin lautet die ehrliche Antwort auf „GPT-6.1 Sol oder GLM-5.5“, dass eines davon ein Produkt mit einem Preis und einem Indexwert ist und das andere ein Name, der zwei vorhergesagte Startfenster verpasst hat. Das Modell, gegen das es sich heute lohnt, Sol zu benchmarken, ist GLM-5.3, und es ist so günstig, dass der Test weniger kostet als die Debatte.