Direktvergleich
Beam vs GLM 5.2
Beam gewinnt 8 von 13 gemeinsamen Benchmarks
Fazit
Das ist der Vergleich, den Reflection für seine zentrale Aussage gewählt hat, und Beam kann sich behaupten: Das Modell gewinnt 8 der 13 gemeinsamen Benchmarks, darunter SWE-Bench Pro v1, MCP Atlas, AutomationBench und IFBench, während GLM 5.2 bei anspruchsvollem Reasoning (AIME, HLE, GPQA, CritPt) und knapp auch bei Terminal-Bench vorne liegt. Laut Reflection erreicht Beam vergleichbare Reasoning-Werte mit drei- bis viermal weniger Inferenz-Rechenleistung.
Benchmark für Benchmark
| Benchmark | Beam | GLM 5.2 | Differenz | |
|---|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 44,4 | 44,0 | +0,4 | |
| SWE-Bench Pro v1 | 65,5 | 62,1 | +3,4 | |
| Terminal-Bench v2.1 | 80,1 | 81,0 | -0,9 | |
| AIME 2026 | 97,8 | 99,2 | -1,4 | |
| Humanity's Last Exam (no tools) | 36,2 | 40,5 | -4,3 | |
| CritPt (AA) | 16,3 | 20,9 | -4,6 | |
| GPQA Diamond | 90,5 | 91,2 | -0,7 | |
| AutomationBench (public) | 37,0 | 26,2 | +10,8 | |
| MCP Atlas | 78,7 | 77,8 | +0,9 | |
| τ³ banking | 38,0 | 37,1 | +0,9 | |
| AA-LCR (long context) | 79,3 | 78,3 | +1,0 | |
| LongBench v2 | 65,5 | 64,0 | +1,5 | |
| IFBench | 79,7 | 73,3 | +6,4 |
Alle Werte stammen aus der Ankündigung von Reflection (überarbeitete Fassung vom 8. Oktober 2026). Die Werte für GLM 5.2 sind die von Reflection zitierten Angaben von Artificial Analysis und DataCurve.
Die beiden Modelle
| Beam | GLM 5.2 | |
|---|---|---|
| Entwickler | Reflection AI | Z.ai (Zhipu AI) |
| Sitz | Vereinigte Staaten | China |
| Parameter (gesamt / aktiv) | 501B / 23B | 753B / 40B |
| Gewichte | Apache 2.0, für später im Oktober 2026 angekündigt | MIT |
| Veröffentlicht | 5. Oktober 2026 | 16. Juni 2026 |
| Zugriff | Beta-API mit Warteliste; Gewichte folgen | Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter |
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