GLM-5 de Z.ai en 2026 : le modèle chinois qui se fait passer pour Claude
Le 6 février 2026, un modèle anonyme baptisé « Pony Alpha » est apparu sur la plateforme OpenRouter – gratuit, sans aucune indication sur ses créateurs. La communauté IA s’est immédiatement lancée dans son identification. Ses capacités en programmation rivalisaient avec Claude Opus 4.5. À la question « qui es-tu ? », le modèle répondait : « Je suis GLM ». Mais lorsqu’on lui a demandé de créer une page web se présentant – il a écrit : « I am Claude, created by Anthropic ».
Ce comportement était reproductible à 100 %. Et c’est précisément ce détail qui définit tout ce qu’il faut savoir sur GLM-5 avant de passer aux benchmarks et aux tarifs.
Essayez par vous-même : GLM-5 vs GigaChat vs Claude
Avant de plonger dans l’histoire, les benchmarks et les tarifs – lancez le prompt directement ici et comparez trois modèles sur une même tâche : GLM-5 (Z.ai), GigaChat-2-Max (Sber) et Claude Sonnet 4.6 (Anthropic). Trois approches radicalement différentes : le challenger chinois à bas coût, le modèle russe « domestique » avec une connaissance fine du contexte local, et le flagship premium occidental.
Exemple 1. Une lettre délicate à un fournisseur
Cette tâche teste simultanément la langue, le sens du ton et l’étiquette professionnelle. GigaChat est généralement plus solide sur les tournures formelles et la stylistique locale russophone, Claude excelle dans l’équilibre entre empathie et clarté, et GLM-5 sert d’indicateur : jusqu’où un modèle chinois arrive-t-il à produire une lettre d’affaires nuancée ? Plus bas dans l’article – un second prompt sur une tâche analytique, où les forces de chaque modèle se répartissent différemment.
Qu’est-ce que GLM-5 et qui est derrière ?
Zhipu AI – spin-off de l’Université Tsinghua, fondée en 2019, renommée Z.ai en 2025 et entrée en bourse à Hong Kong en janvier 2026. L’introduction en bourse a été remarquable : dans les trois jours suivant l’annonce officielle de GLM-5, l’action a bondi de 60 %.
GLM-5 est sorti le 11 février 2026 et prétend d’emblée au titre de modèle open source le plus performant au monde. Pour un manager, trois points essentiels :
- Le modèle est gratuit et ouvert – le code est disponible sous licence MIT, n’importe quelle entreprise peut le télécharger et l’exécuter sur ses propres serveurs
- Il traite jusqu’à ~400 pages de texte par requête – idéal pour les documents longs, rapports, contrats
- Il a été entraîné entièrement sur des puces chinoises Huawei – sans aucun composant NVIDIA
Ce dernier point n’est pas qu’un détail technique. Dans le contexte des restrictions américaines à l’exportation, c’est une déclaration politique : la Chine est capable de créer des modèles IA compétitifs sans accès aux puces occidentales. Pour les entreprises, cela signifie que le fournisseur n’est pas soumis aux sanctions occidentales – contrairement à OpenAI ou Anthropic.
L’affaire Pony Alpha : une enquête sans conclusion
« Pony » fait référence à l’année du Cheval dans le calendrier chinois. Le 11 février, Zhipu a officiellement confirmé que Pony Alpha était GLM-5. L’action de l’entreprise a bondi de 60 % en trois jours.
La question de ce qui s’est réellement passé n’a jamais reçu de réponse officielle. Zhipu n’a pas commenté la confusion d’identité.
Ce n’est pas un cas isolé. En décembre 2025, des chercheurs du MIT ont constaté que dans environ 50 % des cas, les modèles de la série GLM s’identifiaient comme Claude lorsqu’on utilisait des méthodes de requête non standard. DeepSeek V3 présentait une particularité similaire – sous certains prompts, il se présentait comme ChatGPT ou GPT-4. OpenAI a directement accusé DeepSeek de distillation à partir de ses modèles et a mis à jour ses conditions d’utilisation. Anthropic, Mistral et xAI ont suivi avec des clauses anti-distillation similaires.
La distillation – entraîner un modèle plus petit sur les résultats d’un modèle plus grand – est, de toute évidence, un secret de Polichinelle dans l’industrie. Confirmer son utilisation dans GLM-5 est impossible : nous ne disposons d’aucun audit technique. L’infirmer aussi : les schémas de comportement sont trop spécifiques.
Cela soulève une question : si le modèle « se faisait passer » pour Claude lors de requêtes détournées – qu’a-t-il exactement assimilé durant son entraînement ? Et dans quelle mesure cela importe-t-il pour un manager qui cherche un outil opérationnel ?
Ce que montrent les tests
Sur les benchmarks industriels standard, GLM-5 rivalise avec les meilleurs modèles propriétaires – et pour un modèle gratuit et open source, c’est loin d’être anodin. Voici ce qui compte pour un manager :
Programmation – résout 77,8 % des tâches réelles issues de GitHub. À titre de comparaison : Claude Opus 4.5 – 80,9 %, GPT-5.2 – 75,4 %. L’écart avec les leaders est minimal.
Simulation d’entreprise (Vending Bench 2 – un test où le modèle « gère une entreprise » pendant un an) – GLM-5 a terminé avec un solde de 4 432 $, Claude Opus 4.5 – 4 967 $. Le modèle prend des décisions stratégiques à un niveau comparable aux meilleurs concurrents occidentaux.
Recherche web – première place parmi tous les modèles testés, y compris GPT-5.2 et Claude.
Hallucinations – meilleur résultat de l’industrie. GLM-5 préfère dire « je ne sais pas » plutôt qu’inventer une réponse. Pour le travail avec des faits et des chiffres, c’est crucial.
Comme toujours, les tests et l’utilisation réelle sont deux choses différentes. Mais la tendance est claire : GLM-5 joue dans la même ligue que ChatGPT et Claude.
Comment GLM-5 s’est comporté dans nos tests
Dans le cadre de notre comparatif, nous avons testé GLM-5 sur des tâches managériales réelles réparties en 8 catégories.
Résultat global : partie supérieure du milieu de tableau – une performance solide, sans pour autant atteindre l’élite. Mais le diable est dans les détails.
Là où GLM-5 a surpris :
- Gestion d’équipe – l’un des meilleurs résultats parmi tous les modèles. GLM-5 s’est montré particulièrement performant pour l’évaluation des collaborateurs, la conception de systèmes de motivation, le feedback et la résolution de conflits
- Formation et développement – au-dessus de la moyenne
- Communication professionnelle – dans la moyenne
Là où il a échoué :
- Normes professionnelles françaises et européennes – nettement plus faible. Le modèle a obtenu des scores inférieurs sur les tâches nécessitant une connaissance des pratiques commerciales françaises et européennes
- Recherche et analyse d’information – en dessous de la moyenne
- Résolution de problèmes – parmi les résultats les plus faibles
Pour un manager, la conclusion est pragmatique : GLM-5 est l’un des meilleurs outils pour les tâches liées aux personnes. Si vous rédigez une évaluation de performance, concevez un système de KPI ou préparez un entretien avec un collaborateur – ce modèle mérite votre attention. Si vous avez besoin de comprendre des spécificités commerciales locales ou de trouver des informations actualisées – le résultat sera moins convaincant.
Comment utiliser GLM-5 dès maintenant
chat.z.ai – l’interface web officielle, accessible mondialement. Connexion via un compte Google. L’interface est en anglais et en chinois – pas de version française – mais le modèle comprend le français et peut répondre en français.
Deux modes de fonctionnement :
Chat Mode – le format de dialogue classique. Convient à la plupart des tâches : rédaction de textes, analyse de documents, réponses aux questions.
Agent Mode – c’est ici que GLM-5 révèle tout son potentiel. Le modèle peut utiliser des outils : générer des fichiers .docx, .pdf, .xlsx, effectuer des recherches web, exécuter des tâches en plusieurs étapes. Si vous demandez un rapport avec des tableaux – c’est le mode qu’il vous faut.
Recommandation pratique concernant la langue : la qualité des réponses en anglais est sensiblement supérieure à celle en français. Le français est partiellement supporté par GLM-5 – le modèle peut répondre en français, mais la qualité est inconstante. Attendez-vous à des erreurs grammaticales, des tournures maladroites et des anglicismes occasionnels. Pour une analyse complexe, utilisez des prompts en anglais. Le support du français est meilleur que celui de l’estonien mais nettement en retrait par rapport à l’anglais. À titre de comparaison : Claude et ChatGPT gèrent le français de manière bien plus naturelle. C’est la même situation qu’avec Qwen : les modèles chinois fonctionnent mieux dans les langues sur lesquelles ils ont été le plus entraînés.
La semaine suivant le lancement de GLM-5 a été mouvementée : le trafic a été multiplié par 10, le service a connu des instabilités pendant plusieurs jours, et Zhipu a présenté des excuses publiques. À la mi-mars, la situation s’est normalisée, mais il faut garder à l’esprit que c’est un service jeune avec une charge en croissance rapide.
Exemple 2. Pre-mortem avant le lancement d’un nouveau produit
Deuxième tâche : analytique. C’est traditionnellement le terrain de prédilection de Claude, et pour GLM-5 c’est un test honnête – un modèle chinois à bas coût est-il capable de produire un raisonnement structuré au niveau d’un flagship ? Pour GigaChat, c’est l’occasion de montrer comment il traite un contexte de marché.
Observez non seulement le contenu, mais aussi la structure de la réponse : la capacité du modèle à tenir toutes les exigences du prompt (6 à 8 causes, catégories, signaux, actions) – c’est précisément ce qui distingue un outil opérationnel d’une belle démonstration.
Résultats de notre benchmark
Nous avons testé GLM-5 dans notre benchmark indépendant pour managers, couvrant la planification, l’analyse, la gestion d’équipe et d’autres tâches professionnelles concrètes. Les résultats dressent un portrait nuancé.
GLM-5 se situe dans la partie supérieure du milieu de tableau – compétitif, mais pas parmi l’élite. Son meilleur résultat concerne les tâches de planification, où il se rapproche du sommet, ainsi que l’analyse et la prise de décision, où il tient tête aux alternatives payantes de gamme intermédiaire. Les résultats en gestion d’équipe sont également corrects.
Les points faibles sont nets : la création de contenus de formation – ici GLM-5 se retrouve nettement en retrait par rapport aux leaders – et la connaissance des contextes régionaux, où le modèle peine dès qu’on sort du cadre chinois.
Pour les utilisateurs internationaux, GLM-5 mérite d’être considéré comme une alternative gratuite solide aux modèles payants de gamme intermédiaire. Il rivalise confortablement avec Gemini 2.5 Pro et DeepSeek V3.2 sur les tâches analytiques et de planification. En revanche, il reste nettement en dessous des modèles de pointe comme ChatGPT (GPT-5.4), Claude Sonnet 4.5 et Kimi K2.5.
Si vous cherchez un modèle pour produire du contenu pédagogique ou de formation, Claude ou ChatGPT restent les choix les plus sûrs. Mais pour le travail analytique avec un budget serré – GLM-5 est un candidat sérieux parmi les meilleurs modèles chinois open source, aux côtés de DeepSeek et Qwen.
Tous les résultats interactifs →
Limites et risques
La censure chinoise fonctionne de manière prévisible : les sujets politiquement sensibles, la critique historique de l’État, certains événements – tout cela est bloqué. Pour un manager, c’est rarement un problème en pratique, mais il est utile de le savoir.
Qualité en français – l’une des faiblesses majeures. La qualité est inconstante : le modèle répond en français mais avec des problèmes de grammaire notables et des formulations peu naturelles. Pour un usage professionnel, les prompts en anglais sont recommandés. Contrairement à DeepSeek, qui gère mieux les langues européennes dans des contextes d’affaires, GLM-5 perd sensiblement en précision et en nuance sur des tâches en français. Nos tests l’ont confirmé.
Vitesse de réponse en mode d’analyse approfondie nettement inférieure à Claude et GPT – environ 30 à 40 % plus lente. Pas critique pour des tâches ponctuelles, mais perceptible lors d’un travail intensif.
La question de la distillation reste ouverte. Cela ne signifie pas que le modèle est techniquement peu fiable – il fonctionne. Mais pour les organisations qui utilisent Claude et se soucient de l’éthique de l’utilisation de l’IA, ce fait mérite d’être pris en compte.
Déploiement sur ses propres serveurs – techniquement possible (le code est ouvert), mais nécessite du matériel serveur dont le coût se chiffre en dizaines de milliers d’euros. Contrairement aux modèles compacts de Qwen, GLM-5 ne peut pas être déployé par un simple département informatique.
Pas d’application mobile – uniquement le web.
Tarifs
| Option | Coût | Pour qui |
|---|---|---|
| chat.z.ai | Gratuit (avec limites) | Essayer sans engagement |
| API via OpenRouter | ~0,15 $ pour l’analyse d’un rapport de 100 pages | Intégration dans les processus de travail |
À titre de comparaison : la même analyse via Claude Opus 4.5 coûterait environ 3 $, via GPT-5.2 – environ 1,50 $. GLM-5 est 20 fois moins cher pour des capacités comparables sur de nombreuses tâches.
Cela dit, parmi les modèles chinois open source, GLM-5 est le plus cher. DeepSeek et Qwen coûtent encore 3 à 5 fois moins. Pourquoi payer plus ? Pour les meilleurs résultats en gestion d’équipe et en recherche web – si ce sont vos priorités, la différence se justifie.
Un détail important : après le lancement de GLM-5, Zhipu a augmenté les prix du plan Pro d’environ 30 %, ce qui a provoqué le mécontentement des utilisateurs.
Faut-il l’essayer ?
GLM-5 est un modèle avec des forces réelles et des faiblesses réelles, enveloppé dans une histoire qui n’a toujours pas reçu de réponse définitive.
Le résultat impressionnant en gestion d’équipe – l’un des meilleurs parmi tous les modèles que nous avons testés – est réel et reproductible. Si vous travaillez régulièrement sur des tâches liées aux RH et au management : évaluations de performance, conception de systèmes de motivation, feedback, résolution de conflits – GLM-5 mérite d’être essayé.
Si vous avez besoin d’un modèle pour travailler dans un contexte francophone, rechercher des informations actualisées ou traiter des tâches avec une forte spécificité locale – GLM-5 est en retrait face à la concurrence. Pour ces besoins, DeepSeek ou Claude feront mieux le travail.
L’affaire Pony Alpha et l’identification comme Claude ne sont pas une raison de rejeter l’outil, mais une raison de garder une distance analytique. L’industrie évolue depuis longtemps dans une zone grise où la frontière entre « inspiration » et « distillation » est volontairement floue. Ce n’est pas une exception pour GLM-5 – c’est le tableau d’ensemble qu’il est honnête de garder en tête.
L’accès est simple : chat.z.ai est accessible mondialement, connexion via Google, un niveau gratuit existe. Cela vaut la peine de consacrer une heure aux tests – et de se forger sa propre opinion.
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Stanislav Belyaev
Engineering Leader chez Microsoft18 ans a diriger des equipes d'ingenieurs. Fondateur de mysummit.school. 700+ diplomes chez Yandex Practicum et Stratoplan.