Revolut setzt auf chinesisches KI-Modell GLM-5.1 und spart massiv

Von Gemini und Claude Code zu GLM

Laut Abitbol verkürzte Gemini Anfang 2025 die Programmierzeit um 20 und die Lieferzeit um 10 Prozent. Danach setzte Revolut verstärkt auf Anthropics Claude Code, allerdings mit strengen Ausgabengrenzen, nachdem einzelne Ingenieure Tausende Dollar im Monat verbrauchten, ohne viel Ertrag. Claude Code habe damals nicht viel bewirkt. Im April 2026 sprangen die Produktivitätswerte mit dem Wechsel auf GLM-5.1, das ohne Token-Limit nutzbar ist.

Maschinen statt Nutzung bezahlen

Da die Gewichte von GLM öffentlich sind, betreibt Revolut das Modell selbst auf 56 Nvidia-B200-Chips. Die Abrechnung hängt nicht mehr vom Verbrauch ab, die Ingenieure können die KI also nutzen, „ohne Schuldgefühle“, wie Abitbol sagte. Kostenlos ist das nicht: Revolut zahlt die Hardware und muss nachrüsten, wenn die Nachfrage steigt. Er nannte durchschnittlich 30 Cent pro Million Tokens.

Die Feinabstimmung war aufwendig. Die Wartezeit bis zur ersten Antwort sank von über 10 auf 1,6 Sekunden, bei gleicher Chipzahl und steigender Last von 3 auf über 7 Anfragen pro Sekunde.

Zu Bedenken gegenüber chinesischen Modellen sagte Abitbol, man lade lediglich die Gewichte herunter und betreibe sie bei einem US-Dienst, nicht über einen Dienst in China. Die Daten blieben in der EU oder in Ländern mit gleichwertigem Datenschutz. Die Assistenten arbeiten in einer isolierten Umgebung mit vorab definierten Operationen, ein Mensch behält die Kontrolle. Risiken des Modells selbst oder des erzeugten Codes thematisierte er nicht.

Da die Lieferzeit stärker sank als die Programmierzeit, folgert Revolut, dass das Schreiben von Code nicht der Hauptengpass war. Offene Modelle haben Priorität, Claude Code, Codex und Gemini bleiben für bestimmte Einsätze verfügbar.