GLM-5のcontext windowはどのくらいですか？

GLM-5は最大200,000 tokensのcontext windowをサポートしており、これはopen-weight modelとして業界をリードする水準です。

GLM-5のAPI料金はいくらですか？

価格設定は非常に競争力があり、100万入力tokensあたり1.00ドル、100万出力tokensあたり3.20ドルとなっています。

GLM-5はvisionやmultimodal入力に対応していますか？

いいえ、GLM-5はテキスト専用のmodelです。visionタスクについては、通常GLM-4.5Vのような専用のmultimodal modelと組み合わせて使用されます。

GLM modelを開発した企業はどこですか？

GLM modelは、中国を拠点とする主要なAI研究機関であるZhipu AI（別名 Z.AI）によって開発されています。

コーディングにおいてGLM-5はClaude 4.5と比べてどうですか？

GLM-5はSWE-Bench Verifiedでstate-of-the-artとなる77.8%を達成しており、コストを抑えつつproprietaryなfrontier modelに匹敵するパフォーマンスを発揮します。

GLM-5はオープンソースですか？

はい、GLM-5はMIT licenseの下で公開されているopen-weights modelであり、幅広い商用利用が可能です。

GLM-5のparameterサイズはどのくらいですか？

GLM-5は総計7440億のparametersを搭載しており、MoEアーキテクチャにより1tokenあたり400億のactiveなparametersが動作します。

他のopen-weight modelと比較してGLM-5がユニークな点は何ですか？

特に「Agentic Engineering」と長期的なタスクに最適化されており、他のopen-weight modelと比較して、長時間の実行セッションでも論理性を維持できるのが特徴です。

GLM-5

GLM-5はZhipu AIによる744B parametersのopen-weightな強力なmodelであり、200kのcontext windowを備え、長期的なagenticタスク、コーディング、事実の正確性に優れています。

Open WeightsAgentic EngineeringMoEZhipu AIコーディング AI

zhipuGLM2026年2月11日

コンテキスト

200Kトークン

最大出力

128Kトークン

入力価格

$1.00/ 1M

出力価格

$3.20/ 1M

モダリティ:Text

機能:ツールストリーミング推論

ベンチマーク

GPQA

68.2%

HLE

32%

MMLU

85%

MMLU Pro

70.4%

SimpleQA

48%

IFEval

88%

AIME 2025

84%

MATH

88%

GSM8k

97%

MGSM

90%

MathVista

SWE-Bench

77.8%

HumanEval

90%

LiveCodeBench

52%

MMMU

MMMU Pro

ChartQA

DocVQA

Terminal-Bench

56.2%

ARC-AGI

12%

APIドキュメントを見る

GLM-5について

GLM-5の機能、特徴、そしてより良い結果を得るための方法について学びましょう。

GLM-5はZhipu AIの次世代flagship基盤modelであり、open-weightシステムにおけるAgentic Engineeringのあり方を再定義するために特別に設計されました。400億のactiveなparametersを持つ巨大な7440億parametersのMixture of Experts (MoE)アーキテクチャで構築されており、Claude 4.5のようなproprietaryな巨人とパフォーマンスの差を埋めた最初のopen-weights modelです。このmodelは論理密度とソフトウェアエンジニアリングに優れており、SWE-Bench Verifiedで画期的な77.8%を達成しています。

技術面では、GLM-5は高度なMulti-head Latent Attention (MLA)とSparse Attentionメカニズムを統合してtoken効率を最適化し、メモリオーバーヘッドを33%削減しています。10万個のHuawei Ascendチップからなる純国産のクラスターを使用して28.5兆tokensの規模でトレーニングされたGLM-5は、ハイエンドのNVIDIAハードウェアに依存することなくfrontierレベルのreasoningが可能であることを証明しました。200,000 tokensのcontext windowと専用の「Thinking Mode」により、高精度なテクニカルワークフローに対して堅牢でハルシネーションの少ない出力を提供します。

信頼性を重視して最適化されたGLM-5は、長期的な実行にわたって持続的な状態を維持できる自律的なテクニカルエージェントの基盤として機能します。寛容なMIT licenseと、100万入力tokensあたり1.00ドルという競争力のある価格設定により、proprietaryな代替手段のような制限的な条件なしに、ローカルデプロイや大規模なAPI統合を求める企業にとって理想的な選択肢となります。

GLM-5のユースケース

GLM-5を使って素晴らしい結果を得るさまざまな方法を発見してください。

複雑なシステムエンジニアリング

自律的な依存関係管理を備えたマイクロサービスアーキテクチャの設計と保守。

長期的なAgenticタスク

1時間を超える実行時間でも持続的なメモリを必要とする、マルチステップのテクニカルワークフローの実行。

レガシーコードベースの移行

200k tokenのcontext windowを活用した、リポジトリ全体のリファクタリングと古い依存関係の更新。

低ハルシネーションな技術調査

事実の正確性と「わからない」と答える能力が不可欠な、高精度な技術リサーチの実施。

自律的なターミナル操作

セキュリティ監査やシステム管理コマンドを自律的に実行できるdev-agentの強化。

バイリンガルなグローバル展開

現地化されたエンタープライズアプリケーション向けに、トップクラスの英語および中国語のreasoningを大規模に提供。

強み

制限

最高峰のAgentic Intelligence: マルチステップのタスク実行において、open-weight modelの中で最高のAgentic Indexスコア（63）を記録。

ネイティブなMultimodalityの欠如: GPT-4oのような競合他社に見られるvision、音声、ビデオ処理機能が搭載されていません。

低いハルシネーション率: 事実の正確性を優先し、前世代と比較してハルシネーションを56%削減。

極めて高いホスティング要件: 1.5TBのBF16 weightsを必要とするため、クラウドインフラなしでのローカルデプロイはほぼ不可能です。

大規模なMoE効率: 744B parametersのアーキテクチャによりflagship級の論理密度を提供しつつ、MLAによってメモリオーバーヘッドを33%削減。

高い推論Latency: 公開APIでは、小型の「flash」modelと比較して、最初のtoken生成までの時間（time-to-first-token）が7秒を超える場合があります。

寛容なMIT License: 真のオープンソースライセンスでリリースされており、制限的なユーザー条項なしで無制限の商用利用が可能。

フロントエンドデザインのニュアンス: 論理には優れていますが、Claudeと比較すると、細かなCSSの美的調整に苦戦することがあります。

APIクイックスタート

zai/glm-5

ドキュメントを見る

zhipu SDK

import { ZhipuAI } from "zhipuai-sdk";

const client = new ZhipuAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY" });

async function main() {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "glm-5",
    messages: [{ role: "user", content: "Analyze this repo for security vulnerabilities." }],
    stream: true,
  });

  for await (const chunk of response) {
    process.stdout.write(chunk.choices[0].delta.content || "");
  }
}

main();

SDKをインストールして、数分でAPIコールを開始しましょう。

GLM-5についてのユーザーの声

GLM-5についてコミュニティがどう思っているか見てください

"GLM-5は新しいopen-weightsのリーダーだ！Intelligence Indexで50点を獲得し、差を大幅に縮めた。"

— Artificial Analysis

"このmodelは信じられない。1時間以上かかる仕事を成功させたんだ……ぶっ飛んだよ。"

— Theo - t3.gg

youtube

"GLM-5はNVIDIAチップを一切使わず、745B paramsで100万入力tokensあたり1ドル。これが未来だ。"

— Legendary

"ハルシネーション率がすごい。嘘をつくくらいなら『わかりません』と言う潔さがある。"

— DevUser456

"Zhipu AIがオープンソースのコーディングmodelに挑戦状を叩きつけた。"

— AIExplorer

hackernews

"ついに、複雑なタスクの途中で正気を失わないopen-weight modelが登場した。"

— CodeMaster

GLM-5についての動画

GLM-5についてのチュートリアル、レビュー、ディスカッションを見る

“これまで見てきた中で、特にコード関連において、間違いなく最高のopen-weight modelです。”

“1時間以上かかるジョブを完遂できた最初のopen-weight modelであるという事実に、本当に驚かされました。”

“現時点で、最もハルシネーションが少ないmodelだと思われます。”

“open-weight modelが本番環境で実際に何ができるかについて、大きなパラダイムシフトが起きています。”

“長時間のツール利用セッションにおけるこのmodelの安定性は、文字通り前例のないものです。”

“コーディングの感触は非常に強力で、すでに稀有な存在だったGLM 4.7に匹敵します。”

“UIモックアップにダイナミックアイランドを導入した点は、非常にクールで予想外の機能でした。”

“複雑な論理性において、同クラスのほぼすべてのmodelを凌駕しています。”

“reasoningの深さは、初めてo1を使ったときを思い出させますが、これはopen-weightです。”

“テキスト専用のmodelでありながら、コード内の視覚的なロジックの扱いは多くのvision modelよりも優れています。”

“メモリ使用量が劇的に減少し、以前の手法と比較して33倍のメモリ改善が見られました。”

“thinkingを有効にすると洗車論理テストに合格し、ClaudeやGPT-4oを上回りました。”

“デプロイには本格的なサーバーラックが必要ですが、ワットあたりのパフォーマンスは驚異的です。”

“レガシーリポジトリの移行を、ハルシネーションによる存在しないライブラリ名の生成なしで処理しました。”

“Thinking Modeは単なるギミックではなく、出力の質を根本から変えるものです。”

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GLM-5のプロのヒント

GLM-5を最大限に活用し、より良い結果を得るための専門家のヒント。

Thinking Modeの有効化

GLM-5は、reasoningを有効にすることで「洗車テスト」のような複雑な論理パズルにおいて大幅に高いパフォーマンスを発揮します。

MIT Licenseの活用

寛容なライセンスを活かして、制限のない商用開発や社内ホスティングに活用してください。

ツール利用の最適化

GLM-5はagenticなツール実行において高い安定性を維持するように設計されているため、マルチステップのタスクに最適です。

Context Windowの活用

200kのwindowにコードベース全体を投入し、リポジトリ全体のセキュリティ監査やリファクタリングを行うことができます。

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