GLM-5
GLM-5は、Zhipu AIの7,440億パラメータのopen-weightなパワーハウスです。長期間のagenticタスク、コーディング、正確な情報提供において優れており、20万のcontext windowを備えています。
zhipuGLM2026年2月11日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、自律的なagenticワークフローと複雑なシステムエンジニアリングのために設計された、Zhipu AIのフラッグシップ基盤モデルです。7,440億パラメータのMixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャを活用しており、inference時には400億パラメータがアクティブになることで、パフォーマンスと速度のバランスを最適化しています。本モデルは、SWE-bench Verifiedで77.8%を記録し、ソフトウェアエンジニアリングタスクにおいてプロプライエタリなfrontier modelと同等の性能を示した最初のopen-weightシステムです。
このモデルは、10万基のHuawei Ascendチップからなる国内クラスタを用いて、28.5兆tokenで学習されました。Multi-head Latent Attention (MLA)やDeepSeek Sparse Attention (DSA)といった特殊なメカニズムを統合し、20万tokenのcontext window全体で論理的な一貫性を維持します。この技術スタックにより、GLM-5は同規模のdense modelに典型的な高い遅延を伴うことなく、長期間の計画立案やリソース管理を処理できます。
Zhipu AIはGLM-5をMITライセンスでリリースしたため、エンタープライズユーザーは機密データの処理用に重みをローカルで展開可能です。入力コストは100万tokenあたりわずか1.00ドルであり、Claude 4.5などの競合モデルと比較して6倍の価格優位性を提供します。また、先行モデルに比べてハルシネーション率を大幅に低減する専用のThinking Modeも搭載しています。
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。
自律的なソフトウェアエンジニアリング
SWE-bench Verifiedでの77.8%というスコアを活かし、複雑なGitHub issueの解決やレポジトリ全体のリファクタリングを実行します。
エンタープライズツールのオーケストレーション
社内APIをまたぐ多段階のagenticなワークフローを実行し、金融や法務分野のバックオフィス自動化を処理します。
長文contextのレポジトリ分析
20万tokenのwindowを使用して、ドキュメントセット全体や複数のコードベースを一度に読み込み分析します。
パーソナルAIの活用
OpenClawのようなopen-sourceのagentを駆動し、メール、カレンダー、バックグラウンドタスクを24時間体制で高い信頼性のもと管理します。
オンプレミスのプライベートインテリジェンス
MITライセンスに基づきモデルをローカルに展開することで、機密性の高い企業運営において完全なデータプライバシーを確保します。
コスト効率の高いagentのスケール
reasoningの深さを犠牲にすることなく、プロプライエタリなfrontier modelと比較して6〜8分の1のコストで、大規模なagenticセッションを実行します。
強み
制限
APIクイックスタート
zai/glm-5
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.ZHIPU_API_KEY,
baseURL: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/",
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "glm-5",
messages: [{ role: "user", content: "Analyze this repo structure and refactor to GraphQL." }],
stream: true,
});
for await (const chunk of response) {
process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");
}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7,440億パラメータのopen-sourceモデルで、コーディングにおいてはClaude Opusに近い性能を発揮する…しかし価格差は大きい。”
“20万tokenのwindowはワークフローを変える。1回のリファクタリングのために20以上のファイルを分析したり、複雑なPR diffを一度にレビューしたりできる。”
“Claude APIに毎月約90ドル使っていたが、GLM-5に変更したら15ドル以下になった。品質の低下はほとんど感じない。”
“ハルシネーション率は30%程度だが、Gemini 3 Proは88%だった。”
“4.7をテストし終える前にGLM-5がリリースされたが、日常的なコーディングにおけるreasoningの進化は明らかだ。”
“ZhipuがこれをMITライセンスでリリースしたことは、ローカルLLMコミュニティにとって大きな前進だ。”
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
“5.2のコーデックやOpus 4.5のようなモデルと僅差だ。”
“1時間以上かかるジョブを問題なく実行できた、最初のopen-weightモデルだ。”
“ハルシネーション率は30%程度だが、Gemini 3 Proは88%だった。”
“reasoningの密度はGLM-4よりも大幅に高い。”
“私の社内コーディングタスクにおいては、基本的にClaude 3.5 Sonnetと置き換わった。”
“彼らはパラメータ数をほぼ倍増させて…744Bにまで引き上げた。”
“以前のモデルよりはるかに巨大だが、動作速度はそれ以上か、同等だ。”
“自己修正を行う。見下すような態度をとらず、正当な質問として扱うこと。”
“スパースなattentionメカニズムのおかげで、これほど巨大なモデルでもメモリ使用量が抑えられている。”
“open-weightであるため、ローカルホスティングにおける新しいチャンピオンと言える。”
“彼らはSlimeという独自のRLエンジンを開発した。”
“20万tokenのcontext windowは、エンタープライズAIの意味を根底から変える。”
“SWE-bench verifiedで77.8を達成し、76.2のGemini 3 Proを凌駕した。”
“Zhipu AIは、国内のハードウェアでも世界クラスのモデルを学習可能であることを証明している。”
“単なるチャットではなく、agenticなエンジニアリングに主眼を置いている。”
ワークフローを強化する AI自動化
AutomatioはAIエージェント、ウェブ自動化、スマート統合のパワーを組み合わせ、より短時間でより多くのことを達成するお手伝いをします。
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。
Agentic Modeの有効化
GLM-5は単純なチャット応答よりも自律的なエンジニアリングに最適化されているため、promptで多段階の計画を定義してください。
ローカルハードウェアの割り当て
最適なthroughputを得るために、十分なRAM（GPUメモリ）を確保するか、MindSporeフレームワークを備えたHuawei Ascendハードウェアを使用してください。
フォールバックチェーンの実装
GLM-5をメインのreasoning modelとして設定し、単純な指示に対してはコスト効率の良いGLM-4.7-Flashをフォールバックとして使用してください。
構造化出力の活用
納品物に対して明確なスキーマ要件を与えると、GLM-5は正確な.docxや.xlsx形式の生成において優れた能力を発揮します。
お客様の声
ユーザーの声
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Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
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CTO, AiChatSolutions
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Head of Growth, ScaleUp Labs
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Founder, DataDriven.io
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Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
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GLM-5についてのよくある質問
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