GLM-5の価格はいくらですか？

GLM-5の価格は、入力100万tokenあたり1.00ドル、出力100万tokenあたり3.20ドルです。これにより、Claude Opus 4.6と比較して入力コストが約6分の1に抑えられています。

GLM-5のAPIにはどのようにアクセスできますか？

Zhipu AI Open PlatformやOpenRouterを通じてアクセスできるほか、Hugging Faceからモデルの重みを直接ダウンロードしてローカル環境でホストすることも可能です。

GLM-5のcontext windowサイズはどのくらいですか？

このモデルは20万tokenの入力context windowを備えています。これにより、1回のセッションで数十個のファイルや大量のドキュメントセットを分析できます。

GLM-5はopen-sourceモデルですか？

はい、GLM-5はMITライセンスの下で公開されたopen-source（open-weight）モデルです。商用利用、fine-tuning、およびプライベートなローカル展開が可能です。

GLM-5はvisionや画像処理をサポートしていますか？

いいえ、GLM-5は現時点ではテキスト専用のモデルです。画像に関連するタスクには、外部のvision modelと組み合わせる必要があります。

コーディングのbenchmarkでGLM-5はどのような位置付けですか？

GLM-5はSWE-bench Verifiedで77.8%のスコアを記録しています。トップクラスのプロプライエタリなモデルにはわずかに及びませんが、agenticなワークフローにおいては、より優れたコストパフォーマンスを提供します。

GLM-5はどのようなアーキテクチャを使用していますか？

Mixture-of-Expertsアーキテクチャを採用しており、総パラメータ数は7,440億です。inferenceの速度を維持するため、tokenごとにアクティブになるパラメータ数は400億に制限されています。

GLM-5

GLM-5 は Zhipu AI が開発した 7,440億パラメータの強力な open-weight model です。20万 token の context window を持ち、長時間の agentic タスク、コーディング、および事実の正確性に優れています。

Open WeightsAgentic EngineeringMoEZhipu AICoding 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、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

エリートレベルのコーディング性能: SWE-bench Verifiedで77.8%を記録し、自律的なソフトウェアエンジニアリングにおいてClaude Opusのようなプロプライエタリな巨人と肩を並べます。

ネイティブなvision機能の欠如: 画像を直接処理する能力がないため、現代のマルチモーダルなUI/UXワークフローにおける利用が制限されます。

6倍の価格優位性: 入力100万tokenあたりわずか1ドルでfrontierレベルのreasoningを提供し、大規模なagentic展開を経済的に実行可能にします。

ターミナルタスクの遅延: Terminal-Bench 2.0での性能は56.2%であり、トップティアのプロプライエタリな競合製品にわずかに遅れをとっています。

MITライセンスの重み: Hugging Faceで公開されているオープンな重みにより、Huawei AscendやNVIDIAのハードウェア上でプライベートなローカル展開が可能です。

ハルシネーションの頻度: 初期のbenchmarkでは、特定の複雑なreasoningタスクにおいて約30%のハルシネーション率が報告されており、上位のライバル製品より高くなっています。

巨大なcontext容量: 20万tokenのwindowと12万8,000tokenの出力容量により、レポジトリ全体の分析や長文生成に最適です。

ハードウェアの差異: Huawei Ascendハードウェアで学習されているため、標準的なNVIDIAのみのソフトウェアスタックへ展開する際に微細な性能差が生じる可能性があります。

APIクイックスタート

zai/glm-5

ドキュメントを見る

zhipu SDK

import 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。”

— Odd-Coconut-2067

“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。”

— AskCodi

“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。”

— IulianHI

“ハルシネーション率は30%程度だが、Gemini 3 Proは88%だった。”

— Sid

youtube

“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。”

— able_wong

twitter

“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。”

— dev_tester

twitter

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

“これまでに見た中で、特にコード関連において、ダントツで最高の open-weight model です。”

“性能は少し劣るものの意味のあるレベルで肉薄していながら、コストは3から6倍安いです。”

“しかし、この model をローカルハードウェアで実行することはできません。open-weight という言葉から自分のコンピューターで動かせると思い込んでいる人を多く見かけます。1テラバイト規模の model を自分のハードウェアで実行することはできません。そんなことは不可能です。”

“GLM 5 は長時間のタスクを完全にこなす能力があり、細かな指示（ハンドホールド）をあまり必要としません。”

“Sonnet は戦わずしてあっさりとこの勝負に敗れました。”

“GLM model は Sonnet よりもはるかに有用なメソッドを生成しました。明確な勝者です。”

“100万 token の context window と 128,000 token の最大 output を備えています。”

“しかし、これは巨大な model です。7,530億 parameters あり、model の重みをダウンロードすると 1.5テラバイトを超えます。1ビット量子化版であっても、200 GB 程度の容量が必要になります。”

“そして3つ目の利用方法として、予算と環境があれば専用のスーパーコンピューター上でセルフホストするか、クラウド GPU をレンタルしてそこで実行する方法があります。こちらのほうが現実的です。”

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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。

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

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