Zhipu AIオープンソース

GLM 5.1

このモデルを比較

Zhipu AI開発の高性能基盤モデル。中国語対応に優れ、多様なタスクに対応。

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パラメータ

754

コンテキスト長

200K

ライセンス

MIT

リリース日

2026-03-27

日本語性能

🌐多言語対応

一般的な多言語対応モデル。基本的な日本語処理は可能だが、特化モデルには劣る。

API料金

入力料金(1Mトークンあたり)

$1.4

出力料金(1Mトークンあたり)

$

課金モード: standard

強み

    弱み

      活用例

        深度分析

        Arena Elo (Text)

        1472

        #16 verified; Coding Arena 1524

        SWE-Bench Pro

        58.4%

        #1 世界首位 — GPT-5.4(57.7)・Claude Opus 4.6(57.3)を上回る

        SWE-Bench Verified

        77.8%

        Claude Opus 4.6(80.8%)に3pt劣後

        GPQA Diamond

        86.2%

        Claude Opus 4.6: 91.3%、GPT-5.2: 92.4% に対し

        入力価格

        $1.40/1M

        出力: $4.40/1M; キャッシュ: $0.26/1M

        パラメータ (活性/総)

        40B / 744B

        MoE: 256専門家、top-8 + 共有1

        コンテキスト窓

        200K tokens

        最大出力: 128K tokens

        強み

        • エージェント・コーディング最強のオープンウェイト:SWE-Bench Pro 58.4%・CyberGym 68.7%で世界1位
        • 長時間自律実行:1,700ステップ・8時間連続のエージェントセッションを実証
        • MITライセンスで完全公開、API価格も競争力(約$1.40/$4.40 per 1M)、Claude Opusの10–17倍安い

        弱み

        • テキストのみ。GPT-5.4・Claude Opus 4.6・Gemini 3.1 Proのようなマルチモーダル入力なし
        • 汎用推論で最前線に劣後:GPQA Diamond 86.2%(GPT-5.2は92.4%)、HLE 31.0(Claude Opus 4.6は45.0)
        • 生成速度が遅く(約40–44 tok/s)、出力が冗長でインタラクティブ利用の実効コスト増

        競合比較

        ModelArenaSWEGPQAPrice
        Claude Opus 4.6 (Anthropic)~150380.8%91.3%$15/$75
        GPT-5.4 (OpenAI)N/AN/AN/A~$12/$60 est.
        DeepSeek V3.2N/A73.1%N/A$0.27/$1.10

        GLM-5.1はZhipu AI(Z.AIに再ブランド)が2026年4月7日に公開した744BパラメータのMoEモデル。オープンウェイトのコーディング・エージェントAIの頂点に立ち、SWE-Bench Pro 58.4%でGPT-5.4とClaude Opus 4.6を上回る世界最高を記録。訓練はNVIDIAゼロで10万枚のHuawei Ascend 910Bのみで実施され、米輸出規制下の中国AI自給の象徴的達成。Z.AIは2026年1月に香港IPO(評価額約$31.3B)を完了、世界初の上場基盤モデル企業に。アーキテクチャはGLM-5の事後学習精緻化で、同じMoE骨格(総744B・活性40B・256専門家top-8)を継承しつつコーディング・エージェント・長時間能力を大幅強化。特徴は拡張自律実行:人間のチェックポイントなしに計画―実行―分析―最適化ループを最大8時間持続(655回のイテレーションでLinuxデスクトップ環境を構築、ベクトルDBを6.9倍に最適化を実証)。MITライセンスでHugging Faceに重みを公開。短所は汎用推論とマルチモーダル。GPQA Diamond 86.2%、HLE 31.0、AIME 2026 95.3%で最前線クローズドに5–12pt劣後。テキストのみ。生成速度約40–44 tok/sで中央値以下、冗長な出力がトークン量を増やす。自律コーディング・エージェントや長時間エンジニアリング・パイプラインには最強のオープンウェイト選択;マルチモーダルや最大推論が必要ならクローズドが優位。

        分析生成日: 2026-09-12