Akira

Posted on Apr 10 • Originally published at apidog.com

GLM-5.1 vs Claude GPT Gemini DeepSeek：智譜AIモデルの比較

要約

GLM-5.1 (744B MoE、アクティブパラメータ40～44B、MITライセンス) は、SWE-benchで77.8%を達成し、Claude Opus 4.6の80.8%に近い性能を持ちます。コストは100万トークンあたり入力$1.00/出力$3.20で、Claude Opus 4.6（入力$15.00/出力$75.00）と比較して圧倒的に安価です。2026年時点で最もコスト効率の高い高性能オープンウェイトモデルであり、Nvidia GPUを使わず、Huaweiハードウェアのみでトレーニングされています。コーディング性能とコストを重視するチームにとって、GLM-5.1は現実的かつ強力な選択肢です。

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はじめに

Zhipu AIのGLM-5.1（2026年3月27日リリース）は、MITライセンスでオープンウェイト、さらにNvidiaハードウェアを使わず、100,000基のHuawei Ascend 910Bチップでトレーニングされた点が特徴です。

サプライチェーン依存やモデルカスタマイズ要件がある組織にとって、こうした柔軟性や自律性は、単なるベンチマークスコアと同等に重要です。

仕様

項目	GLM-5.1
パラメータ数	合計744B (MoE)
トークンあたりのアクティブ数	40～44B
エキスパートアーキテクチャ	256のエキスパート、8アクティブ/トークン
コンテキストウィンドウ	200Kトークン
最大出力	131,072トークン
学習データ	28.5兆トークン
学習ハードウェア	100,000基のHuawei Ascend 910B
ライセンス	MIT (オープンウェイト)

MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャにより、総容量744Bながらトークンごとに40-44Bのみアクティブとなり、高効率な推論が可能です。

ベンチマーク比較

推論と知識

ベンチマーク	GLM-5 (5.1ベースライン)	Claude Opus 4.6	備考
AIME 2025	92.7%	約88%	GLM-5が上回る
GPQA Diamond	86.0%	91.3%	Claudeが優勢
MMLU	88-92%	約90%以上	ほぼ同等

コーディング

ベンチマーク	GLM-5.1	Claude Opus 4.6
SWE-bench	77.8%	80.8%
LiveCodeBench	52.0%	より高い

GLM-5.1はSWE-benchで77.8%を記録し、GPT-5やGemini、DeepSeekを上回る実績。5.1への性能向上は、アーキテクチャ変更ではなくトレーニング後の最適化によるものです。

人間による評価 (LMArena)

GLM-5はLMArenaのText/Code部門でオープンウェイトモデル中トップ。クローズドモデルにも競合します。

料金比較

モデル	入力 (100万トークン)	出力 (100万トークン)
GLM-5.1	$1.00	$3.20
DeepSeek V3.2	$0.27	$1.10
Claude Sonnet 4.6	$3.00	$15.00
GPT-5.2	$3.00	$12.00
Claude Opus 4.6	$15.00	$75.00
Gemini 2.5 Pro	$1.25	$10.00

GLM-5.1は、Claude Opus 4.6の約94.6%のコーディング性能を、1/15のコストで提供します（独立検証は未了）。

大規模なプロダクションで運用する場合、このコスト差は非常に大きなインパクトとなります。

オープンウェイトの利点

GLM-5.1はMITライセンスでHugging Faceから入手可能。以下のことが実現できます。

ダウンロードしてセルフホスト（フルBF16で約1.49TB必要）
ドメイン固有データでファインチューニング
インフラ・データ処理を完全制御したデプロイ
モデルのアーキテクチャ変更や追加学習

1.49TBのストレージや高性能GPUが必要なため、完全セルフホストは大規模なインフラを要求します。多くの場合、APIアクセスが現実的な選択肢です。

制限事項

テキストのみ: GLM-5.1はテキスト入力のみ。画像・音声・動画理解は不可。マルチモーダル用途には不向きです。
ベンチマーク独立性: コーディング性能はClaude Codeベースの評価。独立評価は未完了。
GLM-5.1ウェイト未公開: API経由で利用可能ですが、執筆時点で5.1のウェイトはまだリリースされていません。
ストレージ要件: セルフホストには1.49TB必要で、インフラコストが高め。

ApidogでGLM-5.1をテストする

WaveSpeedAI経由（API推奨）:

POST https://api.wavespeed.ai/api/v1/chat/completions
Authorization: Bearer {{WAVESPEED_API_KEY}}
Content-Type: application/json

{
  "model": "glm-5",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "{{coding_task}}"
    }
  ],
  "temperature": 0.2,
  "max_tokens": 4096
}

Claude Opus 4.6と比較:

POST https://api.anthropic.com/v1/messages
x-api-key: {{ANTHROPIC_API_KEY}}
anthropic-version: 2023-06-01
Content-Type: application/json

{
  "model": "claude-opus-4-6",
  "max_tokens": 4096,
  "messages": [{"role": "user", "content": "{{coding_task}}"}]
}

両方とも{{coding_task}}を同一内容で実行し、以下4点を比較しましょう。

コードの正確性（動作するかどうか）
コード品質（可読性・構造）
応答の長さ（より簡潔かどうか）
トークン使用量（レスポンスメタデータで確認）

コスト面では、GLM-5.1（入力$1.00/出力$3.20）とClaude Opus 4.6（入力$15.00/出力$75.00）で、同じタスクでもClaudeは約20〜25倍高くなります。

GLM-5.1は誰が使うべきか

最適なケース

低コストで最先端のコーディング性能を求めるチーム
コンプライアンスやカスタマイズ重視でオープンウェイトを必要とする組織
中国市場や多言語展開を検討する開発者
最先端に近いオープンモデル研究を行うチーム

他の選択肢が適するケース

マルチモーダル用途: GPT-5.2またはGemini 2.5 Pro
推論能力重視・コスト無視: Claude Opus 4.6
最安コスト重視: DeepSeek V3.2（$0.27/$1.10）

よくある質問

GLM-5.1はOpenAI互換APIで利用できますか？

GLMモデルは汎用SDKと互換性のあるAPI形式です。エンドポイントや仕様はZhipu AIの最新ドキュメントを参照してください。

Huaweiハードウェアでのトレーニングが重要な理由は？

多くの最先端モデルはNvidia A100/H100でトレーニングされています。GLM-5.1がHuawei Ascendで高性能を実現したことは、Nvidia以外の選択肢が現実的であると証明しています。

MITライセンスは商用利用可能？

はい。MITライセンスは商用利用、改変、配布を許可しており、他の多くのモデルよりも制限が緩やかです。

GLM-5.1は他のオープンソースモデルと比較してどう？

GLM-5はLlama、Qwen、他のオープンモデルよりLMArenaで上位に位置しています。

200Kのコンテキストウィンドウの用途は？

200Kトークンは約150,000語相当。1冊の本や大規模コードベース、複数ドキュメントを同時に扱う用途に十分です。ドキュメント分析やコードベースレビューなど長文ユースケースに有効です。

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