GLM 5

GLM-5 の技術仕様

GLM-5 とは

GLM-5 は Zhipu AI の次世代基盤モデルで、MoE ルーティング設計とスパース・アテンション最適化により GLM 系列をスケールし、長文脈推論とエージェンティックなワークフロー（多段階プランニング、コード／システムのオーケストレーション）を実現する。API とセルフホスティングによるエンタープライズ向けアクセス性を備え、エージェント／エンジニアリングタスク向けのオープンウェイト有力候補として位置付けられている。

🚀 GLM-5 の主な特長

1. エージェンティック・インテリジェンスと推論

GLM-5 は、長く複雑なタスクを順序立てたステップに分解し、ハルシネーションを低減するワークフローに最適化されている。知識の信頼性とタスク生産性に関する一部のオープンウェイトモデルのベンチマークで先行する。

2. 長文脈サポート

200K トークンのコンテキストウィンドウにより、非常に長い会話や大規模ドキュメント、拡張された推論チェーンを、整合性を失わずに維持できる。

3. DeepSeek スパース・アテンション

スパース・アテンション機構の統合により、メモリ使用を効率的にスケールし、線形コストの増加なしに長いシーケンスを扱える。

4. ツール統合と出力フォーマット

構造化出力と外部ツール連携（JSON、API コール、動的ツール使用）をネイティブにサポートし、スプレッドシート、レポート、自動コーディングアシスタントなどのエンタープライズ用途に実用的。

5. コスト効率

GLM-5 はプロプライエタリ製品と比べてコスト競争力が高く、入出力価格が主要オファリングより大幅に低いため、大規模導入に適している。

GLM-5 のベンチマーク性能

複数の独立評価と業界初期ベンチマークで、GLM-5 はオープンウェイトモデルの中で強力な結果を示している。

• Artificial Analysis Intelligence Index（信頼性と真実性の指標）で記録的な低ハルシネーション率を達成し、従来モデルを大差で上回った。
• エージェント中心のベンチマークでは、GLM-4.7 および他のオープンモデルと比べ、複雑タスクの実行で大幅な向上を示す。
• コスト対性能メトリクスでは、速度は第4四分位だが、知性と価格はトップティア（最良）に位置付けられている。

定量スコア（ランキングプラットフォームの例）:

• Intelligence Index: オープンウェイトモデル中で #1。
• Pricing Efficiency: 入出力コストの低さで高評価。

GLM-5 API の利用方法

手順 1: API キーを取得

cometapi.com にログインする。未登録の場合はまず登録する。CometAPI console にサインインする。インターフェースのアクセス認証 API キーを取得する。パーソナルセンターの API token で “Add Token” をクリックし、token key: sk-xxxxx を取得して送信する。

手順 2: glm-5 API にリクエストを送信

“glm-5” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定する。リクエストメソッドとリクエストボディは当社サイトの API ドキュメントから取得できる。当社サイトは利便性のため Apifox テストも提供している。<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換える。呼び出し先: Chat 形式。

質問や依頼内容を content フィールドに挿入する—これがモデルの応答対象となる。API レスポンスを処理して生成された回答を取得する。

手順 3: 結果の取得と検証

API レスポンスを処理して生成結果を取得する。処理後、API はタスクのステータスと出力データを返す。