GLM-5.1 の技術仕様
| 仕様 | 詳細 |
|---|---|
| 開発者 | Z.ai (Zhipu AI) |
| モデルバージョン | GLM-5.1（GLM-5 の訓練後リファインメント） |
| アーキテクチャ | Mixture-of-Experts（MoE）；~744–754 billion の総パラメータ、トークンあたり ~40 billion がアクティブ；長いコンテキストでの効率化のため Multi-head Latent Attention と DeepSeek Sparse Attention を組み込む |
| コンテキスト長 | 200K–203K トークン（一部の構成では最大 202,752–204.8K） |
| 最大出力トークン数 | 128K トークン |
| モダリティ | テキストのみ（入力/出力）；ネイティブなビジョンやオーディオのサポートなし |
| 主な機能 | 思考モード、ストリーミング出力、関数呼び出し/ツール利用（MCP 統合）、コンテキストキャッシング、構造化 JSON 出力 |
| ライセンス | MIT（完全なオープンソース重み） |
| 導入オプション | 公式 API、ローカル推論（vLLM、SGLang）、Hugging Face / ModelScope |
| 学習ハードウェア | Huawei Ascend チップ（Nvidia への依存なし） |
GLM-5.1 とは
GLM-5.1 は、長期的な自律タスクに最適化された Z.ai のフロンティア級言語モデルです。短い単一ターンの対話に優れる従来の LLM とは異なり、人間の介入なしに長期間にわたり、計画、コーディング、テスト、ベンチマーク、デバッグ、反復的最適化といった持続的な実行ループに対応するよう設計されています。
GLM-5.1 の主な特長
1. 長期自律型の作業
8時間の持続実行: GLM-5.1 は長期タスク向けの Z.AI の最新フラッグシップモデルで、公式ドキュメントでは単一タスクを最大 8 時間にわたり継続的かつ自律的に実行できるとされています。計画から実行、反復的な最適化、最終納品までのフルループを扱うよう位置付けられています。
クローズドループ最適化: GLM-5.1 の中核機能は、「実験 → 解析 → 最適化」のサイクルで反復し続ける能力であり、一度きりの出力で止まらない点が特徴です。Z.AI はこれを自律エンジニアリングおよび長期的なコーディングエージェントに向けた大きな一歩と述べています。
2. 強力なコーディングと推論能力
広範な能力バランス: GLM-5.1 は、総合的な能力とコーディング性能において Claude Opus 4.6 と概ね一致しており、推論、コーディング、エージェント、ツール使用、ブラウジングのベンチマークにわたりバランスの取れたプロファイルを示します。
高度なエンジニアリングワークフロー: GLM-5.1 は、複雑なエンジニアリングの最適化、デバッグ、プロダクション品質の納品など、現実の開発ワークフローを想定して設計されています。Z.AI は、これを自律エージェントおよび長期的なコーディングエージェントの基盤として位置付けています。
3. 複雑なタスクへのより良い対応
より大きなコンテキストと出力: 移行ガイドでは、GLM-5.1 の最大コンテキスト長は 200K、最大出力は 128K と記載されており、大規模なタスクや長時間のセッションに適しています。
深い思考とツールストリーミング: GLM-5.1 はディープシンキングモードをサポートし、Z.AI はツール呼び出し中のストリーミング出力（tool_stream=true）も追加しています。これにより、ツール呼び出しのパラメータをリアルタイムに公開できます。
4. エージェント型エンジニアリング向けに構築
コード生成から自律的なデリバリーへ: Z.AI による GLM-5.1 の位置付けは単なる「コード生成」ではなく「エンジニアリング作業の納品」です。計画、実行、最適化、納品を 1 つのワークフローで強調する、新世代のフラッグシップモデルとして説明されています。
長時間タスクでのより強い安定性: リリースノートによれば、GLM-5.1 は長期にわたるタスクにおいて安定性、一貫性、ツール利用を改善しており、多ターン SFT、RL、プロセス品質評価によって支えられています。
GLM-5.1 と他モデルの比較
GLM-5.1 は、オープンソースの選択肢として極めて強力であり、コーディングやエージェント的シナリオにおいて、クローズドなフロンティアモデルと直接競合します。
- vs. Claude Opus 4.6: ~94–100% の SWE-Bench Pro におけるコーディング性能（58.4 vs. 57.3）；オープンな重み/アグリゲータにより、長期自律性で優位かつ低コスト。
- vs. GPT-5.4: SWE-Bench Pro で上回る（58.4 vs. 57.7）；純粋な推論タスクの一部では競合またはやや劣後。
- vs. GLM-5（前身）: 28% のコーディング向上と、持続実行の劇的な改善。
- vs. Llama 3.1 / Qwen / DeepSeek: より強力なエージェント性と長期タスクの結果；オープンな MIT ライセンスにより、多くの代替より高いカスタマイズ自由度。
主な利点は、オープンソースのアクセス性、スケールでのコスト効率、実世界のエンジニアリングエージェント向けの専門的な最適化です。
ユースケース
GLM-5.1 は、長時間にわたり反復的な知能が求められる場面で卓越します。
- 自律型ソフトウェアエンジニアリング: フルスタックの機能開発、コード移行、大規模リファクタリング、最小限の監督によるエンドツーエンドテスト。
- パフォーマンス最適化: カーネルレベルの改善、データベースチューニング、複数回のベンチマーク（例：ベクトルクエリの 6.9× 速度向上）。
- エージェント型ワークフロー: コーディングエージェント（Claude Code、OpenClaw）への統合により、リポジトリ規模のタスクや複雑なシステム構築に対応。
- 企業の生産性: 長尺文書の分析、レポート生成、構造化されたオフィス文書。
- 研究とプロトタイピング: 何百もの自己修正ステップを要する曖昧な課題に対する迅速な反復。
CometAPI 経由で GLM-5.1 にアクセスする方法
CometAPI は統合型 AI モデルアグリゲータで、GLM-5.1（および GLM-5）を含む 500+ のモデルへ、OpenAI 互換の即時アクセスを提供します。開発者は cometapi.com で登録し、API キーを取得、標準的な OpenAI SDK または Chat Completions を用いて GLM-5.1 のエンドポイント(glm-5.1)へリクエストをルーティングするだけです。インフラのセットアップは不要で、CometAPI が推論のルーティング、負荷分散、フェイルオーバーを処理します。
現在の CometAPI の料金（概算、2026年4月中旬時点）:
- 入力: $0.8 per million tokens
- 出力: $3.2 per million tokens
これは Z.ai の直接料金（~$1.4 / $4.4）より大幅に低く、同等の欧米フロンティアモデルの料金のごく一部です。