GLM-5 ブログ

GLM-5-Turbo の解説： 「Lobster」（OpenClaw）ワークフロー向けのエージェントファーストなベースモデル（2026年ガイド）
Mar 17, 2026
GLM-5

GLM-5-Turbo の解説： 「Lobster」（OpenClaw）ワークフロー向けのエージェントファーストなベースモデル（2026年ガイド）

GLM-5-Turboは、Zhipu AIが2026年3月にリリースした次世代の大規模言語モデルで、「lobster」エージェント環境（OpenClaw ecosystem）向けに特別に最適化されています。これは、長いタスクチェーンの実行、ツール呼び出し、エンタープライズ級のAI自動化に向けて設計された、高速でエージェント重視のGLM-5の派生モデルです。~200Kトークンのコンテキストウィンドウ、Mixture-of-Expertsアーキテクチャ、そしてマルチステップのエージェントワークフローにおける安定性の向上を特徴とします。
GLM-5 vs GLM-4.7：何が変わったのか、何が重要か、アップグレードすべきか？
Mar 19, 2026
GLM-5
GLM 4.7

GLM-5 vs GLM-4.7：何が変わったのか、何が重要か、アップグレードすべきか？

GLM-5 は、Zhipu AI (Z.ai) により2026年2月11日にリリースされ、GLM-4.7からの大きなアーキテクチャ上の飛躍を示す: より大規模なMoEスケール（総パラメータ数 ≈744B 対 ~355B）、より高いアクティブパラメータ容量、測定されたハルシネーションの低減、そしてエージェント性およびコーディング・ベンチマークでの明確な向上 — ただし、推論の複雑性および（時には）レイテンシというコストを伴う。
Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5：2026年においてどれが優れているのか
Mar 19, 2026
qwen3.5
minimax-M2.5
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Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5：2026年においてどれが優れているのか

Qwen 3.5 は、疎な Mixture-of-Experts（MoE）設計と膨大な活性化キャパシティにより、大規模・低コストのエージェント主導のマルチモーダル・ワークロードをターゲットとしている；Minimax M2.5 は、低い運用コストでコスト効率の高いリアルタイムのエージェントスループットを重視している；GLM-5 は、トークン効率に最適化された非常に大規模な MoE スタイルのアーキテクチャによって、高度な推論、長文脈エージェント、エンジニアリング・ワークフローに注力している。「ベスト」は、推論／コーディングの素の品質、エージェントのスループットとコスト、あるいはオープンソースの柔軟性と長文脈のエンジニアリング・ワークフローのいずれを優先するかによって異なる。
GLM-5: 機能、性能ベンチマーク、およびアクセス
Feb 12, 2026
GLM-5

GLM-5: 機能、性能ベンチマーク、およびアクセス

今週、中国のZhipu AI（多くの開発者向けチャネルではZ.AI / zai-orgのブランドで展開）が発表したGLM-5は、大規模モデルのリリース・サイクルが加速するなかで、さらに一歩を刻む存在となった。新モデルはZhipuのフラッグシップとして位置づけられており、スケールがより大きく、長期的なエージェントタスク向けに最適化され、長いコンテキスト長を維持しながら推論コストを削減するための設計上の選択に基づいて構築されている。初期の業界報道や開発者によるハンズオンのノートによれば、これまでのGLMの各バージョンと比べてコーディング、多段推論、エージェントのオーケストレーションで有意な改善が見られ、一部のテストではClaude 4.5に挑む場面さえある。