GLM-5 ブログ

GLM 5.2：完全ガイド、ベンチマーク、価格、CometAPIでのアクセス方法

GLM-5.2 は、長期的なコーディングとエージェント駆動のソフトウェアエンジニアリング向けの、Z.ai のオープンウェイトのフラッグシップ LLM です。1M トークンのコンテキストウィンドウ、最大 128K の出力トークン、High および Max の思考モード、関数呼び出し、構造化出力をサポートし、MIT ライセンスで提供されます。開発者は、Z.ai、セルフホストのウェイト、CometAPI などの OpenAI 互換プロバイダーを通じて GLM-5.2 にアクセスできます。

GLM-5.2とは？知っておくべきことのすべて

GLM-5.2は、Zhipu AI（Z.ai）の最新フラッグシップMixture-of-Experts（MoE）モデルで、2026年6月13日にリリースされました。実用的な100万トークンのコンテキストウィンドウ、コーディングとエージェント型ワークフローに最適化された2つのHigh/Max推論モードを備え、MITライセンスの下で順次展開されています。長期的なソフトウェアエンジニアリングタスクで卓越した性能を発揮し、手頃なGLM Coding Planを通じて利用可能です。

GLM-5.1 + Claude Code ガイド（2026）：セットアップ、ベンチマーク、コスト比較、開発者向けの最適なAPI戦略

GLM-5.1 は、OpenAI 互換または Anthropic 互換の API ブリッジを介して接続することで Claude Code と併用でき、開発者は GLM-5.1 の低コストかつ高性能なコーディングモデルを使いながら、Claude Code のエージェントワークフローを活用できます。この構成により、Claude Code の開発者体験を維持したまま、チームは長期的な自律コーディング、より強力なターミナルでのタスク実行、そして Claude Opus と比べて大幅に低い API コストを実現できます。

GLM-5.1 APIの使用方法

GLM-5.1は、Z.aiのフラッグシップとなるオープンソースモデル（2026年4月7日リリース）であり、自律的なコーディングや多段推論などの長期的なエージェント型タスクに最適化されています。GLM-5.1 APIを使用するには、より低コストで一元的なアクセスのためにCometAPIを使用し、APIキーを取得してください。

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？

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。

Mar 19, 2026

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。