GLM-5とは
GLM-5は智譜AI（Z.ai）が開発した第五世代大規模言語モデルです。中国を代表するAI企業の一つである智譜AIが、約7450億総パラメータの混合専門家（MoE）アーキテクチャ、256専門家・トークンあたり8活性化（5.9%スパース）、推論あたり440億活性化パラメータで、エージェントAI・多段推論・フロンティア級性能を実現。コーディング、創作、複雑な問題解決に対応します。
智譜AIは2019年清華大学発のスタートアップとして、オープンソースAI研究をリードしています。2026年1月に香港IPOを完了し、約43.5億香港ドル（約5.58億米ドル）を調達、GLM-5の開発に直接投入。GLM-5は華為昇騰チップ上でMindSporeフレームワークを用いて全訓練され、米国製ハードウェアから完全に独立した、自立型AIインフラのマイルストーンとなっています。
概要
一覧
コーディング
コード生成・デバッグ・多言語理解に強みを持つ、ライフサイクル全体の開発パートナー。
エージェントAI
自律計画、ツール利用、ウェブ閲覧、多段ワークフロー。人的介入を最小化。
200K コンテキスト
効率的なスパース注意で、長文・コードベース・研究を単一セッションで処理。
オープン＆コスト効率
MITライセンス見込み。API料金はGPT-5・Claudeの一部。Hugging Face、ModelScopeで提供。
主な能力
GLM-5ができること
五大領域で大きな進歩を実現し、大規模言語モデルの境界を押し広げます。
創作
長編・技術文書・マーケティング・学術まで、高品質でニュアンスのある創作コンテンツを生成。
コーディング
コード生成・デバッグ・多言語理解の大幅向上。開発ライフサイクル全体で強力なパートナー。
高度推論
フロンティア級の多段論理推論と複雑な問題解決。数学証明・科学分析・精密分析に対応。
エージェントAI
GLM-5の差別化の一つは組み込みエージェントアーキテクチャ。自律計画・ツール利用・ウェブ閲覧・多段ワークフローを人的介入最小で実現。
長コンテキスト処理
最大200Kトークンのコンテキストで、長文・論文・コードベース・動画文字起こしを単一セッションで処理・推論。
ユースケース
GLM-5の得意分野
エンドツーエンド開発
要件からデプロイまで、一つのモデルでフルスタック・バックエンドをライフサイクル全体でサポート。
AIエージェントと自動化
計画・閲覧・ツール呼び出し・多段ワークフローを管理するアシスタントを構築。長時間セッションに対応。
ドキュメントとレポート
プロンプトから技術ドキュメント・マーケティング文案・構造化レポートを直接生成。
研究と分析
200Kコンテキストで長論文・コードベース・複雑な分析タスクを推論。
技術アーキテクチャ
GLM-5の構成
GLM-5は混合専門家（MoE）アーキテクチャで約7450億総パラメータ、256専門家・トークンあたり8活性化（5.9%スパース）、推論あたり440億活性化。前世代GLM-4.5の約2倍規模。DeepSeekスパース注意（DSA）で最大200Kトークンまで効率的に処理。華為昇騰チップ上でMindSporeにより全訓練し、米国半導体から完全独立。
| 総パラメータ | 約7450億 |
| 活性化パラメータ | 約440億 |
| 専門家構成 | 256中8活性化 (5.9%) |
| コンテキスト長 | 最大200Kトークン |
| 注意機構 | DeepSeek Sparse (DSA) |
| 訓練ハードウェア | 華為昇騰 |
GLM-5を選ぶ理由
競争優位
GLM-5は推論・コーディング・エージェントタスクでClaude OpusシリーズやGPT-5と競合。創作・マルチモーダルでGLM-4.7を上回るベンチマーク。
- ✓ フロンティア級多段推論とエージェントAI。自律計画とツール利用。
- ✓ 200Kトークンコンテキストと効率的スパース注意。能力とデプロイコストのバランス。
- ✓ 華為昇騰で訓練（米国非依存）。MITオープンウェイト見込みで商用・ファインチューニング可能。
- ✓ コスト効率のAPI（GLM-4.x 約$0.11/Mトークン）。GLM-5でもGPT-5・Claude対比で優位維持見込み。
オープンソースと料金
アクセスとコスト
智譜AIはモデルをオープンソース化する実績があり、GLM-4.7はHugging Faceで商用利用可能。GLM-5もMITライセンスで公開見込み。商用展開・ファインチューニング・コミュニティ研究を可能にします。
コスト効率はGLMシリーズの強み。GLM-4.x APIは約$0.11/100万トークンで、GPT-5の$1.25/M入力・$10/M出力を大きく下回ります。GLM-5でも同様の優位性を維持・強化する見込みです。
リリースタイムライン
主なマイルストーン
- 2026年1月8日 — 智譜AIが香港IPOを完了、約43.5億香港ドル（約5.58億米ドル）を調達。
- 2026年1月 — 華為昇騰上でGLM-5訓練が完了間近。内部テスト・評価開始。
- 2026年2月中旬 — Z.aiプラットフォームとWaveSpeed APIでGLM-5利用開始。Claude Opusシリーズと競合ベンチマーク。
- 2026年Q1 — API提供開始後、MITライセンスのオープンウェイトリリース見込み。
はじめに
GLM-5の使い方
APIアクセス
智譜AIのZ.aiプラットフォームまたはWaveSpeed APIでGLM-5にすぐアクセス。標準APIでアプリに統合。
オープンウェイト
オープンウェイト公開後、Hugging FaceまたはModelScopeからダウンロード。MITライセンス見込みでセルフホスト・ファインチューニング可能。
デプロイ
華為昇騰、Moore Threads、Cambricon、または標準GPUクラウドで実行。公式チャネルでドキュメントとサンプルを提供。
よくある質問
FAQ
GLM-5とは
GLM-5は智譜AIが開発した第五世代大規模言語モデル。MoEアーキテクチャで約7450億パラメータ、440億活性化。高度推論・コーディング・創作・エージェントAI向けで、前世代GLM-4.5を大きく上回ります。
GLM-5のリリース時期は
2026年2月中旬よりZ.aiプラットフォームとWaveSpeed APIで利用可能。MITオープンウェイトは2026年Q1に続く見込み。
GLM-5の開発元は
智譜AI（Z.ai）。2019年清華大学発。2026年1月に香港IPOで約43.5億香港ドル（約5.58億米ドル）を調達し、GLM-5開発に投入。
GLM-5とGPT-5の比較は
推論・エージェントタスクでGPT-5・Claude Opusに対抗し、低料金とオープンウェイトの可能性を提供。創作・マルチモーダルでGLM-4.7を上回り、200Kコンテキスト、華為昇騰で全訓練しハードウェア自立を実現。
GLM-5はオープンソースか
智譜AIはオープンソースの実績があり、GLM-4.7はHugging Faceで無料公開。GLM-5もMITライセンスのオープンウェイトとして公開見込み。商用・ファインチューニング・コミュニティ開発が可能。
GLM-5の訓練ハードウェアは
GLM-5は華為昇騰チップ上でMindSporeにより全訓練。米国製半導体から完全独立。国内AIインフラとフロンティア規模のコンピュートスタックのマイルストーン。
GLM-5を始める
Z.aiまたはWaveSpeed APIで今すぐGLM-5にアクセス。またはHugging Face・ModelScopeでオープンウェイトをダウンロード。ドキュメントでフロンティアAIを製品に統合。
始める