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比較

GLM-5 スペック徹底比較

Z.aiのGLM-5ファミリーは、DeepSeek、Qwen、Claude、GPT-6、Geminiと比べてどうなのか? 価格、コンテキスト長、出力上限、入力タイプ、ライセンスなど、客観的に検証可能な項目を比較しました。その他の性能をご自身でテストできる環境もご紹介します。

§ 01直接比較

比較対象を選択

§ 02マトリックス

フラッグシップモデルの並列比較

各ファミリーの代表的なモデルを1つずつ比較。最安価格と最大のスペック数値をハイライト表示しています。

フラッグシップモデルの並列比較
モデルGLM-5.3GLM-5.3 FlashDeepSeek V4 ProQwen3.7 MaxClaude Opus 5.5GPT-6 SolGemini 3.8 Flash
開発元Z.aiZ.aiDeepSeekQwenAnthropicOpenAIGoogle
リリース日2026/08/182026/08/262026/04/242026/05/212026/09/222026/09/222026/09/02
コンテキストウィンドウ1.05M1.05M1.05M1M1M1.05M1.05M
最大出力944K944K384K131K128K128K66K
入力価格$0.079$0.0052$0.4461$1.48$4$2$0.825
出力価格$1.40$0.1985$0.8923$4.42$20$10$4.13
入力テキストテキスト, 画像, 動画テキストテキストテキスト, 画像, ファイルテキスト, 画像, ファイルテキスト, 画像, 動画, 音声, ファイル
オープンウェイトあり(Hugging Face)あり(Hugging Face)あり(Hugging Face)なしなしなしなし
ここですぐ無料チャット本サイトのチャットで利用可能本サイトのチャットで利用可能—————

価格は OpenRouter に掲載されている100万トークンあたりの米ドル(USD)表示です。各行で最もお得な価格がハイライトされています。 出典:OpenRouter モデルリストおよび公式 Hugging Face モデルカード。

§ 03比較方法

比較の基準について

  1. 3.1数値はプレスリリースではなく、OpenRouterの公開モデル一覧および公式のHugging Faceモデルカードに基づいています。各テーブルのセルはこれらの情報源と照合可能です。
  2. 3.2当サイトでは独自ベンチマークスコアの公開は行っていません。ベンダーのベンチマークは検証環境や設定が異なるため、情報元を明記した上で、そのベンダー自身のモデルに関してのみ言及しています。
  3. 3.3各判定では、低価格や出力上限の大きさなど、データによって明確に優劣がつく項目のみで勝者を決定しています。文章作成や推論の品質はタスクによって異なるため、無料チャットで実際にお試しください。

§ 04FAQ

比較に関するよくある質問

Q01GLM-5はGPT-6やClaudeよりも優れていますか?

タスクによって異なります。価格とオープン性においては、GLM-5ファミリーが明確に優位に立っています。GLM-5.3 FlashはOpenRouter上で最も低価格な高機能モデルの1つであり、複数のGLM-5モデルがオープンウェイトで提供されています。特定のタスクにおける性能については、ご自身のプロンプトで実際にテストするのが最も確実です。

Q02掲載データの情報源はどこですか?

価格、コンテキスト長、出力上限、入力タイプはOpenRouterの公開モデル一覧から取得しています。パラメータ数とライセンスは、公式のHugging Faceモデルカードに基づいています。

Q03すべてのモデルのベンチマークスコアを表示しないのはなぜですか?

異なるベンダーが公開するベンチマークは、それぞれ異なるツールや設定で測定されているため、同一の表で比較すると誤解を招く恐れがあります。当サイトでは、検証可能なスペックと実践的なテストを重視しています。

Q04自分でモデルを比較できますか?

はい。無料チャットでGLM-5.3 FlashとGLM-5.3をお試しいただけます。他のアシスタントにするのと同じ質問をして、回答を直接比較してみてください。

Q05比較にはどのGLM-5モデルを使用していますか?

主にフラッグシップのGLM-5.3と、高速マルチモーダルモデルのGLM-5.3 Flashを使用しています。これらはファミリー最新の汎用モデルであり、当サイトのチャットでも稼働しているためです。旧世代のGLM-5モデルは専用の個別ページで比較しています。

Q06数値データはどのくらいの頻度で更新されますか?

料金や制限は随時変更されます。各テーブルにはページ作成時点で参照したOpenRouterのデータを掲載しています。大規模な導入を決定する前には、OpenRouterで最新の数値をご確認ください。

Q07モデル選定で最も重視すべき点は何ですか?

多くのチームにとって最も重要なのはワークロードの性質です。送信・受信するデータ量、必要な入力形式、セルフホストが必須かどうかなどが挙げられます。各テーブルはまさにこれらの疑問に答える形で構成されています。

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