GLM-5 vs GLM-5.1：智譜AIのフラッグシップモデルに何が変わったのか
2026-05-20 — by Global API Team
GLM-5 vs GLM-5.1：智譜AIのフラッグシップモデルに何が変わったのか
2026年2月、智譜AI（現在はz.aiにリブランド）はGLM-5をリリースしました。これはHuawei Ascendチップ上で完全に学習された7440億パラメータのMixture-of-Expertsモデルであり、公開直後からコーディングベンチマークで欧米の最先端モデルに挑む存在となりました。そのわずか7週間後の2026年4月7日、同社はGLM-5.1を発表し、長時間のエージェントタスクとコーディングにおいて大幅な改善を達成したとしています。2026年5月現在、GLM-5.1はArtificial Analysis Coding Agent Indexにおいてオープンソース1位を獲得しています。
GLM-5を使って開発しており、GLM-5.1へのアップグレードが82%の価格上昇に見合うか迷っている方に向けて、本比較記事では何が変わり、何が改善され、どのようなワークロードにどちらのモデルが適しているのかを詳細に解説します。
TL;DR: GLM-5 vs GLM-5.1
| 観点 | GLM-5 | GLM-5.1 | |-----------|-------|---------| | リリース日 | 2026年2月 | 2026年4月7日 | | アーキテクチャ | 744B MoE, 40Bアクティブ | 744B MoE, 40Bアクティブ（同一） | | 学習ハードウェア | Huawei Ascend | Huawei Ascend | | SWE-Bench Pro | ~51（推定） | 58.4（オープンソース1位） | | Coding Agent Index | トップ10 | 1位（2026年5月） | | 長時間タスク | 良好 | 大幅に改善 | | 価格（Global API） | $1.92/Mトークン | $3.50/Mトークン | | 価格プレミアム | 基準 | GLM-5比+82% | | 最適な用途 | 一般チャット、標準コーディング | エージェントワークフロー、複雑なデバッグ |
変わらなかったもの
改善点に入る前に、GLM-5とGLM-5.1で変わらなかった点を明確にしておきましょう。
アーキテクチャ: GLM-5.1は、1回のフォワードパスあたり400億のアクティブパラメータを使用する同じ744BパラメータのMixture-of-Expertsバックボーンを採用しています。これは新しいモデル世代ではなく、同じ基盤の改良版です。
学習インフラ: 両モデルともHuawei Ascend NPU上で学習されました。これはチップ非依存のAI開発における注目すべき成果です。智譜AI（z.ai）は、最先端規模のモデルを完全に非NVIDIA製ハードウェアで学習させた数少ない研究機関の一つです。
コンテキストウィンドウ: 両モデルとも同じコンテキスト長をサポートしています。5.1の改善は、アーキテクチャの変更ではなく、より優れた学習手法によるものです。
つまり、既にGLM-5をアプリケーションに統合している場合、GLM-5.1への切り替えにコードの変更は一切不要です。同じAPI形式とモデル動作パターンを持つ、ドロップイン置き換えです。
変わった点：GLM-5.1の3つの主要改善
z.aiのGLM-5.1発表では、モデルが意味のある改善を遂げた3つの領域が強調されています。
1. 長時間エージェントパフォーマンス
これが最大の改善点です。GLM-5.1は、GLM-5ではパフォーマンスが低下したり一貫性を失っていた、数百回の推論ラウンドと数千回のツール呼び出しに及ぶ長時間のエージェントセッションでも、生産的なパフォーマンスを維持します。
z.aiは次のように説明しています。「GLM-5.1は、推論を再検討し、繰り返しの反復を通じて戦略を修正することで、数百ラウンド、数千回のツール呼び出しにわたって最適化を維持します。実行時間が長くなるほど、GLM-5に対する相対的な優位性が高まります。」
開発者にとって、これは以下を意味します。
- 以前の変更を忘れないマルチファイルリファクタリングセッション
- 数十回の反復に及ぶデバッグワークフロー
- 数分ではなく数時間にわたって軌道を維持する自律コーディングエージェント
2. SWE-Bench Proでのリーダーシップ
GLM-5.1は、最も難易度の高いソフトウェアエンジニアリングベンチマークであるSWE-Bench Proで58.4を獲得しました。これは以下を上回ります。
- GPT-5.4（57.7）
- Claude Opus（テスト環境によりスコアは変動）
このベンチマークにおいてオープンソースモデル1位であり、最高のプロプライエタリモデルと互角です。参考までに、SWE-Bench Proは実際のGitHub Issueを解決する能力をテストします。コードベースの読解、バグの特定、多様な言語とフレームワークにわたる正しい修正の作成が求められます。
3. 曖昧な問題への対応力の向上
GLM-5.1は、仕様が不十分または曖昧なリクエストに対して判断力が向上しています。GLM-5でよく見られた「仮定を立てて突き進む」失敗モードではなく、以下のような行動をとる傾向があります。
- 明確化の質問をする
- 複数の解釈を提案する
- 解決策に着手する前に仮定を検証する
これは、長い推論チェーンの早い段階での誤った仮定が、後続の数百ステップを無駄にする可能性があるエージェントワークフローにおいて特に重要です。
ベンチマーク詳細比較
公開ベンチマークとコミュニティテストに基づく、主要な観点での2モデルの比較です。
| ベンチマーク | GLM-5 | GLM-5.1 | 改善幅 | |-----------|-------|---------|-------------| | SWE-Bench Pro | ~51 | 58.4 | +14% | | Coding Agent Index (AA) | トップ10 | 1位 | 大幅 | | 長時間エージェントタスク | 基準 | 100ラウンド以上持続 | 質的飛躍 | | 一般推論（MMLU形式） | 同等 | 同等 | 最小限 | | 多言語（中国語/英語） | 強力 | 強力 | 同程度 | | 数学推論 | 良好 | やや改善 | わずか |
パターンは明確です。GLM-5.1の改善はエージェントおよびコーディングシナリオに集中しており、一般推論と多言語パフォーマンスはほぼ同じです。GLMを標準的なチャットやコンテンツ生成に使用している場合、大きな違いは感じられないでしょう。AIコーディングアシスタントや自律エージェントを構築している場合、アップグレードは変革的な意味を持ちます。
価格：82%のプレミアム
Global APIを通じた価格比較です。
| モデル | 価格（100万トークンあたり） | 10万メッセージのコスト* | |-------|----------------------|------------------------| | GLM-5 | $1.92 | ~$0.19 | | GLM-5.1 | $3.50 | ~$0.35 |
*1メッセージあたり平均100出力トークンを想定。
GLM-5.1はGLM-5より82%高価です。それが見合うかどうかは、完全にユースケース次第です。
アップグレードが価値ある場合: コーディングエージェント、デバッガー、または多くのステップにわたって一貫した推論を維持する必要があるワークフローを構築している場合。長時間パフォーマンスの改善は、エージェント実行の失敗回数の減少と無駄な計算の削減に直接つながります。
GLM-5を継続すべき場合: 標準的なチャット、コンテンツ生成、要約、または単一ターンのタスクに使用している場合。一般的な能力はほぼ同一であり、APIコストを45%節約できます。
コード例：Global API経由での両モデルの使用
両モデルともGlobal APIのOpenAI互換エンドポイントを通じて利用可能です。以下にサイドバイサイドでの使用方法を示します。
Python — 同じプロンプトでGLM-5とGLM-5.1を比較:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0k1l2m3n4o5p6",
base_url="https://global-apis.com/v1"
)
prompt = """You are a senior software engineer. Review this Python function
and identify any bugs, edge cases, or performance issues:
def binary_search(arr, target):
left, right = 0, len(arr)
while left < right:
mid = (left + right) // 2
if arr[mid] == target:
return mid
elif arr[mid] < target:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
return -1
"""
# Test GLM-5
response_v5 = client.chat.completions.create(
model="glm-5",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=400,
temperature=0.3
)
print("=== GLM-5 ===")
print(response_v5.choices[0].message.content)
# Test GLM-5.1
response_v51 = client.chat.completions.create(
model="glm-5.1",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=400,
temperature=0.3
)
print("\n=== GLM-5.1 ===")
print(response_v51.choices[0].message.content)
JavaScript — GLM-5.1を使ったエージェント形式のマルチターンワークフロー:
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: "a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0k1l2m3n4o5p6",
baseURL: "https://global-apis.com/v1",
});
// Simulate a multi-turn coding agent session
async function codingAgent(task) {
const messages = [
{
role: "system",
content: "You are an expert coding agent. Break down tasks, write code, test assumptions. Stay productive across long sessions."
},
{ role: "user", content: task }
];
// Run 5 turns to simulate a long-horizon agent workflow
for (let turn = 0; turn < 5; turn++) {
const response = await client.chat.completions.create({
model: "glm-5.1", // GLM-5.1 excels at sustained agent loops
messages,
max_tokens: 500,
temperature: 0.3,
});
const reply = response.choices[0].message.content;
console.log(`Turn ${turn + 1}:\n${reply}\n`);
messages.push({ role: "assistant", content: reply });
messages.push({
role: "user",
content: "Now review your solution. Are there edge cases you missed? Can you improve the code?"
});
}
}
codingAgent(
"Write a Python class that implements a thread-safe LRU cache with TTL expiration. " +
"Support get(key), put(key, value, ttl_seconds), and automatic eviction."
);
GLM-5とGLM-5.1の使い分け：判断フレームワーク
┌─────────────────────────────────────┐
│ 何を構築していますか？ │
├─────────────────────────────────────┤
│ │
│ コーディングエージェント/デバッガー？ │
│ ├── はい → GLM-5.1 ($3.50/M) │
│ └── いいえ → 続行 ↓ │
│ │
│ 長時間の自律ワークフロー？ │
│ ├── はい → GLM-5.1 ($3.50/M) │
│ └── いいえ → 続行 ↓ │
│ │
│ マルチファイルリファクタリングツール？ │
│ ├── はい → GLM-5.1 ($3.50/M) │
│ └── いいえ → 続行 ↓ │
│ │
│ 標準チャット/コンテンツ/RAG？ │
│ └── GLM-5 ($1.92/M) — 45%節約 │
│ │
└─────────────────────────────────────┘
ハイブリッド戦略: 多くのチームがリクエストの80%にGLM-5（安価）を使用し、複雑なコーディング/エージェントタスクをGLM-5.1にルーティングしています。Global APIを使用すれば、数行でこのルーティングを実装できます。
def route_model(task_description: str) -> str:
"""Route simple tasks to GLM-5, complex ones to GLM-5.1."""
agent_keywords = ["debug", "refactor", "agent", "codebase",
"multi-file", "review this code", "fix this bug"]
if any(kw in task_description.lower() for kw in agent_keywords):
return "glm-5.1"
return "glm-5"
model = route_model(user_request)
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": user_request}],
max_tokens=500
)
大局的な視点：中国オープンソースAIの軌跡
GLM-5.1の軌跡は、2026年の中国AI開発に関するより大きな物語を語っています。
-
ハードウェア独立性: 744Bの最先端モデルを完全にHuawei Ascendチップで学習させたことは、輸出規制が中国のAI進歩を止めていないことを証明しています。むしろ、国内チップとソフトウェアスタックの開発を加速させました。
-
オープンソースのリーダーシップ: 2年前、「オープンソースSOTA」と言えばLLaMAかMistralを意味していました。今ではz.ai、Alibaba（Qwen）、DeepSeekがオープンソースのリーダーボードで定期的にトップを獲得しています。GLM-5.1のSWE-Bench Proスコアは、OpenAIやAnthropicのプロプライエタリモデルと互角です。
-
エージェントファースト設計: GLM-5.1の長時間タスクへの注力は、業界の方向性を反映しています。モデルはますます単一ターンのベンチマークではなく、複雑なマルチステップのエージェントワークフローにわたる持続的なパフォーマンスで評価されるようになっています。
FAQ
Q: GLM-5からGLM-5.1にコード変更なしで切り替えられますか？
はい。両モデルとも同じAPI形式を使用し、同一のパラメータを受け付けます。リクエスト内のモデル名を glm-5 から glm-5.1 に変更するだけで、他に更新が必要なものはありません。
Q: GLM-5.1の82%の価格上昇は見合いますか？ エージェントやコーディングツールを構築している場合のみです。標準的なチャットやコンテンツタスクでは、GLM-5が本質的に同じ品質を45%低コストで提供します。
Q: GLM-5.1はファンクションコーリングをサポートしていますか？ はい。両モデルともGlobal APIを通じてOpenAI互換のファンクション/ツールコーリングをサポートしています。GLM-5.1の改善により、長時間のセッションでのマルチステップツール利用の信頼性が向上しています。
Q: GLM-5.1はDeepSeek V4 Proと比べてどうですか？ 得意分野が異なります。DeepSeek V4 Pro（$0.78/M）は純粋な推論と数学で優れています。GLM-5.1（$3.50/M）は持続的なコーディングエージェントワークフローに優れています。コスト重視のプロジェクトでは、DeepSeek V4 Flash（$0.25/M）が依然として最高のコストパフォーマンスを提供します。
Q: 次はGLM-5.2とGLM-6のどちらですか？ z.aiはタイムラインを発表していませんが、GLM-5からGLM-5.1までの7週間という短い期間は、急速な反復を示唆しています。同社は将来のリリースでマルチモーダル機能とさらに大きなコンテキストウィンドウを示唆しています。
Global APIでGLM-5とGLM-5.1にアクセスする
両モデルともGlobal APIを通じて現在利用可能で、DeepSeek、Qwen、Kimi、Doubaoなど180以上のモデルと共に、単一のOpenAI互換エンドポイントからアクセスできます。
**Global APIにサインアップ**すると100クレジットが無料で付与され、GLM-5とGLM-5.1をサイドバイサイドでテストできます。クレジットカードは不要です。
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