GLM-4.5が推論・コーディング・エージェント機能で大幅進化

2025年07月29日

Z.aiがGLM-4.5を発表、推論・コーディング・エージェント機能を統合
DeepSeek R1を下回る低価格でAPI提供、コスト効率を大幅改善
オープンソースMoEアーキテクチャで世界第3位の性能を実現

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統合型AIアーキテクチャによる革新的機能実装

中国のAIスタートアップZ.aiが発表したGLM-4.5は、推論、コーディング、エージェント機能を単一のフレームワークに統合した画期的なモデルです[1]。このモデルは355Bの総パラメータを持つMixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用し、実際の処理では32Bパラメータのみを活性化することで効率性を実現しています。

GLM-4.5の最大の特徴は、複雑なタスクに対する深い推論モードと、迅速な応答が必要な場面での高速生成モードを切り替えられるハイブリッド設計にあります[2]。この柔軟性により、マルチステップの計画立案からツールとの相互作用まで、幅広いエージェント的ワークフローに対応できます。

モデルは15兆トークンの事前学習データと7兆トークンの追加学習データを使用して訓練され、最大128,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています[3]。これにより、長文の文書処理や複雑な対話において一貫性を保った応答が可能となっています。

GLM-4.5の統合アーキテクチャは、従来のAIモデルが抱えていた機能分散の問題を解決する重要な進歩です。例えば、これまでは推論専用モデル、コーディング専用モデル、エージェント機能専用システムを個別に運用する必要がありましたが、GLM-4.5では一つのモデルですべてを処理できます。これは、企業にとってシステム統合コストの大幅削減と運用効率の向上を意味します。特に、リアルタイムでの意思決定が求められるビジネス環境において、モード切り替え機能は極めて実用的な価値を持つでしょう。

競合他社を上回るコストパフォーマンスの実現

GLM-4.5のAPI価格設定は、入力トークン100万あたり0.11ドル、出力トークン100万あたり0.28ドルと設定されており、これはDeepSeek R1の0.14ドル/2.19ドルを大幅に下回る水準です[4]。特に出力トークンのコストは約8分の1という驚異的な価格競争力を実現しています。

この低価格は、MoEアーキテクチャによる効率的なパラメータ活用と、8台のH20 GPUでの動作を可能にする最適化技術によって実現されています[5]。従来の大規模モデルが数十台のGPUを必要とするのに対し、GLM-4.5は大幅にハードウェア要件を削減しながら高性能を維持しています。

さらに、オープンソースライセンスでの提供により、企業はオンプレミス環境での導入も可能となっており、データセキュリティを重視する組織にとって魅力的な選択肢となっています[6]。毎秒100トークンを超える高速生成能力も、リアルタイムアプリケーションでの実用性を高めています。

GLM-4.5の価格戦略は、AI業界における「民主化」の新たな段階を示しています。これまで高額なAPI費用がボトルネックとなっていた中小企業や個人開発者にとって、この価格水準は参入障壁を大幅に下げる効果があります。例えば、大量のテキスト処理を必要とするカスタマーサポートシステムや、継続的なコード生成が必要な開発環境において、運用コストを従来の8分の1に削減できる可能性があります。これは単なる価格競争を超えて、AI技術の普及と活用範囲の拡大を促進する戦略的な意味を持っています。

グローバルベンチマークでの優秀な性能評価

GLM-4.5は12の主要ベンチマークにおいて世界第2位の総合成績を記録し、推論能力に特化した評価では世界第3位にランクインしています[1]。この成績は、Grok 4とo3に次ぐ位置づけであり、Claude 4 Opusを上回る性能を実証しています。

特に注目すべきは、32Bの活性パラメータという比較的コンパクトな構成でありながら、数倍のパラメータ数を持つ競合モデルと同等以上の性能を達成している点です[2]。これは、効率的なアーキテクチャ設計と最適化された学習手法の成果といえます。

コーディング能力においても、複雑なプログラミングタスクから簡単なスクリプト生成まで幅広い場面で高い精度を示しており、GPT-4.1やClaudeシリーズと競合する水準に達しています[3]。エージェント機能では、マルチステップの問題解決や外部ツールとの連携において、従来のモデルを上回る実用性を発揮しています。

GLM-4.5のベンチマーク成績は、中国のAI技術が世界最高水準に到達したことを示す重要な指標です。特に、パラメータ効率性の観点から見ると、これは「より少ないリソースでより高い性能」という理想的な技術進化を体現しています。実際のビジネス環境では、ベンチマークスコアよりも実用性が重要ですが、GLM-4.5が示した総合的な能力は、企業の様々な業務プロセスにおいて即戦力となる可能性を示唆しています。例えば、法務文書の分析、財務データの処理、マーケティング戦略の立案など、専門性と推論能力の両方が求められる分野での活用が期待できます。

まとめ

GLM-4.5の登場は、AI業界における技術革新とコスト効率化の両立を実現した画期的な事例といえます。統合型アーキテクチャによる機能の一元化、競合を大幅に下回る価格設定、そして世界トップクラスの性能評価という三つの要素が組み合わさることで、企業のAI導入における新たな選択肢を提供しています。特に、オープンソースでの提供とオンプレミス対応により、データセキュリティを重視する組織にとって魅力的なソリューションとなっています。今後、GLM-4.5の普及が進むことで、AI技術のさらなる民主化と実用化が加速することが期待されます。