オープンウェイトの GLM-5.2 と、プロプライエタリな Claude Opus 4.8 のどちらを選ぶかは、AIエージェントをスケールさせるチームにとって重大なアーキテクチャ判断です。両者はスコア以上に多くの点で異なるからです。この GLM vs Claude 比較では、推論・コーディング・長時間のエージェント作業にまたがる17の公表評価で、オープンソースのフラッグシップとクローズドなフロンティアの首位を突き合わせます。
以下の数値はすべてモデル開発元が公表した結果です。glmmodel.com は独立した情報サイトであり、これらの評価を自ら実施していません。勝敗のチップは公表値に対する単純な算術であって、当サイトの評価ではありません。特定のハーネス下で報告された能力として読み、自分のワークロードでの結果を保証するものとは考えないでください。
この表では Claude Opus 4.8 が依然としてフロンティアの首位であり、17項目中14項目を獲得しています。SWE-bench Pro（69.2 対 62.1）、NL2Repo（69.7 対 48.9）、SWE-Marathon（26.0 対 13.0）などです。GLM-5.2 が取ったのは3項目、Claude Code ハーネスでの Terminal-Bench 2.1（82.7 対 78.9）、AIME 2026（99.2 対 95.7）、IMOAnswerBench（91.0 対 83.5）です。FrontierSWE Dominance では1ポイント差まで迫っています。オープンウェイトのGLMモデルが長時間のエージェント型エンジニアリングでここまで接近し、しかも5倍の文脈ウィンドウと自分で保有できるウェイトを備えていること。それがこの比較の本当の見どころです。
スコアの前に、この比較では構造的な違いがいつも以上に重要です。性能の良し悪しではなく、そもそも何が作れるかを決めるからです。GLMモデルは文脈容量とウェイトの所有を重視し、Claude Opus 4.8 はマネージドなプロプライエタリAPIとしてのみ提供されます。この一点の違いが、リポジトリ規模のプロンプト、エアギャップ環境への配備、リクエスト単位の推論強度制御が選択肢になるかどうかを決めます。
| 項目 | GLM-5.2 | Claude Opus 4.8 |
|---|---|---|
| 文脈ウィンドウ | 1,000,000 トークン | 200,000 トークン |
| オープン性 | オープンウェイト | クローズドAPI |
| ライセンス | MIT ライセンス | プロプライエタリ |
| 推論強度の制御 | 明示的 — Non-Thinking、High、Max | 暗黙的 |
| セルフホスティング | 可 — transformers、vLLM、SGLang、xLLM、ktransformers | 不可 — ホスト型APIのみ |
下の表は17の評価を、コーディングと長時間タスク、続いて推論とエージェントタスクに分けています。パターンは一貫しています。標準的なコーディングでは Claude Opus 4.8 が明確にリードし、エージェントのツール利用では差が急に縮まり（MCP-Atlas 公開セットで1ポイント）、競技数学と、ハーネスが Terminus-2 ではなく Claude Code の場合の Terminal-Bench では逆転します。最後の項目はじっくり見る価値があります。報告されたスコアのどれだけがモデルではなくハーネスに帰属するかを示しているからです。
| ベンチマーク | GLM-5.2 | Opus 4.8 | 勝者 |
|---|---|---|---|
| コーディングと長時間タスク | |||
| FrontierSWE Dominance | 74.4 | 75.1 | Opus 4.8 |
| PostTrainBench | 34.3 | 37.2 | Opus 4.8 |
| SWE-Marathon | 13.0 | 26.0 | Opus 4.8 |
| SWE-bench Pro | 62.1 | 69.2 | Opus 4.8 |
| NL2Repo | 48.9 | 69.7 | Opus 4.8 |
| ProgramBench | 63.7 | 71.9 | Opus 4.8 |
| DeepSWE | 46.2 | 58.0 | Opus 4.8 |
| Terminal-Bench 2.1 (Terminus-2) | 81.0 | 85.0 | Opus 4.8 |
| Terminal-Bench 2.1 (Claude Code) | 82.7 | 78.9 | GLM-5.2 |
| 推論とエージェント | |||
| MCP-Atlas (public set) | 76.8 | 77.8 | Opus 4.8 |
| Tool-Decathlon | 48.2 | 59.9 | Opus 4.8 |
| HLE | 40.5 | 49.8 | Opus 4.8 |
| HLE w/ Tools | 54.7 | 57.9 | Opus 4.8 |
| AIME 2026 | 99.2 | 95.7 | GLM-5.2 |
| HMMT Feb. 2026 | 92.5 | 96.7 | Opus 4.8 |
| IMOAnswerBench | 91.0 | 83.5 | GLM-5.2 |
| GPQA-Diamond | 91.2 | 93.6 | Opus 4.8 |
* フルセットでのスコア。
このページの数値はすべてモデル開発元が公表した結果です。glmmodel.com はそれを掲載しているだけで、これらの評価を自ら実施してはいません。
17件のGLMベンチマークをすべて詳しく見る →GLMモデルを選ぶ理由は、根本的には制御、文脈、データの所在です。専有コードや規制対象データを第三者のAPIに送れない場合、そしてタスクが本当にリポジトリ規模のウィンドウを必要とし、どの断片をモデルに見せるかを検索層に決められたくない場合に適しています。エージェントのツール利用における Opus 4.8 との公表差は小さく、多くのエージェントハーネスでは実務上の違いは誤差の範囲です。
Opus 4.8 がこの表で勝っているのには理由があり、そこを取り繕うのは不誠実です。最適化目標が最難関のソフトウェア開発評価における絶対性能で、マネージドサービスの上に構築することに抵抗がないなら、公表された多くの項目でより強いモデルです。NL2Repo、SWE-Marathon、Tool-Decathlon では差が1〜2ポイントではなく10ポイント以上あり、決定的です。
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