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GLM vs GPT-5.5：ベンチマーク項目別の比較

GLM vs GPT-5.5 は、当サイトのフロンティア比較の中で最も接戦であり、最も本当に割れている組み合わせです。18の公表評価では、どちらかが総なめにするのではなく項目を取り合います。GPT-5.5 はいくつかの標準的なコーディングベンチマークで大差をつけ、一方GLMモデルは両者にスコアがある長時間評価をすべて獲得します。

glmmodel.com の他ページと同様、以下の数値は各モデルについてモデル開発元が公表した結果を転載したもので、当サイトで測定したものではありません。勝敗チップはその公表値に対する算術です。ハーネス、文脈予算、サンプリング設定が変われば、どの項目も動きます。だからこそ、方法論の注記はスコアと同じくらい重要です。

結論

GLM-5.2 が 18 項目中 7 勝GPT-5.5 が 11 勝

GPT-5.5 が公表18項目中11項目、GLM-5.2 が7項目を取りますが、その分かれ方はランダムではありません。GLM-5.2 は3つの長時間評価をすべて制しており、FrontierSWE Dominance が74.4 対 72.6、PostTrainBench が34.3 対 28.4、SWE-Marathon が13.0 対 12.0 です。加えて SWE-bench Pro、MCP-Atlas、ツールありの HLE、AIME 2026 も獲得しています。GPT-5.5 の勝ちは短時間のコーディングに集中しており、DeepSWE（70.0 対 46.2）と ProgramBench（70.8 対 63.7）で決定的、そして AIME 以外の競技数学でも優勢です。ワークロードが数時間規模ならこのデータではオープンウェイトのGLMモデルが有利、範囲の限られたコーディングタスクなら GPT-5.5 が有利です。

GLM vs GPT-5.5：スペック早見表

構造面の比較はおなじみのオープン対クローズドの構図です。GLM-5.2 は1,000,000トークンの文脈ウィンドウを公表し、自分で配信できる MIT ライセンスのウェイトを提供します。GPT-5.5 はプロプライエタリなホスト型モデルで、その文脈上限は公表された比較対象に含まれていないため、この表では推測せずその旨を記載しています。

GLM vs GPT-5.5：スペック早見表
項目GLM-5.2GPT-5.5
文脈ウィンドウ1,000,000 トークン未公表
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

項目別比較：GLM vs GPT-5.5

グループごとに読むと分断が明確になります。コーディングと長時間タスクのブロックでは、GLM-5.2 が数時間規模で測る4項目を取り、範囲の限られたタスクで測る4項目を落とします。推論とエージェントのブロックでは、GPT-5.5 が数学の大半と物理寄りの CritPt を取り、GLM-5.2 が AIME 2026、ツールありの HLE、MCP-Atlas のエージェントセットを取ります。DeepSWE と ProgramBench を除けば、差が3ポイントを超える項目はほとんどありません。これは、見出しではなく判断のために比較表を読むときに重要です。単一の公表実行で1ポイントの差は自分のワークロードについて信頼できる兆候ではありませんが、20ポイントの差はほぼ確実に意味があります。僅差の項目は引き分けとみなし、大差の項目を根拠として扱えば、実際に行動に移せる像が浮かび上がります。

項目別比較：GLM vs GPT-5.5
ベンチマークGLM-5.2GPT-5.5勝者
コーディングと長時間タスク
FrontierSWE Dominance74.472.6GLM-5.2
PostTrainBench34.328.4GLM-5.2
SWE-Marathon13.012.0GLM-5.2
SWE-bench Pro62.158.6GLM-5.2
NL2Repo48.950.7GPT-5.5
ProgramBench63.770.8GPT-5.5
DeepSWE46.270.0GPT-5.5
Terminal-Bench 2.1 (Terminus-2)81.084.0GPT-5.5
Terminal-Bench 2.1 (best harness)82.783.4GPT-5.5
推論とエージェント
MCP-Atlas (public set)76.875.3GLM-5.2
Tool-Decathlon48.255.6GPT-5.5
HLE40.541.4GPT-5.5
HLE w/ Tools54.752.2GLM-5.2
AIME 202699.298.3GLM-5.2
HMMT Nov. 202594.496.5GPT-5.5
HMMT Feb. 202692.596.7GPT-5.5
CritPt20.927.1GPT-5.5
GPQA-Diamond91.293.6GPT-5.5

* 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。

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どちらを選ぶべきか

GLM-5.2 を選ぶべきとき

作業の単位が単発のタスクではなく長い軌跡であるとき、GLMモデルのほうが強い選択になります。このページの公表された長時間評価はすべて GLM-5.2 が取っており、1,000,000トークンのウィンドウと明示的な推論強度を備えたうえで自社ネットワーク内で動かせるのは2つのうち GLM-5.2 だけです。

  • エージェントが数時間動き、単発のパッチ精度ではなく FrontierSWE 的な優位が必要。
  • オンプレミス、エアギャップ、規制対象の環境に配備するため MIT のオープンウェイトが必要。
  • 検索パイプラインに断片を選ばせるのではなく、1つのプロンプトにリポジトリ規模の文脈を入れたい。
  • 固定のコスト特性を受け入れるのではなく、Non-Thinking、High、Max でリクエストごとに計算量を調整したい。

GPT-5.5 を選ぶべきとき

タスクが範囲明確で仕様がはっきりしている領域では、GPT-5.5 が余裕を持ってリードしています。DeepSWE の結果は20ポイント以上の差、ProgramBench と Terminal-Bench の数値も上回り、競技数学の項目も大半を取っています。パイプラインが独立した個別のコーディング課題のキューなら、公表データが支持するのはこちらのモデルです。

  • タスクが数時間の自律実行ではなく、範囲の限られたコーディング課題である。
  • DeepSWE 型の評価が自分のワークロードを代表しており、そこでの公表差は70.0 対 46.2 である。
  • HMMT 型の競技数学と CritPt で最強の公表結果が欲しい。
  • マネージドAPIで満足しており、ウェイトを自ら保有する必要がない。

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GLM vs GPT-5.5 のよくある質問

GLM-5.2 は GPT-5.5 に勝っていますか？
公表18項目のうち7項目では勝っています。GPT-5.5 は11項目です。分かれ方はランダムではなく構造的で、両者にスコアがある長時間評価は GLM-5.2 がすべて取り、範囲の限られたコーディングタスクと競技数学の大半は GPT-5.5 が取ります。
コーディングでは GLM と GPT-5.5 のどちらが優れていますか？
時間軸によります。GLM-5.2 は SWE-bench Pro で62.1 対 58.6 とリードし、数時間規模の評価もすべて取ります。GPT-5.5 は DeepSWE で70.0 対 46.2、ProgramBench で70.8 対 63.7、Terminus-2 での Terminal-Bench 2.1 で84.0 対 81.0 とリードします。
文脈ウィンドウはどう比較できますか？
GLM-5.2 は1,000,000トークンの文脈ウィンドウと最大128,000トークンの出力を公表しています。GPT-5.5 の文脈上限は当サイトが用いる公表比較対象に含まれていないため、推定値を作らずに数値を掲載していません。
どちらかはオープンソースですか？
GLM-5.2 のみです。MIT ライセンスのオープンウェイトGLMモデルとして HuggingFace と ModelScope に公開されており、ダウンロード、ファインチューニング、セルフホストが可能です。GPT-5.5 はプロプライエタリで、ホスト型API経由でのみ利用できます。
このサイトで稼働中のモデルを試せますか？
はい。トップページのプレイグラウンドは、アカウント不要で無料のオープンソースLLMの回答をストリーミングします。GLM-5.2 ではなく、GLMのウェイトも使っていません。公表ベンチマークを読みながら稼働中のモデルを試せるように用意したものです。

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