GLMモデルファミリー全体を1ページで見渡せます。GLM の系列は急速に広がり、いまやリリースごとに想定する計算資源が大きく異なります。安価なローカル推論向けの30B Flash ティア、計算資源あたりの性能に振った Air ティア、音声認識モデル、そして長時間のエージェント型エンジニアリングのために作られた100万トークン文脈の GLM-5.2 フラッグシップ。どのGLMモデルを検討しているにせよ、このハブの目的は宣伝文句ではなく具体的な数値に素早くたどり着いてもらうことです。
各モデルカードからは、スペック帯、モデル開発元が公表したベンチマークデータ、クローズドウェイトのフロンティアモデルとの簡易比較チャート、短いFAQを備えた専用ページに移動できます。ファミリー全体で変わらない点が2つあります。中核となるGLMモデルはすべて MIT ライセンスでウェイトが公開されていること、そして当サイトのあらゆるベンチマーク数値はモデル開発元が公表した結果であり、当サイトで測定したものではないことです。特定のリリースについて公表値がない場合は、推定せずにその旨を明記しています。比較表においては、もっともらしい創作よりも正直な空欄のほうが役に立つからです。
100万トークン文脈のフラッグシップ。コーディングと長時間タスクの評価でオープンソース最高水準にあり、Non-Thinking、High、Max の推論強度を明示的に備えます。
前世代のフラッグシップ。長時間タスクでの初の大幅な向上をファミリーにもたらし、GLM-5.2 の改善はすべてこのモデルを基準に測られています。
5シリーズの幕開けとなったリリース。コーディングの基礎能力が強化され、複数ステップの実行がより確実になり、複雑なエージェントタスクでの挙動も明確に改善しました。
計画が何度も変わり、それでも軌跡を実行可能に保つ必要がある動的で長い連鎖のエージェントシナリオ向けに調整された、5シリーズのベースモデル。
プログラミング能力を強化し、安定した複数ステップ推論と大きく改善したフロントエンド生成を備えた、バランスの取れた推論モデル。
軽量な30Bティア。ローカル推論に十分な効率と速度を備え、同規模のオープンモデルを上回るとされています。
ファミリー最初の効率面のマイルストーン。消費する計算資源あたりで高い性能を発揮する、小フットプリントのGLMモデルです。
音声専用モデル。公表された文字誤り率 0.0717 でリアルタイムの音声認識を行います。
GLMモデル選びは2つの問いに帰着します。そのタスクが本当に必要とする文脈量はどれくらいか、そして手元のハードウェアはどの程度か。この2つに答えれば、候補はたいてい1つか2つに絞られます。長時間のソフトウェア開発、自動リサーチのループ、リポジトリ全体を視野に入れ続ける必要がある作業なら、公表された100万トークンの文脈ウィンドウと明示的な推論強度を持つのはファミリー中 GLM-5.2 だけです。ワークステーション1台のGPUで動かす必要がある場合や、比較的単純な推論を高スループットで回したい場合には、軽量な GLM-4.7-Flash と GLM-4.5-Air のティアがまさにその制約のために存在します。ワークロードがテキスト生成ではなく文字起こしなら、専用の音声モデル GLM-ASR です。その中間にある GLM-5、GLM-5-Turbo、GLM-4.7 は同じ推論系列の旧世代であり、オープンウェイトのまま、より小さく挙動の読みやすいモデルが欲しいときに有用です。
下の表は、当サイトにある8つのGLMモデルページの位置づけをまとめたものです。モデル開発元が公表していない数値については、推測せずその旨を記載しています。
| モデル | カテゴリ | 文脈長 | ライセンス |
|---|---|---|---|
| GLM-5.2 | フラッグシップ推論 | 1,000,000 トークン | MIT オープンソース |
| GLM-5.1 | 推論 | 200,000 トークン | MIT オープンソース |
| GLM-5 | 推論 | 未公表 | MIT オープンソース |
| GLM-5-Turbo | 推論 | 未公表 | MIT オープンソース |
| GLM-4.7 | 推論 | 未公表 | MIT オープンソース |
| GLM-4.7-Flash | 軽量(30B) | 未公表 | MIT オープンソース |
| GLM-4.5-Air | 軽量 | 未公表 | MIT オープンソース |
| GLM-ASR | 音声認識 | 音声ストリーム | MIT オープンソース |
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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