GLM-5 – オープンソース最高峰の744B MoE大規模言語モデル

February 13, 2026April 9, 2026

GLM-5 – オープンソース最高峰の744B MoE大規模言語モデル

GLM-5の製品概要

GLM-5は、複雑なシステム開発と長期的なエージェントタスクに特化した744B MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャの大規模言語モデルです。40Bのアクティブパラメータで効率的に動作し、Vending Bench 2においてオープンソースモデルとして第1位を獲得しています。DeepSeek Sparse Attentionと独自のslime強化学習インフラストラクチャを搭載し、商用モデルClaude Opus 4.5との性能差を大幅に縮小しました。

主要なメリット：

🚀 744B MoEアーキテクチャで高性能と効率性を両立
🏆 オープンソースモデルとしてVending Bench 2で最高評価
🔧 複雑なシステム開発とエージェントタスクに最適化された設計
💡 DeepSeek Sparse Attentionによる効率的な推論処理

対象ユーザー： AI研究者、エージェント開発者、大規模システムを構築するエンジニア、オープンソースAIを活用したい企業が主な対象となります。

GLM-5の主要機能・特徴

機能	詳細
744B MoEアーキテクチャ	総パラメータ744B、アクティブ40Bで高性能と効率性を実現
DeepSeek Sparse Attention	効率的な注意機構により推論速度とメモリ使用量を最適化
slime強化学習インフラ	独自のRL技術でエージェントタスクの性能を大幅向上
長期エージェントタスク対応	複雑な多段階タスクと長期的な文脈理解に特化
オープンソース公開	モデルウェイトを公開し、カスタマイズと商用利用が可能

MoEアーキテクチャの優位性： GLM-5は744Bという大規模なパラメータを持ちながら、推論時には40Bのパラメータのみをアクティブ化します。これにより、同等の性能を持つ密なモデルと比較して、推論速度が大幅に向上し、メモリ使用量を削減できます。 エージェントタスクへの特化： slime強化学習インフラストラクチャにより、コード生成、システム設計、マルチステップの問題解決など、エージェント型AIに必要な能力が大幅に強化されています。

GLM-5のメリット・デメリット

✅ 主要なメリット

🎯 商用モデルに迫る性能 – Claude Opus 4.5との性能差を縮小し、オープンソースで最高水準
⚡ 効率的な推論 – MoEアーキテクチャにより40Bアクティブで744B相当の性能を実現
🔓 完全なカスタマイズ性 – オープンソースのため自社環境への導入と改変が可能
🤖 エージェント開発に最適 – 長期的なタスク実行と複雑なシステム構築に特化
💰 コスト優位性 – 自社運用により商用APIの継続コストを削減可能

⚠️ 注意すべきデメリット

🖥️ 高い計算リソース要求 – 40Bアクティブモデルでも相応のGPUインフラが必要
🔧 運用の専門知識 – デプロイと最適化には機械学習エンジニアリングの知識が必須
📚 ドキュメント整備中 – 新しいモデルのため、商用モデルと比較して情報が限定的

GLM-5の料金プラン・価格体系

プラン	料金	内容
オープンソース	無料	モデルウェイトのダウンロードと利用が完全無料
セルフホスティング	インフラコストのみ	GPUクラウド費用または自社サーバー費用
商用利用	無料	ライセンス制限なしで商用プロジェクトに利用可能

コストパフォーマンス分析： GLM-5は完全無料のオープンソースモデルであり、初期費用はゼロです。ただし、運用には高性能GPUインフラが必要となります。AWS、Google Cloud、Azure等でA100またはH100 GPUを使用する場合、月額数千ドルから数万ドルのインフラコストが発生します。商用APIと比較すると、大量の推論を実行する場合は長期的にコスト削減が可能ですが、小規模利用では商用APIの方が経済的な場合もあります。

GLM-5の競合比較・差別化ポイント

モデル	パラメータ	オープンソース	エージェント性能	推論効率
GLM-5	744B MoE (40B)	完全公開	非常に高い	高い
Claude Opus 4.5	非公開	非公開	非常に高い	高い
GPT-4	非公開	非公開	高い	中程度
Llama 3.1 405B	405B	公開	中程度	中程度
DeepSeek V3	671B MoE (37B)	公開	高い	高い

独自の差別化ポイント：

🎯 エージェントタスクへの特化 – Vending Bench 2での1位評価が示す通り、複雑なシステム開発とマルチステップタスクで優位性を発揮します。

⚡ 最適化されたMoEアーキテクチャ – DeepSeek Sparse Attentionとslime RLの組み合わせにより、同規模の他モデルと比較して推論効率が向上しています。

🔓 完全なオープンアクセス – 商用モデルの性能に迫りながら、モデルウェイトを完全公開している点で、Claude Opus 4.5やGPT-4との明確な差別化を実現しています。

GLM-5 よくある質問

❓ GLM-5は無料で使えますか？商用利用も可能ですか？

GLM-5は完全無料のオープンソースモデルで、モデルウェイトのダウンロードや商用利用に制限はありません。ただし、運用には高性能GPUが必要となり、クラウドサービスを利用する場合は月額数千ドルから数万ドルのインフラコストが発生します。

❓ GLM-5とDeepSeek V3の違いは何ですか？どちらを選ぶべきですか？

両者ともMoEアーキテクチャを採用していますが、GLM-5は744B（40Bアクティブ）、DeepSeek V3は671B（37Bアクティブ）です。GLM-5はエージェントタスクとシステム開発に特化しており、Vending Bench 2で1位を獲得しています。複雑な長期タスクにはGLM-5が、汎用性を重視する場合はDeepSeek V3も検討価値があります。