GLM 5 はじめに
GLM 5は、745Bのパラメータ、MoEアーキテクチャ、128Kのコンテキストを特徴とする最先端の大規模言語モデルであり、開発者に最良の推論、コーディング、そしてエージェント型AIを提供します。
GLM 5とは何ですか
GLM 5 は、混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータ数 7450 億の第五世代最先端大規模言語モデルです。推論時に約 440 億個のパラメータのみを活性化し、性能と効率性を両立させています。128K token のコンテキストウィンドウをサポートし、長文書処理と複雑なマルチターン対話を可能にします。GLM 5 は、MMLU、BBH、HumanEval などのベンチマークで最先端の結果を達成し、高度な推論能力、50 以上の言語でのコーディング能力、自律的なタスク実行のためのエージェント機能を実証しました。多言語対応は英語、中国語を含む 15 以上の言語をカバーしています。エコシステムには、2K 画像生成のための Seedream 5.0 が含まれます。GLM 5 は、API、チャットインターフェース、サードパーティプラットフォームからアクセス可能で、段階的な価格プランを通じて商用利用ライセンスが提供されています。
GLM 5 はどのように機能しますか
GLM 5 は、MoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャを採用した第5世代の先端大規模言語モデルとして動作します。そのコア機構は、78層のTransformerデコーダーで、推論時に全7450億のパラメータから約440億を選択的にアクティベートし、計算効率を高めます。モデルは128Kトークンのコンテキストウィンドウをサポートし、長い入力を処理するとともに、Multi-Token Predictionを採用して推論スループットを向上させます。機能はテキストに留まらず、Seedream 5.0モデルによる統合画像生成も備えています。Webベースのチャットインターフェース、OpenAI互換API、サードパーティプラットフォームを通じてアクセスが可能で、エージェントベースのワークフロー、コード生成、多言語タスクへの展開を可能にします。
GLM 5 の利点
GLM 5は、混合专家（MoE）アーキテクチャを採用した第五世代の最先端大規模言語モデルであり、推論時には約440億のパラメータのみを活性化し、効率的なパフォーマンスを実現しながら総パラメータ数は745Bに達します。推論、コーディング、エージェントAIにおいて最先端の成果を達成しており、長文書処理のための128Kトークンのコンテキストをサポートしています。英語、中国語を含む15以上の言語へのネイティブな多言語対応を備えています。エコシステムは、フォトリアリスティックな画像生成のためのSeedream 5.0を統合し、Multi-Token Predictionにより推論速度を2倍に高速化します。GLM 5は、chat.z.aiまたはOpenAI互換APIから利用可能で、オープンソースであり商用利用向けのライセンスが付与されています。
GLM 5 の長所と短所
メリット
- 745B の MoE パラメータが、スケールと効率のバランスを実現。
- 128K のコンテキストにより、長文書処理が可能。
- 15 以上の言語で卓越した多言語性能を発揮。
- コーディングおよび推論タスクで最先端のベンチマークを達成。
- OpenAI 互換 API により、統合が簡素化。
デメリット
- ローカルデプロイメント非対応で、完全にクラウド依存。
- スタータープランでは、性能の劣る Nano Banana Pro モデルを使用。
- 高負荷なワークフローでは、クレジット消費コストが高い。
- 画像生成は、独立した Seedream モデルに依存する。
- コアはオープンソースだが、商用利用には有料サブスクリプションが必要。
