2023年2月11日、智谱科技は新世代の旗艦モデルGLM-5を正式に発表しました。主にプログラミングとエージェント能力に焦点を当てており、公式発表によるとオープンソース分野での最良のパフォーマンスを実現しています。これはDeepSeekに続く国内AI大規模モデルの春節期間の重要なリリースの一つです。GLM-5のパラメータ規模は前世代の355Bから744Bに拡大され、活性化パラメータは32Bから40Bに向上しました。智谱側は、以前グローバルなモデルサービスプラットフォームOpenRouterでトップの人気を誇った神秘的なモデル「Pony Alpha」が実はGLM-5であったことを確認しています。内部評価によると、GLM-5はフロントエンド、バックエンド、長距離タスクなどのプログラミング開発シナリオにおいて、前世代と比較して平均性能が20%以上向上し、実際のプログラミング体験はClaude Opus 4.5に近づいています。このモデルはchat.z.aiプラットフォームで既に公開されています。今回のリリースは、国内大規模モデルの技術的な路線と能力の面で国際的な先進水準との差を縮め続けていることを示し、開発者コミュニティに新たなオープンソースの選択肢を提供します。パラメータ規模の倍増と大規模事前学習データの拡充----------------智谱の新世代旗艦モデルGLM-5は、モデルアーキテクチャにおいて重要なアップグレードを実現しました。パラメータ規模は前世代の355B（活性化32B）から744B（活性化40B）に拡大され、事前学習データ量は23Tから28.5Tに増加しています。**より大規模な計算資源投入により、汎用知能能力が著しく向上しています。**このモデルは初めてDeepSeekの疎注意機構を導入し、**長文処理の効果を損なうことなく、展開コストを低減し、トークンの利用効率を向上させています。**この技術路線はDeepSeek-V3/V3.2と一致しています。アーキテクチャの構成は、78層の隠れ層を持ち、256のエキスパートモジュールを統合し、毎回8つを活性化させ、活性化パラメータは約44B、疎密度は5.9%、最大コンテキストウィンドウは202Kトークンまでサポートします。プログラミング能力の大幅な向上--------新世代の旗艦モデルGLM-5は、内部評価のClaude Code評価において優れたパフォーマンスを示しています。フロントエンド、バックエンド、長距離タスクなどのプログラミング開発シナリオにおいて、前世代のGLM-4.7を大きく上回り、平均性能は20%以上向上しています。GLM-5は、最小限の人手介入で、エージェントの長距離計画と実行、バックエンドのリファクタリング、深度デバッグなどの複雑なシステムエンジニアリングタスクを自主的に完遂できます。公式によると、**実際のプログラミング環境での使用感はClaude Opus 4.5にほぼ匹敵します。**智谱はGLM-5を、最新の旗艦対話・プログラミング・エージェントモデルとして位置付け、特に複雑なシステムエンジニアリングや長距離エージェントタスクにおける処理能力の強化に注力しています。エージェント能力のオープンソース最良性能-------------**GLM-5はエージェント能力においてオープンソースのSOTA（最先端）を達成し、多くの評価基準でオープンソース第一位を獲得しています。**BrowseComp（ネット検索と情報理解）、MCP-Atlas（大規模エンドツーエンドツール呼び出し）、τ2-Bench（複雑シナリオにおける自動エージェントツールの計画と実行）の三つのテストにおいて、いずれも最良の結果を出しています。能力突破を実現するために、このモデルは新たな「Slime」トレーニングフレームワークを構築し、より大規模なモデルアーキテクチャとより複雑な強化学習タスクをサポートし、強化学習後の訓練プロセスの効率を大幅に向上させました。さらに、智谱は非同期エージェント強化学習アルゴリズムを提案し、モデルが長距離のインタラクションから継続的に学習できる能力を備え、事前学習モデルの深層潜在能力を効果的に引き出しています。この仕組みは、GLM-5のコア技術の一つとなっています。国内大規模モデルの春節期間の集中リリース-------------智谱のGLM-5リリースは、国内AI大規模モデルの春節期間の激しい競争の最新の象徴となっています。同日夜にはMinimaxもMinimax 2.5をリリースし、前バージョンの2.2からわずか一ヶ月余りでのアップデートとなります。**このリリースラッシュはさらに加熱しています。**DeepSeekはすでに新モデルを発表し、阿里の千問Qwen 3.5や字節跳動のSeeDance 2.0なども最近次々と登場しています。多くの企業が春節期間中に集中して新モデルを投入しており、国内大規模モデルの競争は白熱化の一途をたどっています。現時点では、GLM-5とMinimax 2.5の詳細な技術ドキュメントは完全には公開されておらず、実際の性能については今後の開発者コミュニティや専門機関による検証を待つ必要があります。リスク提示と免責事項市場にはリスクが伴います。投資は慎重に行ってください。本記事は個別の投資アドバイスではなく、特定の投資目的や財務状況、ニーズを考慮したものではありません。読者は本記事の意見や見解、結論が自身の状況に適合するかどうかを判断し、投資の責任は自己負担です。
智谱は新世代のフラッグシップモデルGLM-5を発表し、プログラミングとエージェント能力の向上に重点を置いています
2023年2月11日、智谱科技は新世代の旗艦モデルGLM-5を正式に発表しました。主にプログラミングとエージェント能力に焦点を当てており、公式発表によるとオープンソース分野での最良のパフォーマンスを実現しています。これはDeepSeekに続く国内AI大規模モデルの春節期間の重要なリリースの一つです。
GLM-5のパラメータ規模は前世代の355Bから744Bに拡大され、活性化パラメータは32Bから40Bに向上しました。智谱側は、以前グローバルなモデルサービスプラットフォームOpenRouterでトップの人気を誇った神秘的なモデル「Pony Alpha」が実はGLM-5であったことを確認しています。
内部評価によると、GLM-5はフロントエンド、バックエンド、長距離タスクなどのプログラミング開発シナリオにおいて、前世代と比較して平均性能が20%以上向上し、実際のプログラミング体験はClaude Opus 4.5に近づいています。このモデルはchat.z.aiプラットフォームで既に公開されています。今回のリリースは、国内大規模モデルの技術的な路線と能力の面で国際的な先進水準との差を縮め続けていることを示し、開発者コミュニティに新たなオープンソースの選択肢を提供します。
パラメータ規模の倍増と大規模事前学習データの拡充
智谱の新世代旗艦モデルGLM-5は、モデルアーキテクチャにおいて重要なアップグレードを実現しました。パラメータ規模は前世代の355B（活性化32B）から744B（活性化40B）に拡大され、事前学習データ量は23Tから28.5Tに増加しています。より大規模な計算資源投入により、汎用知能能力が著しく向上しています。
このモデルは初めてDeepSeekの疎注意機構を導入し、**長文処理の効果を損なうことなく、展開コストを低減し、トークンの利用効率を向上させています。**この技術路線はDeepSeek-V3/V3.2と一致しています。
アーキテクチャの構成は、78層の隠れ層を持ち、256のエキスパートモジュールを統合し、毎回8つを活性化させ、活性化パラメータは約44B、疎密度は5.9%、最大コンテキストウィンドウは202Kトークンまでサポートします。
プログラミング能力の大幅な向上
新世代の旗艦モデルGLM-5は、内部評価のClaude Code評価において優れたパフォーマンスを示しています。フロントエンド、バックエンド、長距離タスクなどのプログラミング開発シナリオにおいて、前世代のGLM-4.7を大きく上回り、平均性能は20%以上向上しています。
GLM-5は、最小限の人手介入で、エージェントの長距離計画と実行、バックエンドのリファクタリング、深度デバッグなどの複雑なシステムエンジニアリングタスクを自主的に完遂できます。公式によると、実際のプログラミング環境での使用感はClaude Opus 4.5にほぼ匹敵します。
智谱はGLM-5を、最新の旗艦対話・プログラミング・エージェントモデルとして位置付け、特に複雑なシステムエンジニアリングや長距離エージェントタスクにおける処理能力の強化に注力しています。
エージェント能力のオープンソース最良性能
**GLM-5はエージェント能力においてオープンソースのSOTA（最先端）を達成し、多くの評価基準でオープンソース第一位を獲得しています。**BrowseComp（ネット検索と情報理解）、MCP-Atlas（大規模エンドツーエンドツール呼び出し）、τ2-Bench（複雑シナリオにおける自動エージェントツールの計画と実行）の三つのテストにおいて、いずれも最良の結果を出しています。
能力突破を実現するために、このモデルは新たな「Slime」トレーニングフレームワークを構築し、より大規模なモデルアーキテクチャとより複雑な強化学習タスクをサポートし、強化学習後の訓練プロセスの効率を大幅に向上させました。
さらに、智谱は非同期エージェント強化学習アルゴリズムを提案し、モデルが長距離のインタラクションから継続的に学習できる能力を備え、事前学習モデルの深層潜在能力を効果的に引き出しています。この仕組みは、GLM-5のコア技術の一つとなっています。
国内大規模モデルの春節期間の集中リリース
智谱のGLM-5リリースは、国内AI大規模モデルの春節期間の激しい競争の最新の象徴となっています。同日夜にはMinimaxもMinimax 2.5をリリースし、前バージョンの2.2からわずか一ヶ月余りでのアップデートとなります。
**このリリースラッシュはさらに加熱しています。**DeepSeekはすでに新モデルを発表し、阿里の千問Qwen 3.5や字節跳動のSeeDance 2.0なども最近次々と登場しています。多くの企業が春節期間中に集中して新モデルを投入しており、国内大規模モデルの競争は白熱化の一途をたどっています。
現時点では、GLM-5とMinimax 2.5の詳細な技術ドキュメントは完全には公開されておらず、実際の性能については今後の開発者コミュニティや専門機関による検証を待つ必要があります。
リスク提示と免責事項
市場にはリスクが伴います。投資は慎重に行ってください。本記事は個別の投資アドバイスではなく、特定の投資目的や財務状況、ニーズを考慮したものではありません。読者は本記事の意見や見解、結論が自身の状況に適合するかどうかを判断し、投資の責任は自己負担です。