Z.ai
GLM-5.3-FlashX
glm-5.3-flashx
最大コンテキスト
1M
最大出力
131.1K
リリース日
N/A
入力$0.2857 / 百万トークン
出力$1 / 百万トークン
GLM-5
glm-5GLM-5 は、参照元で強調されている特徴として 744B/40B 有効 MoE references, Agentic Engineering foundation を持ちます。主な価値は complex systems engineering, 本番品質のプログラミング and 反復的な自己修正 にあります。そのため、汎用チャットモデルとしてではなく、このモデル固有の強みを中心に説明するのが自然です。
Context Window
204.8K tokens
Maximum Output
131.1K tokens
Release Date
2026年2月11日
Modalities
GLM-5 の料金
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り |
|---|---|---|
| $0.5714/M | $2.5714/M | $0.1143/M |
GLM-5 の API 機能
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Not supported
Knowledge Base
—
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
GLM-5のモデル特長
GLM-5は、複雑なシステム開発、長期的なエージェント計画、深いソフトウェアデバッグに重点を置くオープンウェイトのテキストモデルです。
複雑なシステム開発
複数コンポーネントから成るソフトウェアを理解し、フロントエンド、バックエンド、連携したアーキテクチャ変更を支援します。
長期エージェント計画
長い一連の開発作業を計画して実行し、複雑なタスクに必要な人手を抑えます。
高度なソフトウェアデバッグ
複数のコード経路にまたがる障害を調査し、原因を推定して実行結果に基づき修正を反復します。
GLM-5のユースケース
GLM-5は、バックエンドのリファクタリング、複雑な不具合調査、複数の開発工程にまたがる自律実装に適しています。
バックエンドシステムのリファクタリング
既存バックエンドの依存関係を整理し、アーキテクチャ変更を計画して、期待動作を保ちながら関連モジュールを修正します。
複雑な不具合調査
コンポーネント間の障害を追跡し、関連コードを確認して仮説を検証し、対象を絞った修正を作成します。
自律的な開発ワークフロー
ソフトウェア作業を計画から実装、検証まで進め、中間結果に応じて後続の行動を調整します。
TokenHub API で GLM-5 を使用する方法
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)GLM-5 のベンチマーク
| 指数スコア | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合能力の集約評価 | 39.5 |
| Artificial Analysis Coding Index | コーディング能力の集約評価 | 44.2 |
| 知識と推論 | ||
| GPQA | 高度な科学問題の解決 | 82% |
| HLE | 幅広い分野の専門家レベル試験 | 27.2% |
| コーディングとソフトウェア開発 | ||
| SciCode | 科学計算のコーディング課題 | 46.2% |
| Terminal-Bench Hard | 高難度のターミナル操作 | 43.2% |
| 指示追従とエージェントタスク | ||
| IFBench | プロンプト制約への準拠 | 72.3% |
| AA-LCR | 長いコンテキストでの推論 | 63.3% |
| τ²-Bench | エージェントのワークフロータスク | 98.2% |
指標の出典 Artificial Analysis
GLM-5 よくある質問
GLM-5 の能力、用途、制約、TokenHub利用ガイド。
GLM-5 は何を解決しますか？+
GLM-5 は Z.AI の複雑なシステム開発と長期エージェント処理向けモデルです。
GLM-5 を選ぶべき場面は？+
複雑なコーディング、エージェント処理、リポジトリ規模の開発に向き、特にソフトウェア開発品質重視の場面に適します。
GLM-5 の得意分野は？+
主な強みは複雑なシステム開発と長期エージェントへの重点です。
GLM-5 は何を犠牲にしますか？+
テキスト中心で、新しいモデルほど広いマルチモーダル機能はありません。 長期タスクの完遂力重視なら GLM-5.2 を検討してください。
TokenHubでGLM-5を使うには？+
TokenHub表示の正確なIDを使い、アカウント文書で現行機能を確認してください。
GLM-5 を使い始めますか？
1つの API キーで GLM-5 とその他の AI モデルにアクセスできます。
メディアと議論
このモデルに関連する公開動画と投稿を選んでいます。
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