GLM is a cutting-edge LLM series by Z.ai (Zhipu AI) featuring GLM-5, GLM-4.7, and GLM-4.6. Engineered for complex systems and long-horizon agentic tasks, GLM-5 outperforms top-tier closed-source models in elite benchmarks like Humanity’s Last Exam and BrowseComp. While GLM-4.7 specializes in reasoning, coding, and real-world intelligent agents, the entire GLM suite is fast, smart, and reliable, making it the ultimate tool for building websites, analyzing data, and delivering instant, high-quality answers for any professional workflow.
Atlas Cloudは、業界をリードする最新のクリエイティブモデルを提供します。
Atlas Cloudは、業界をリードする最新のクリエイティブモデルを提供します。

Tuned for strong logical reasoning, structured analysis, and multi-step problem solving.

Optimized architectures keep latency and costs under control.

Built-in content filters, auditing tools, and policy controls help teams deploy.

Production-ready SLAs, monitoring, and governance features help teams confidently ship applications.

Native-strength Chinese and fluent English support enable high-quality bilingual chat, search, and generation.

Clean APIs, SDKs, and tooling make it easy to integrate, fine-tune, and operate Z.ai across products and platforms.
最低コスト
| Model | Description |
|---|---|
| GLM-5 | GLM-5 is Z.ai's flagship LLM featuring a massive 202.75K context window optimized for complex systems and long-horizon agentic tasks. Outperforming elite closed-source models in benchmarks like Humanity’s Last Exam and BrowseComp, it provides robust programming and stable multi-step reasoning at highly competitive baseline pricing. |
| GLM-4.7 | GLM-4.7 is a high-performance LLM with a 202.75K context window specifically engineered for real-world intelligent agents, advanced reasoning, and professional coding. Fast, smart, and reliable, it serves as the ideal engine for building complex websites and automating sophisticated professional workflows with precision. |
| GLM-4.6 | GLM-4.6 is a powerful MoE LLM with a 202.75K context window designed for rapid data analysis and instant, high-fidelity answers. This dependable model excels at high-efficiency tasks like creating professional slides and web content, offering a smart balance of speed and enterprise-grade performance. |
先進的なモデルと Atlas Cloud の GPU アクセラレーションプラットフォームを組み合わせ、画像・動画生成において比類のない速度、拡張性、クリエイティブコントロールを実現します。

GLM-5モデルは、驚異的な28.5兆トークンで学習された7,440億パラメータのMixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャを活用し、オープンソースのパフォーマンス上限を再定義します。400億の能動的パラメータ(アクティブパラメータ)を最適化することで、世界知識の密度と検索精度における飛躍的な向上を実現します。これは、大規模な認知タスクや複雑なデータ合成のための最高の基盤となります。

GLM-5は、マルチステップの推論環境における長期的かつ体系的なタスク実行のために設計された、高度なエージェント機能を導入しています。洗練された計画ロジックをコアアーキテクチャに統合することで、このモデルは自動ソフトウェア開発や専門的な法的文書作成において卓越した安定性を維持します。これは、極めて高い精度と長期的な一貫性を必要とする自律型ワークフローのための決定的なエンジンとして機能します。

GLM-5は、革新的な「Slime」非同期強化学習インフラストラクチャを活用し、ポストトレーニングの効率性と論理的厳密性に革命をもたらします。この画期的な進歩により、コード生成の品質とアルゴリズム的推論が大幅に向上し、これまでのベンチマークを凌駕して、トップクラスのオープンソースモデルとしての地位を確立しました。これは、フルスタック開発および高度な構造的問題解決のための究極のソリューションです。
このモデルファミリーで構築できる実用的なユースケースとワークフローを発見 — コンテンツ作成や自動化から本番グレードのアプリケーションまで。
GLM-5 APIは、開発者がコードベース全体を取り込み、深いロジック分析と構造的リファクタリングを行うことを可能にします。依存関係グラフのマッピングや複雑な非同期データフローの追跡により、エッジケースの競合状態や隠れた技術的負債を特定します。チームの迅速なオンボーディング、自動化されたPRレビュー、そしてスケーラブルで高性能なマイクロサービスアーキテクチャの維持に最適です。
感覚主導型(Vibe-driven)の開発において、GLM-5 は抽象的なビジュアルモックや断片的なメモを、デプロイ可能な React または Next.js コンポーネントに変換します。ボイラープレートの生成、Tailwind CSS のスタイリング、状態管理といった負担の大きい作業を処理しつつ、ページ間の一貫性を確保します。ソロファウンダーや UX 実験者、そして機能的な MVP を電光石火の速さでリリースしたい方に最適です。
GLM-5は、多段階の推論とリアルタイムのツール統合を必要とする長期的な調査タスクの管理に優れています。マルチソースの市場データを独自に統合し、コンプライアンスに準拠した法的要約を作成し、コンテキストを失うことなく複雑なクロスプラットフォームのスケジューリングを自動化できます。このユースケースは、プロジェクトマネージャー、法律の専門家、および体系的な運用のために信頼性の高いデジタルエージェントを必要とするすべての人に適しています。
異なるプロバイダーのモデルを比較 — パフォーマンス、料金、独自の強みを確認して最適な選択を。
| Model | Context | Max Output | Input | Positioning |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5 | 202.75K | 202.75K | Text | Flagship Foundation Model |
| GLM-4.7 | 202.75K | 202.75K | Text | Flagship Foundation Model |
| GLM-4.6 | 202.75K | 202.75K | Text | Efficient MoE Model |
| DeepSeek V3.2 | 163.84K | 163.84K | Text | Flagship General |
| MiniMax-M2.5 | 204.8K | 196.6K | Text | SOTA Agentic Coding |
数分で始められます — 以下の簡単なステップに従って、Atlas Cloud プラットフォームでモデルを統合・デプロイしましょう。
atlascloud.ai でサインアップし、認証を完了します。新規ユーザーには無料クレジットが付与され、プラットフォームの探索やモデルのテストに使用できます。
高度なGLM LLM ModelsモデルとAtlas CloudのGPU加速プラットフォームを組み合わせることで、比類のないパフォーマンス、スケーラビリティ、開発者エクスペリエンスを提供。
低レイテンシ:
リアルタイム推論のためのGPU最適化推論。
統合API:
1つの統合でGLM LLM Models、GPT、Gemini、DeepSeekを実行。
透明な料金:
サーバーレスオプション付きの予測可能なtoken単位の課金。
開発者エクスペリエンス:
SDK、分析、ファインチューニングツール、テンプレート。
信頼性:
99.99%の稼働率、RBAC、コンプライアンス対応ロギング。
セキュリティとコンプライアンス:
SOC 2 Type II、HIPAA準拠、米国内のデータ主権。
28.5Tトークンの学習データと輝かしいベンチマーク結果を持つGLM-5は、「オープンソースの最高峰」として広く認識されています。能力と論理性において世界トップクラスの商用モデルに匹敵、あるいは凌駕し、世界の開発者エコシステムに強力で高性能な基盤を提供します。
HLEは、AIが専門家レベルの人間の知識と推論能力を備えているかをテストするために設計された高難易度のベンチマークです。GLM-5が最高スコアを達成したことは、最先端科学と複雑な論理に対するその習熟度が、主要なクローズドソースモデルのレベルに到達、あるいはそれを凌駕したことを意味します。
BrowseCompは、「エージェンティック(Agentic)」能力に関する決定的なリーダーボードであり、実世界のWeb環境における複雑なタスクの計画と実行に焦点を当てています。最高スコアは、ブラウザを自律的に操作し、ページ間の情報を統合するGLM-5の能力を表しており、これが最高峰のWeb Agentエンジンであることを示しています。
このアーキテクチャは、7,440億パラメータという巨大な「知識ベース」を提供しながら、推論時にはわずか約400億パラメータのみをアクティブにします。開発者にとって、これは世界クラスの知識密度と推論の深さを意味し、Llama-3 405Bのようなデンスモデルを凌駕しつつ、より低いレイテンシとコストを実現します。
総パラメータ数はモデルの「知識容量」を表し、744Bという規模により、世界中の事実や専門的な論理を膨大に蓄積することが可能です。アクティブパラメータは、推論ごとに使用される「計算能力」を表します。MoEアーキテクチャのおかげで、GLM-5はわずか40Bの計算量で744Bレベルの知能を実現し、巨大な知識ベースと高速かつコスト効率の高いパフォーマンスを両立させています。
事前学習データの量は、モデルの「視野の広さ」を決定します。28.5Tトークンは世界最大級のデータセットの一つであり(Llama-3の約2倍)、希少言語、専門的な学術論文、そして膨大な高品質コードを網羅しています。これにより、GLM-5は複雑なロングテールクエリ、異文化間のニュアンス、低レベルのシステムプログラミングに取り組む際、優れた精度と汎化能力を発揮します。
Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.