- GLM-5はオープンソースで提供された最先端LLMで、コード生成とエージェント機能で世界を驚かせました。
- MoE構造と非同期強化学習が高い汎用性と軽量化を実現し、SOTA性能を達成しています。
- 中国のAIチップエコシステムと連携した完全閉ループが、日本のAIインフラ構築にも示唆を与えます。
こんにちは！テックブロガーの○○です。最近、AI業界で大きな話題になっている中国の大手AI企業「智谱 AI」から、最新の大規模言語モデル「GLM-5」がオープンソースでリリースされたと聞きました。シリコンバレーのエンジニアたちが「Pony Alpha」の正体に頭を抱えていたのが、実はこのGLM-5だったんです。なぜこんなに注目されているのか、実際に触ってみた感想と技術的なポイントを交えて、わかりやすく解説しますね。
GLM-5とは何か？
GLM-5は、智谱 AIが2026年の春に発表した第5世代の生成AIです。総パラメータは744B、アクティブパラメータはわずか40Bという、MoE（Mixture‑of‑Experts）構造を採用した軽量かつ高性能なモデルです。さらに、非同期強化学習（Asynchronous RL）と独自フレームワーク「Slime」を組み合わせ、長期的なタスクを実務的に学習させるという新しい訓練手法が採用されています。
このモデルが特に注目されるのは、コード生成とエージェント機能において、オープンソースの中で最高水準（SOTA）を叩き出した点です。SWE‑bench‑Verifiedで77.8点、Terminal Bench 2.0で56.2点というスコアは、Claude Opus 4.5に迫る実力を示しています。
実際に試してみた感想
私がまず挑戦したのは、衛星システムのシミュレーションをHTML・CSS・JavaScriptで作る課題です。GLM-5は最初に「考え中…」と数秒間の遅延を入れ、まるで人間が頭の中でシナリオを練っているかのような振る舞いを見せました。その後、衛星が地球を回り、信号が多普勒効果を伴って波紋のように広がるアニメーションまで実装されたページを生成してくれました。
次に、交通信号シミュレーションのPythonコードを依頼。3分足らずで、緑灯・赤灯の切り替え、車両のランダムな速度変化、キューイングロジックまで網羅した動的グラフが完成しました。見た目はややシンプルですが、ロジックは「緻密」そのものです。
さらに、ユーザーが提示した「マッチ棒人間のオープンワールドゲーム」や「フル機能のメディアプレイヤー」まで、要件を細かく追加しながら段階的にコードを生成させました。最終的に完成したゲームは、経済システムやアイテム管理、NPCとの対話まで備えており、実際にブラウザ上で動作しました。これだけのことを、数十分の対話だけで実現できるのは驚きです。
GLM-5が示す技術的なポイント
1. MoEと軽量化の両立
744Bという巨大なパラメータ数は一見重く見えますが、MoEにより実行時に必要な計算は40Bに抑えられます。これにより、GPUやAIチップのリソース消費を大幅に削減し、コストパフォーマンスが向上しました。
2. Slimeフレームワークと実務的学習
従来の「問題‑解答」型訓練から脱却し、長期プロジェクトを通じてフィードバックを受け取る「実習」型学習にシフト。これがエージェントとしての汎用性と創造性を高める鍵となっています。
3. 稀疎注意力（DeepSeek Sparse Attention）
数十万行規模のコードや長文テキストでも、注意が散漫にならずに高速処理が可能です。結果として、デプロイ時のレイテンシが低減し、リアルタイムアプリケーションへの適用が容易になりました。
日本市場への示唆
日本でも生成AIの導入が加速していますが、まだ「ブラックボックス」モデルが多く、カスタマイズ性やコスト面で課題があります。GLM-5のオープンソース化は、以下の点で日本企業にとって大きなチャンスです。
- 自社データで微調整できるため、金融・医療・製造業など規制が厳しい領域でも安全に活用できる。
- 中国のAIチップ（華為昇騰、寒武紀、昆嶺など）と同様に、国内メーカーが提供するAIアクセラレータ上でも動作確認が取れている点は、国内ハードウェアベンダーとの協業の可能性を示唆します。
- エージェント機能が標準装備されているため、RPAや業務自動化ツールとシームレスに統合でき、ソフトウェアエンジニアリング 2.0への移行がスムーズになる。
つまり、コードを書くエンジニアが減るのではなく、むしろ「何を作るか」を設計するクリエイティブな役割が増える時代が来る、ということです。日本の企業がこの波に乗るためには、AIに対する質問力（プロンプトエンジニアリング）と、生成物の品質管理能力を磨くことが重要です。
以上、智谱 AIのGLM-5を実際に体験して感じたことをまとめました。生成AI・LLMの最新動向を追いかける皆さん、ぜひ一度試してみてください。次世代のソフトウェア開発が、あなたの指先から始まります。