Z.aiのGLM 5.2：コスト効率の高い中国製AIコーディングモデル

北京のラボZ.aiは6月16日、オープンウェイトの大規模言語モデルGLM 5.2をリリースした。パラメータ数は7530億で、そのうち一度にアクティブになるのは400億、ライセンスはMITである。APIのコストは出力トークン100万あたり4.40ドルで、AnthropicのOpus 4.8（100万トークンあたり22ドル）やFable（同44ドル）よりも大幅に安い。このモデルは、FrontierSWEやPostTrainBenchなどのエージェント型コーディングベンチマークでOpus 4.8にほぼ匹敵し、サイバーセキュリティベンチマークでも高いスコアを記録し、AnthropicのMythosと比較されている。しかし、Z.ai自身の報告では、GLM 5.2はSWE-MarathonなどほとんどのコーディングベンチマークでOpus 4.8やOpenAIのGPT-5.5に劣っており、SWE-Marathonではタスクの13%を完了したのに対し、Opus 4.8は26%だった。開発者の経験は様々で、Together AIのZain Hasan氏はGLM 5.2が長期タスクをうまく処理し、Webデザインのセンスも良いと評価する一方、MetaRouterのDavid Nix氏はフロントエンド作業において「本当に最先端モデルに近い」とし、自身のLLMタスクの10～20%を処理していると述べている。Indhic AIのSai Kiran Myadaram氏のように、レート制限や幻覚の問題を挙げ、OpenAIのCodexを好む開発者もいる。オープンウェイトであるため、セルフホスティングが可能で、米国企業にとってのデータセキュリティの懸念に対処できる。