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GLM-5.5 vs GLM-5.3：コーディングとエージェントはどう変わる可能性があるのか？

GLM-5.5のポストトレーニングに関するリーク情報と、公開済みのGLM-5.3を比較します。コーディングエージェント、内部モデルの統合、1Mコンテキスト、公開ベンチマーク、API価格、実用的な評価タスクを取り上げます。

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クイック回答

今日すぐ実行する必要がある作業にはGLM-5.3を使い、次世代ベースモデルやコーディングエージェントの学習方針として報告されているGLM-5.5の動向を追いましょう。 Z.aiによると、5.3は5.2をベースとするポストトレーニングのアップグレードです。10月31日のGLM-5.5に関する報告では、内部の32B / 122B / 256Bモデルを次世代ベースモデルに統合する取り組み、コーディング用サンドボックス、自己改善エージェントが紹介されています。これらは有望な開発の手がかりですが、5.5の優位性を定量的に示すものではありません。[1][2][6]

APIMasterの2026年11月1日 21:24 UTC+8時点の確認では、glm-5.5とglm-5.5-flashに有効な公開ルートはありませんでした。GLM-5.3には9つのルートがあり、100万入力 / 出力トークンあたり$0.56 / $1.76から利用でき、公式価格$1.40 / $4.40から最大60%オフでした。5.5のカードと5.3のカードを確認してください。最新情報はマーケットプレイスのカードが基準です。以下の価格はすべて、キャッシュされていない入力 / 出力トークン100万個あたりのUSDです。

モデルID 元の価格（入力 / 出力） APIMaster現在価格 有効なルート数 割引 モデルカード
glm-5.5 未発表 公開ルートなし 0 — 5.5を確認
glm-5.5-flash 未発表 公開ルートなし 0 — 5.5 Flashを確認
glm-5.3 $1.40 / $4.40 $0.56 / $1.76から 9 最大60%オフ 5.3を見る
glm-5.3-flash $0.15 / $0.50 $0.072から / $0.24 7 最大52%オフ Flashを見る
glm-5.3-flashx $0.37 / $1.25 $0.148から / $0.50 4 最大60%オフ FlashXを見る

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GLM-5.5とGLM-5.3の概要

項目 GLM-5.3 GLM-5.5
利用可能な根拠 公開済みモデルと公式ドキュメント 10月31日のプロファイル取得情報とLuminaの報告
学習方針 5.2と同じベースモデル。ポストトレーニングで改善 内部モデルの統合による次世代ベースモデルとの報告
コンテキスト / 最大出力 1M / 128Kトークン 引用資料では未公開
入力 テキスト。Flashは別のマルチモーダル派生モデル 未公開
推論 常時有効。low / high / maxのeffort 公開APIのリクエスト制御は未発表
コーディングの根拠 ベンダー報告のベンチマークと、文書化されたワークフロー コーディング用サンドボックス、金融環境、RSI研究の手がかり
公開パラメータ 公式モデルカードを参照。Flashとは別モデル 最終的な総数とアクティブ数は不明
API / 価格 モデルIDと価格を公開 確認日時点でAPIMasterに公開ルートなし
Flash版 5.3-Flashを提供。FlashXは配信速度重視のティア OpenCodeに5.5-Flashのデータ項目あり。仕様は不明

情報の時系列についてはGLM-5.5最新ニュースを参照してください。この記事では、開発方針、現在のコスト、将来のリリースをどう評価するかに焦点を当てます。

学習：ポストトレーニングによる改善と次世代ベースモデルの手がかり

Z.aiによると、GLM-5.3はGLM-5.2と同じベースモデルを共有しています。性能向上は、実行可能な作業環境の拡大、報酬検証の改善、より長いソフトウェアエンジニアリングタスクでの学習といったポストトレーニングによるものです。[6]

GLM-5.5の取得情報では、コーディングのポストトレーニングと内部モデルの統合を伴う次世代ベースモデルに言及しています。Luminaによる補足説明では、32B / 122B / 256Bは内部の学習用モデルであり、今後公開される3つのエディションではないとされています。統合方法と最終的な5.5のアーキテクチャは明らかにされていません。

この取り組みがリリース版に反映されれば、同じベースモデルに対する追加の調整にとどまらず、改善の範囲が広がる可能性があります。能力がどの程度変わるかは、公開仕様と比較可能な評価結果を待つ必要があります。

コーディングとエージェント：何が改善する可能性があるか

GLM-5.3は、エンドツーエンドのエンジニアリングをすでに対象としています。公式ドキュメントでは、コード、社内ドキュメント、実験結果、計算資源を扱うタスクが説明されており、モデルは問題を診断し、変更を実装して、結果を検証することが期待されています。同じドキュメントでは、合成環境、評価エージェント、報酬の抜け道を検出するチェックについても説明されています。[6]

5.5に関する報告では、量的金融の環境、コーディング用サンドボックス、独自の学習データを生成するエージェントが追加で取り上げられています。RSIの報告によると、取得したプロファイルの「100% RSI」は目標です。元の投稿では、コーディングエージェントの取り組みを有望だが未完成としています。[4]

実際に役立つ改善は、デバッグを途中で断念するケースの減少、テスト選択の改善、最終成果物の正確性向上として表れるはずです。自己生成型の学習ループがこうした挙動を後押しする可能性はありますが、報告だけでは効果を確認できません。思考時間の延長やパラメータ数のうわさは、タスク完了率の測定結果ではありません。

ベンチマーク：比較の基準として維持すべきGLM-5.3の結果

Z.aiは以下の5.3の結果を公開しています。[6] これらは引用されているハーネスで測定されたベンダー報告値です。参照した資料には5.5のスコアがないため、5.5の優位性を割合で算出することはできません。

評価 GLM-5.3の公開結果 GLM-5.5
Terminal-Bench 3.0 28.3 引用資料に公開結果なし
DeepSWE v1.1 66.9 引用資料に公開結果なし
Agents’ Last Exam 28.5 引用資料に公開結果なし
Z.ai Code Bench、Max 34.5%、タスクあたり約75K出力トークン 引用資料に公開結果なし

利用可能になった後に実用比較を行う場合は、同じリポジトリ、ツール権限、ハーネス、推論予算、制限時間を固定してください。タスク成功率、非公開テストの結果、ツールエラー、合計トークン数、再試行回数、実時間を記録します。GLM-5.3-Flashはフラッグシップとは別モデルなので、Flashのベンチマークは別の列に分けてください。

API価格と完了タスクあたりのコスト

現在のルート価格は5.3のカード、将来の提供状況は5.5のカードで確認してください。確認日時点で、5.3の価格帯は入力$0.56–$1.40 / 出力$1.76–$4.40、Flashは$0.072–$0.15 / $0.24–$0.50、FlashXは$0.148–$0.37 / $0.50–$1.25でした。各最安価格の組み合わせは、いずれも1つの有効なルートのものです。キャッシュ入力、ツール、その他の料金は、以下の例には含まれません。

キャッシュされていない入力100,000トークンと出力20,000トークンを使う仮想タスクの場合：

適用価格 計算 トークン料金
GLM-5.3公式価格 0.1 × $1.40 + 0.02 × $4.40 $0.228
APIMaster 5.3の最安ルート 0.1 × $0.56 + 0.02 × $1.76 $0.0912
GLM-5.5 公開価格は未発表 現時点では計算不可

2行目は、同じトークン量で60%安価です。これは計算上の結果であり、実際のワークロードを測定したものではありません。1回のタスクに同じ量を使い、完了までに3回の試行が必要だった場合、5.3のトークン料金は$0.2736になります。将来の5.5の価格を評価するときは、トークン単価だけでなく、成功率と再試行時のトークン量も考慮してください。

どのモデルを選び、何をテストすべきか

既存のテキストベースのコーディング統合には5.3を選んでください。ネイティブな画像処理やトークンコストの低さを重視する場合はFlash、配信速度とのトレードオフが重要な場合はFlashXを検討してください。OpenCodeの5.5-Flashに関する限定的な掲載情報はリリースの手がかりであり、デプロイ可能なAPI仕様ではありません。

5.5を利用できるようになったら、以下のテストを実施してください。これらは5.5で実行したテストではありません。

  1. リポジトリの修正：複数ファイルからなる固定バージョンのプロジェクトと、再試行に関するバグを両モデルに与えます。最小限のパッチ、回帰チェック、既存テストスイートの成功を求めます。説明ではなく、非公開の失敗ケースで判定してください。
  2. 金融コーディング：日付の欠落がある固定データセットと、ルックアヘッドバイアスを避ける要件を与えます。実行可能なコード、学習 / テスト境界の検証、再現可能なレポートを求めます。これは専門分野での正確性を前提とせず、報告されている環境の方向性を確かめるテストです。
  3. エージェントの復旧：ツール応答を1つ不完全にし、テストを1つ失敗させます。エージェントが失敗を調査し、方法を変更し、同じ予算内で元のタスクを完了できるかを確認します。

これらのタスクにより、報告されている学習方針を観測可能な挙動に置き換えられます。5.3と将来の5.5エンドポイントで、同じテストを変更せずに再利用してください。

APIMasterでGLM-5.3のベースラインを開始する

登録し、APIキーを作成して、https://apimaster.ai/v1をglm-5.3で設定します。ドキュメントによると、このモデルでは推論を有効にする必要があります。推論を無効にする設定をリクエストに引き継がないでください。

curl "https://apimaster.ai/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $APIMASTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"glm-5.3","thinking":{"type":"enabled"},"reasoning_effort":"max","messages":[{"role":"user","content":"Inspect this bug report, propose a patch, and include tests that verify the fix."}]}'

モデルIDを設定可能にし、評価成果物を保存してください。確認した5.3の最安ルートは、公式のキャッシュなし価格より最大60%安価です。実際に利用できるルートが提供された段階で、GLM-5.5の統合情報を追加できます。

FAQ

GLM-5.5はコーディングでGLM-5.3より優れていますか？

報告されている学習方針からは、コーディングが重点分野であることがうかがえますが、引用資料には比較可能な5.5の結果がありません。現時点では、測定された優位性を示すことはできません。

GLM-5.5のコンテキストウィンドウはより大きいですか？

コンテキストと出力の上限は公表されていません。文書化されている5.3のベースラインは、コンテキスト1M、出力128Kです。

32B、122B、256BはGLM-5.5の公開版ですか？

Luminaは、これらが次世代ベースモデルに統合される内部のポストトレーニング用モデルだと説明しています。

GLM-5.5はGLM-5.3より安いですか？

これらの資料には、5.5の公開価格がありません。APIMasterで確認した5.3の最安価格は、100万入力 / 出力トークンあたり$0.56 / $1.76です。

GLM-5.5を待つべきですか？

今日の作業には、利用可能なモデルを使い、再現可能なベースラインを確立してください。5.5については、報告されている次世代ベースモデル、コーディング、RSIの方針を追いつつ、リリース日の見込みと確定したAPI提供状況は分けて考えてください。

Sources

2026年11月1日時点で確認。提案している評価方法とコスト例は、5.5のテスト結果ではありません。

  1. Lumina：GLM-5.5のポストトレーニングに関する元の投稿.
  2. LuminaBench：保存されたプロファイルの取得情報とポストトレーニング報告.
  3. Lumina：内部モデルに関する補足説明.
  4. Lumina：学習データを生成するエージェント、およびRSIの報告.
  5. OpenCode：GLM-5.5-Flashのデータ.
  6. Z.ai：GLM-5.3ドキュメント.
  7. Z.ai：GLM-5.3-Flashドキュメント.
  8. Z.ai：公式価格.
  9. APIMasterのライブマーケットプレイス、11月1日 21:24 UTC+8：5.5、5.5 Flash、5.3、Flash、FlashX。
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