GLM-5.2 はおそらく最も強力なテキスト専用オープンウェイト大規模言語モデルである
中国の Z.ai が MIT ライセンスで公開したテキスト特化型大規模言語モデル GLM-5.2 は、100 万トークンのコンテキストと高いベンチマークスコアを記録し、オープンウェイト界隈に新たな競争をもたらしました。
キーポイント
圧倒的な性能とアーキテクチャ
753B パラメータ（40B アクティブ）の MoE アーキテクチャを採用し、Artificial Analysis のインテリジェンス指数で 51 点と現在のオープンウェイトモデル中最上位にランクインしました。
超長文コンテキストの実現
GLM-5.1 の 20 万トークンから大幅に拡張され、100 万トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、大規模なドキュメント処理や長期の会話履歴を可能にしました。
コスト効率と実用性の課題
高性能ながら出力トークン数が他社モデルより多く（1 件あたり約 43k）、コスト効率がやや劣る傾向があり、また画像入力非対応という制約があります。
コーディング能力の高評価
テキスト入力のみのモデルでありながら、フロントエンド開発やエージェント型コーディングワークフローにおいて Claude Fable 5 に次ぐ第 2 位の成績を収めました。
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影響分析
このリリースは、中国の AI ラボがオープンソースコミュニティに高性能な大規模モデルを提供し、OpenAI や Anthropic のクローズドモデルに対する強力な代替案を提示した点で重要です。特に画像入力なしでコーディングタスクをこなす能力の高さは、テキスト特化型モデルの価値を再評価させる契機となり、開発者がコストと性能のバランスを考慮する際の選択肢を広げます。
編集コメント
画像入力なしでこれほど高いコーディング性能を発揮するモデルが出現したことは、テキスト特化型 LLM のポテンシャルを再認識させる重要な事例です。ただし、トークン消費量の多さは実運用におけるコスト管理において注意が必要な点と言えます。
中国の AI ラボ Z.ai は、6 月 13 日に GLM-5.2 をコーディングプランの加入者にリリースし、その後昨日（6 月 16 日）に MIT ライセンスの下で完全なオープンウェイト版を公開しました。以前の GLM-5 や GLM-5.1 のリリースと同様の規模であり、これは 753B パラメータを持つ 1.51TB のモンスターモデルです（40 個のアクティブパラメータを備えた Mixture of Experts）。GLM-5.2 はテキスト入力専用のモデルであり、Z.ai には別々のビジョンファミリーが存在し、最近では GLM-5V-Turbo が代表格ですが、そちらはオープンウェイトではありません。GLM-5.2 のコンテキストウィンドウは 100 万トークンで、GLM-5.1 の 20 万トークンから大幅に拡大されています。
このモデルを巡る話題は非常に盛り上がっています。
最も広く信頼されている独立ベンチマークの一つを運営する Artificial Analysis は、GLM-5.2 が Artificial Analysis インテリジェンスインデックスにおける新たなリーダーオープンウェイトモデル であると発表しました。
GLM-5.2 は、インテリジェンスインデックス v4.1 における首位のオープンウェイトモデルです。 スコアは 51 で、MiniMax-M3（44）、DeepSeek V4 Pro（最大値 44）、Kimi K2.6（43）をリードしています。
ただし、彼らはこのモデルが非常にトークンを消費する傾向があることも発見しました：
GLM-5.2 は、他の主要なオープンウェイトモデルよりもタスクあたり多くの出力トークンを使用します: このモデルはインテリジェンスインデックスのタスクで 1 つあたり 43k の出力トークンを使用し、GLM-5.1（26k）や MiniMax-M3（24k）、Kimi K2.6（35k）、DeepSeek V4 Pro（最大 37k）を上回っています。
このモデルはまた、Code Arena WebDev リーダーボード で Claude Fable 5 に次いで 2 位にランクインしています。このリーダーボードは「エージェント型コーディングワークフローを含むフロントエンドウェブ開発タスク」を測定するものです。画像入力の欠如にもかかわらず、真に優れたフロントエンドコーディングモデルを構築するためにそれが重要な要素であると私が誤って想定していたことを考えると、これほど高い順位についたことには感銘を受けました。
私は OpenRouter を通じてこれを試しており、そこでは 9 つの異なるプロバイダーから利用できます。そのほとんどが、入力に対して 100 万トークンあたり 1.40 ドル、出力に対して 100 万トークンあたり 4.40 ドルを請求しています。比較のために、GPT-5.5 は 5 ドル/30 ドル、Claude Opus 4.5-4.8 は 5 ドル/25 ドルです。
素晴らしいペリカン、がっかりさせるオポッサム
GLM-5.1 は、私が最も好きなペリカンの一つと、私の史上最高のオポッサム（プロンプトは「E スクーターに乗った北バージニア州のオポッサムの SVG を生成してください」）を生成しました。興味深いことに、これらの両方のケースで、モデルは CSS を使用して追加のアニメーションを追加する HTML ドキュメントに囲まれた SVG を返すことを選択しました。
GLM-5.2 を試してみましょう。「ペリカンが自転車に乗っている SVG を生成してください」というプロンプトに対して、こちら のような結果を得ました：
これは完全な自己完結型のアニメーション付き SVG で、アニメーションも破綻していません！通常なら目が飛び出したり、自転車の車輪が独立して回転したりするものですが、ここではすべてが完璧に機能しています。ペリカンのベクターイラストとしても非常に美しく、とても印象的です。
残念なことに、「NORTH VIRGINIA OPOSSUM ON AN E-SCOOTER（電動スクーターに乗るノースバージニアのオポッサム）」というプロンプトでは ほどよくは行きませんでした：
これは GLM-5.1 からすると大幅な後退です！念のため、あのオポッサムは以下のような見た目でした：
5.2 はアニメーション化しようともしていません。
Tags: ai, generative-ai, llms, pelican-riding-a-bicycle, llm-release, openrouter, ai-in-china, glm
原文を表示
Chinese AI lab Z.ai released GLM-5.2 to their coding plan subscribers on June 13th, and then yesterday (June 16th) released the full open weights under an MIT license. Similar in size to their previous GLM-5 and GLM-5.1 releases, this is 753B parameter, 1.51TB monster - with 40 active parameters (Mixture of Experts). GLM-5.2 is a text input only model - Z.ai have a separate vision family most recently represented by GLM-5V-Turbo, but that one isn't open weights. GLM-5.2 has a 1 million token context window, up from GLM-5.1's 200,000.
The buzz around this model is strong.
Artificial Analysis, who run one of the most widely respected independent benchmarks: GLM-5.2 is the new leading open weights model on the Artificial Analysis Intelligence Index.
GLM-5.2 is the leading open weights model on the Intelligence Index v4.1. At 51, it leads MiniMax-M3 (44), DeepSeek V4 Pro (max, 44) and Kimi K2.6 (43)
They did however find it to be quite token-hungry:
GLM-5.2 uses more output tokens per task than other leading open weights models: the model uses 43k output tokens per Intelligence Index task, up from GLM-5.1 (26k) and above MiniMax-M3 (24k), Kimi K2.6 (35k) and DeepSeek V4 Pro (max, 37k)
The model is also now ranked 2nd on the Code Arena WebDev leaderboard, behind only Claude Fable 5. That leaderboard measures "front-end web development tasks, including agentic coding workflows". I'm impressed to see it rank so highly given the lack of image input, which I had incorrectly assumed was a key part of building a truly great frontend coding model.
I've been trying it out via OpenRouter, which has it from 9 different providers, almost all of which are charging $1.40/million for input and $4.40/million for output. For comparison, GPT-5.5 is $5/$30 and Claude Opus 4.5-4.8 is $5/$25.
Excellent pelican, disappointing opossum
GLM-5.1 gave me one of my favorite pelicans and my all time favorite opossum (for the prompt "Generate an SVG of a NORTH VIRGINIA OPOSSUM ON AN E-SCOOTER".) Interestingly, in both of those cases the model chose to return SVG wrapped in an HTML document that added additional animations using CSS.
Let's try GLM-5.2. For "Generate an SVG of a pelican riding a bicycle" I got this:
It's a self-contained fully animated SVG, and the animations aren't broken! Often I'll see eyes falling off or wheels rotating independently of the bicycle but here everything works great. It's a very nice vector illustration of a pelican too. Very impressive.
Sadly, the NORTH VIRGINIA OPOSSUM ON AN E-SCOOTER did not come out nearly as well:
This is such a step down from GLM-5.1! As a reminder, that possum looked like this:
5.2 didn't even *try* to animate it.
Tags: ai, generative-ai, llms, pelican-riding-a-bicycle, llm-release, openrouter, ai-in-china, glm
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今日は何も大きな出来事はありませんでした
Smol AI News は、6 月 18 日から 19 日にかけての期間に、主要な AI テクノロジー業界で目立った動きや新発表がない静かな一日であったと報告しています。
[AINews] 今日特に大きな出来事はありませんでした
Latent Space は、GLM 5.2 が依然として注目されていると指摘しつつ、AIE WF 2026 の通常チケットが月曜日に完売すると発表しました。同サイト購読者向けに限定割引を提供し、参加者には Warp や Datadog などからのスポンサークレジットも付与されます。
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