GLM-5.2はZhipu AIが発表したオープンソース大規模モデルで、MITライセンス、Code Arenaランキング1位。AIコーディング「御三家」に初めて入った中国モデルです。価格はOpusやGPTの端数程度で、Coding Planでそのまま動きます。本記事では2つの実務タスクを通じて、その実際の水準を見ていきます。

テスト1：60個のSkill体系監査

テスターは半年以上かけて貯めた60個超の自作Skillを3つのモデルに投げ、すべてのSkillを読み込み、システムアーキテクチャを描き、競合と重複を洗い出し、最後にHTMLダッシュボードを生成するよう要求しました。

GLM-5.2は最も多い64個のSkillをカバーし、他の2つのモデルがどちらも発見できなかったバグまで掘り当てました。注目すべきは、Codexが258Kのコンテキストウィンドウの制約を受け、自分で「ごまかし処理をした」と認めている点です。

テスト2：ワールドカップ優勝予測シミュレーター

3つのモデルに同じワールドカップのデータとタスクを与えます：優勝予測シミュレーターサイトを作り、トーナメント対戦ツリーはSVGで描き、モンテカルロシミュレーションを1万回実行して優勝確率を算出する。

GLM-5.2の具体的なパフォーマンス

GLM-5.2が生成した予測シミュレーターはダーク×青緑系で、クリーンで抑制的です。ベスト32の方式は正確で、勝者はスコア付きでハイライトされ、敗者はグレーアウト。モンテカルロは1万回を0.34秒で完了。H組の4チームがすべて勝点1で並んだとき、得失点差で正しくソートできました——tiebreakerが正しく書けています。

Opusに及ばない点は？国旗がなく、対戦ツリーに接続線がなく、確率バーは手動でワンタップしないと出ません。しかし消費したのは7.2万トークンのみ——Opusの3分の1で、同じ仕事で最も経済的です。

3者の優勝確率予測

GPTとGLM-5.2の予測は比較的近く（アルゼンチン約25%）、Opusは17%のみを提示しました。

GLM-5.2の核心特性

• 1M超長コンテキスト：Opus 4.8と同レベルの長コンテキスト能力
• MITライセンスでオープンソース：誰でも自由に利用でき、商用制限を受けない
• 高いコーディング能力：SaaSプロダクト開発、プロジェクトへの機能追加、旧プロジェクトの復活など複雑なタスクを効率的に完結できる
• 極めて低いコスト：価格はOpus/GPTの端数程度で、Coding Planでそのまま動く

使い方

GLM-5.2は以下の方法で利用できます：

• Zhipuオープンプラットフォーム：APIを直接呼び出し
• Zcode：プログラミング環境で利用
• ローカルデプロイ：MITライセンスで自己デプロイに対応

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原文リンク：GLM-5.2に2つの実題を出題、Opus 4.8とGPT 5.5は付き添い走者に

さらに読む：GLM 5.2 - 新「御三家」に、初めて中国モデルが登場！