Zhipu (Z.AI) Frontier オープンウェイト FlowHuntで利用可能

GLM-5.3

GLM-5.3は、Zhipu(Z.AI)が開発し2026年8月にリリースしたフロンティア層のAIモデルです。オープンウェイトモデルであるため、学習済みの重みが公開されており、セルフホスティング、独自データでのファインチューニング、API依存のないオンプレミス運用が可能です。100万トークンのコンテキストウィンドウは、コードベース全体、長大な技術文書、または拡張されたエージェントセッションを切り詰めることなく保持できる十分な大きさです。

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GLM-5.3はGLM-5.2と同じベースモデルを使用しているため、向上はすべてポストトレーニングによるものです。Z.aiは、複雑なコーディングと長期的なタスクでGLM-5.2を大きく上回るとしており、ポストトレーニングの規模を拡大するにつれてサイバー能力が想定より早く伸び、特にエクスプロイトのタスクで最大の向上があったと述べています。重みは独自のGLM-5.3ライセンスで公開されており、Z.aiはローカルで実行する方法として、SGLang、vLLM、Transformers、KTransformers、Unslothを挙げています。

ベンチマーク

各スコアは1回だけ表示され、追跡対象モデルの中での順位と測定者が併記されます。

同じ尺度でFrontierの同クラスモデルと比較
  • GLM-5.3このモデル
  • GPT-6.1 Solこのモデルは3件中0件で首位
  • Claude Opus 5.5このモデルは4件中0件で首位
検証済み 独立した評価機関、ランキングに反映
総合

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

出典 ↗

GLM-5.3 44.8 GPT-6.1 Sol 51.8 Claude Opus 5.5 57.6
#1245中 検証済み
コーディング

DeepSWE

113 long-horizon software tasks written from scratch, graded by hidden tests.

出典 ↗その他: 自己報告 66.9% (mini-swe-agent harness)

GLM-5.3 69.0% GPT-6.1 Sol スコアなし Claude Opus 5.5 74.2%
#617中 検証済み

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

出典 ↗

GLM-5.3 95.4% GPT-6.1 Sol スコアなし Claude Opus 5.5 スコアなし
#422中 検証済み
エージェント

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

出典 ↗

GLM-5.3 41.9% GPT-6.1 Sol 56.1% Claude Opus 5.5 59.6%
#836中 検証済み
推論

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

出典 ↗

GLM-5.3 42.3% GPT-6.1 Sol 52.9% Claude Opus 5.5 61.4%
#1944中 検証済み

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

出典 ↗その他: 検証済み 88.1% (Vals AI own implementation)

GLM-5.3 91.7% GPT-6.1 Sol スコアなし Claude Opus 5.5 スコアなし
#1737中 検証済み

GLM-5.3の活用シーン

ソフトウェアエンジニアリング

Z.aiはGLM-5.3を、複雑なコーディングと長期的なエージェンティックタスク向けのオープンウェイトモデルと位置づけており、セルフホスト可能なコーディングモデルを求めるチームに有力な選択肢です。

セキュリティ研究

Z.aiは、脆弱性の発見とエクスプロイトのベンチマークで高い成果を報告しており、防御的なセキュリティ研究にも関連があります。

セルフホスティングとプライベートなデプロイ

GLM-5.3はオープンウェイトです。自社のGPUハードウェアやプライベートクラウドで実行すれば、データを自社環境に留め、大規模運用でのトークン単位のAPIコストを避け、独自データセットでファインチューニングできます。

長文書・コードベース分析

100万トークンのコンテキストウィンドウにより、GLM-5.3はリポジトリ全体、長大な契約書、広範な作業履歴を単一のプロンプトで取り込めます。

強みと制約

強み

  • 複雑なコーディングと長期的なエージェンティックタスク
  • 脆弱性の発見とエクスプロイトを含むサイバー能力
  • セルフホスティングとデータプライバシーを守るデプロイ(オープンウェイト)
  • 調整可能な推論の努力レベル(low、high、max)
  • 非常に長い文書と大規模コードベース(100万コンテキスト)

制約

  • 標準的なオープンソースライセンスではなく、独自のGLM-5.3ライセンス

FlowHuntで使う

GLM-5.3を、独自のツールやナレッジソースと並べて、あらゆるフローで利用できます。

  1. 1フローを開くか、テンプレートから作成します
  2. 2AI AgentまたはGeneratorコンポーネントを追加します
  3. 3モデルセレクターでGLM-5.3を選びます

関連AIモデル

Zhipu (Z.AI)について Beijing, China · 設立 2019 · z.ai

Zhipu AIは、Z.aiとも呼ばれる、2019年に清華大学の研究からスピンアウトして設立された北京拠点のAI企業です。GLMファミリーのモデルを開発しています。

z.ai ↗

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よくある質問