GLM-5.3とは？
GLM-5.3はZ.ai（旧Zhipu AI）のフラッグシップモデルで、2026年8月18日にZ.aiのリリースノートに掲載され、8月28日からHugging Faceで重みが公開されています。7,530億（753 billion）パラメータのmixture-of-expertsのテキストモデル（エキスパート256、トークンご とに8を使用）で、GLM-5.2と同じベースを使い、向上はすべて追加の訓練によるものです。Z.aiは重みをネイティブのFP8で配布しており、BF16版もあります。マルチモーダルの兄弟モデルGLM-5.3-Flash（321Bパラメータ）は、テキストに加えて画像も読みます。
コンテキストは1Mトークンで、出力は最大128Kトークンです。推論は常にオンで、努力はlow、high、maxから選べ、既定はmaxです。Z.aiは、意図しないサイバー攻撃能力の向上も強調しています。CyberGymで最先端の結果を出し、エクスプロイトのベンチマークではGLM-5.2の2倍以上のスコアだと報告しています。
重みは修正版のMITライセンスです。年間売上100億ドル（$10 billion）を超えるmodel-as-a-service事業を営む企業だけが、商用利用の前にZ.aiのセキュリティ審査を受ける必要があります。Z.aiのAPIでは入力100万トークンあたり$1.40、出力100万トークンあたり$4.40、キャッシュ入力は$0.26です。
GLM-5.3の料金は？
| プラン | 価格 | 内容 |
|---|---|---|
| Weights | Free | 修正版MITライセンス |
| GLM-5.3 | $1.40 in / $4.40 out per 1M tokens | キャッシュ$0.26 |
| GLM-5.3-Flash | $0.15 in / $0.50 out per 1M tokens |
オープンウェイトは修正版MITライセンス。Z.ai API：100万トークンあたり入力$1.40 / キャッシュ$0.26 / 出力$4.40。GLM-5.3-Flashは$0.15 / $0.50。
GLM-5.3は使う価値があるか？
GLM-5.3は、企業が交渉なしで導入できるコーディングとエージェント作業向けのオープンウェイトモデルとして最も強力です。Artificial AnalysisはIntelligence Indexで45点を付けており、オープンウェイトの比較で121モデル中3位です。GPT-6.1 Solは52、Claude Opus 5.5は58です。Z.ai自身の表ではTerminal-Bench 2.1で88.2、DeepSWE v1.1で66.9と、GLM-5.2の81.0と46.2から伸びており、Artificial Analysisが測定したGDPval-AA v2のレーティング1769は、その比較のすべてのモデルを上回ります。
独立した人間による評価も、首位ではないが迫っているという点で一致しています。MistralがLarge 4とともに公開したSurge AIのブラインドのコーディング評価で、GLM-5.3は5点満点中3.60で、Kimi K3（3.59）と並びましたが、Mistral Large 4 Preview（3.74）を下回り、Claude Opus 5（4.22）には大きく及びませんでした。Z.ai自身の数値でも、DeepSWEとToolathlonではKimi K3がわずかに上回ります。
表示価格は実態より良く見せています。100万トークンあたり$1.40と$4.40はクローズドな最先端モデルの料金のごく一部ですが、Artificial Analysisによれば指数全体で出力トークンを2億1,000万（210 million）生成しており、中央値は1億4,000万（140 million）で、指数のタスクあたり$2.01かかります。GPT-6 Astraの$3.26より安いものの、GPT-6.1 Sol の$0.72の約3倍です。推論は既定でmaxになり、オフにできないためです。
セキュリティチームはZ.ai自身が指摘する点に注意すべきです。カードは、サイバー能力が予想以上に伸びたと述べており、ExploitGymのスコアは105と130で、GLM-5.2は29と39でした。オープンウェイトには売上の条項以外に利用制限がありません。そのため、認可されたセキュリティ研究には役立つ一方、クローズドなAPIと違って、導入時にプロバイダー側の安全策がまったくないモデルでもあります。
真価を発揮する場面
Claude CodeやClineでコーディングエージェントを動かすスタッフエンジニア
弱いモデルに落とさずにエージェントの費用を削りたい
エージェントをZ.aiのAPIかGLM Coding Planに向けます。月に入力100Mトークン（80%がキャッシュ）と出力20Mトークンなら定価で約$137ですが、既定の最大努力での長い推論トレースも予算に入れてください。
コードを第三者のAPIに送れない銀行のMLインフラ責任者
最先端に近いコーディングモデルをオンプレミスでセルフホストしたい
FP8のチェックポイントは約753 GBで、8×80 GBのノードには収まりません。141 GBクラスのGPUか、vLLMやSGLangでの2ノード構成を計画してくだ さい。売上100億ドル（$10 billion）未満ならライセンス上の承認は不要です。
ペネトレーションテスト企業のセキュリティ研究チーム
認可された案件で脆弱性の発見を自動化したい
Z.aiはCyberGymで84.5%と自社の表で最高のスコアを報告しており、オープンウェイトなのでチームはエアギャップ環境で動かせます。上流でリクエストを選別するものがないため、悪用防止の管理もチーム自身が担います。
導入前に確認すること
- 導入
- Z.aiのAPIはOpenAI互換で、Claude Code、Cline、OpenCodeで使えます。セルフホストにはvLLM、SGLang、KTransformers、Unsloth、さらにHuawei Ascend向けのレシピがあります。
- 連携
- Z.aiのAPIで関数呼び出し、ツール呼び出しのストリーミング、構造化出力、コンテキストキャッシュ、Web検索に対応します。OpenRouterでは100万トークンあたり$0.70/$2.20です。
- データとプライバシー
- Z.aiのAPIはシンガポールから運営されています。データ処理規約では、顧客に代わって顧客データを処理し、リアルタイムで処理するAPIの入出力は保存しないとしています。APIのプロンプトを学習に使うかどうかの明示的な記述は公表されていません。セルフホストならデータは社内にとどまります。
- 大規模利用時のコスト
- Z.aiは100万トークンあたり$1.40/$4.40、キャッシュ入力$0.26で、キャッシュの保存は期間限定で無料としています。Artificial Analysisの計算では指数のタスクあたり$2.01で、GPT-6.1 Solは$0.72です。セルフホストでは約753 GBのFP8の重みに加えてキャッシュ用のメモリが必要です。
- 制限
- テキストのみで、推論は常にオン（既定はmax）、コンテキスト1M、出力128Kです。GDPval-AAとSurgeの評価を除き、ベンチマークの数値はすべてZ.ai自身のものです。
良い点
- 修正版MITライセンスで、制限は売上100億ドル（$10B）超のみ
- コンテキスト1Mトークン、出力128K
- Z.aiによればTerminal-Bench 2.1で88.2
- $0.15/$0.50の安価なマルチモーダルの兄弟モデルFlash
気になる点
- 非常に冗長で、推論をオフにできない
- メインのモデルはテキストのみ
- FP8の重みだけで約753 GB
- 強い攻撃的サイバー能力があり、組み込みの安全策がない
おすすめの人
ライセンスの制限が最小限で、高性能なオープンのコーディング・エージェント向けモデルを求める開発者や企業に向いています。
GLM-5.3の代替
GLM-5.3：よくある質問
- GLM-5.3は使う価値があるか？
- クローズドな最先端モデルに数ポイント差まで迫るオープンウェイトのコーディングモデルで、ライセンスを読み返す必要がある人はほとんどいません。 評価は5点満点中4.4点です。
- GLM-5.3の料金は？
- オープンウェイトは修正版MITライセンス。Z.ai API：100万トークンあたり入力$1.40 / キャッシュ$0.26 / 出力$4.40。GLM-5.3-Flashは$0.15 / $0.50。
- GLM-5.3の欠点は？
- 非常に冗長で、推論をオフにできない; メインのモデルはテキストのみ; FP8の重みだけで約753 GB; 強い攻撃的サイバー能力があり、組み込みの安全策がない.
- GLM-5.3は誰に向いているか？
- ライセンスの制限が最小限で、高性能なオープンのコーディング・エージェント向けモデルを求める開発者や企業に向いています。
- チームや本番環境でGLM-5.3を使うと費用はいくらか？
- Z.aiは100万トークンあたり$1.40/$4.40、キャッシュ入力$0.26で、キャッシュの保存は期間限定で無料としています。Artificial Analysisの計算では指数のタスクあたり$2.01で、GPT-6.1 Solは$0.72です。セルフホストでは約753 GBのFP8の重みに加えてキャッシュ用のメモリが必要です。
- GLM-5.3は企業データを扱っても安全か？
- Z.aiのAPIはシンガポールから運営されています。データ処理規約では、顧客に代わって顧客データを処理し、リアルタイムで処理するAPIの入出力は保存しないとしています。APIのプロンプトを学習に使うかどうかの明示的な記述は公表されていません。セルフホストならデータは社内にとどまります。
- GLM-5.3の代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はKimi K3, DeepSeek-V4-Pro, Qwen3.8-Max 、 MiniMax-M3です。
回答確認日：2026年10月26日