GLM-4

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開発元 北京芝浦華章科技有限公司
公式サイト https://bigmodel.cn/

GLM-4 は、Zhipu AI が自社開発した一連の基本言語モデルです。 GLM-4-Plus、GLM-4-Air、GLM-4-Flash などの複数のバージョンが含まれており、高インテリジェンスのフラッグシップから無料の軽量モデルまで、さまざまなニーズをカバーします。テキストの理解、論理的推論、ツールの呼び出し、ネットワーク検索、その他の機能をサポートします。

GLM-4 製品インターフェース

GLM-4

コアパラメータと統計

GLM-4 は、Zhipu AI が自社開発した基本言語モデル シリーズで、フラッグシップからフリーまでの複数のレベルをカバーしており、BigModel オープン プラットフォームを通じて API の形式で提供されます。

プロジェクト 広報
モデルシリーズ GLM-4-Plus、GLM-4-Air-250414、GLM-4-AirX、GLM-4-FlashX-250414、GLM-4-Flash-250414
入力モーダル テキスト
出力モーダル テキスト
コンテキストウィンドウ 128K (一部のバージョンは 1M をサポート)
最大出力 4K ～ 16K (バージョンによって異なります)
導入フォーム パブリック API (BigModel オープン プラットフォーム)
請求方法 トークン課金、無料版速度制限通話
サポート機能 ストリーミング出力関数呼び出し、構造化出力 MCP、コンテキスト キャッシュ
サポートされているプラ​​ットフォーム Web コンソール API

上記の情報は BigModel の公式ドキュメントに基づいています。

ユーザーと市場の認識

GLM-4-Plusは、SuperBench大型モデルの評価において世界トップ3にランクインし、これまでのトップ3における海外モデルの独占を打ち破りました。 GPT-4o との比較テストでは、GLM-4-Plus はほとんどのタスクで GPT-4o に近いか、部分的に超えており、総合的な機能は GPT-4o の 99% に達します。 GLM-4シリーズは、金融、教育、医療、政府事務などの分野をカバーする中国のさまざまな業界のエンタープライズレベルのAIアプリケーションシナリオで広く使用されています。

コストメリット

モデルバージョン 価格 (元/百万トークン) ポジショニング
GLM-4-プラス 5 高度にインテリジェントなフラッグシップ
GLM-4-Air-250414 0.5 高いコストパフォーマンス
GLM-4-AirX 10 非常に速い推論
GLM-4-フラッシュX-250414 0.1 高速かつ低価格
GLM-4-フラッシュ-250414 無料 インクルーシブな体験
  • C サイド: BigModel コンソールを通じて登録して、無料トライアル トークンを受け取ります。
  • 開発者: モデルに基づく従量課金制の料金設定、Batch API の 50% オフ。
  • エンタープライズ: 民営化された展開とカスタマイズされたソリューションをサポートします。価格はビジネス契約に応じます。

主な機能

  • テキストの理解と生成: 高品質の中国語と英語のテキストの理解、複数ラウンドの対話、コンテンツ作成、および知識の Q&A をサポートします。
  • 論理的推論と数学: 数学的問題解決、コードアルゴリズム、論理的判断およびその他のタスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮します。
  • 関数呼び出し: 外部ツールの統合をサポートし、検索やデータベース API などの外部機能を呼び出すことができます。
  • 構造化出力: システム統合を容易にするために、JSON などの構造化形式での出力をサポートします。
  • MCP プロトコルのサポート: 外部 MCP ツールとデータ ソースを柔軟に呼び出して、アプリケーション シナリオを拡張できます。
  • ストリーミング出力: リアルタイムのストリーミング応答をサポートし、インタラクティブなエクスペリエンスを向上させます。
  • コンテキスト キャッシュ: 長時間の会話のパフォーマンスを最適化するインテリジェントなキャッシュ メカニズム。

モデルとバージョンの進化

GLM-4 シリーズは複数のバージョンで構成されており、左から右に機能が増加しています。

  • GLM-4-Flash-250414: 無料モデル、128K コンテキスト、26 言語をサポートし、軽量の一般的なシナリオに適しています。
  • GLM-4-FlashX-250414: Flash の強化版、超高速推論速度、0.1 元/100 万トークン。
  • GLM-4-Air-250414: コスト効率の高いベース、15T データ事前トレーニング、強化されたエージェント機能。
  • GLM-4-AirX: Air エクストリーム スピード バージョン。同じパフォーマンスでより高速な推論速度を実現します。
  • GLM-4-Plus: フラッグシップ バージョン。GPT-4o に近い複数のベンチマークがあり、複雑な推論や高精度のタスクに適しています。

技術的な利点

  • アーキテクチャ: GLM が独自に開発したアーキテクチャに基づいており、高品質の合成データと PPO 強化学習を使用して推論パフォーマンスを向上させます。
  • トレーニング データ: GLM-4-Air は、事前トレーニングに 15T の高品質データを使用し、豊富な推論合成データを組み込みます。
  • 長文の最適化: 正確な長文と短文のデータ混合戦略により、長文の推論効果が大幅に強化されます。
  • エージェント機能の強化: トレーニング後のフェーズでは、拒否サンプリングと強化学習を通じて、命令追従、コード生成、関数呼び出しなどのエージェントのアトミック機能が強化されます。
  • 多言語サポート: GLM-4-Flash は最大 26 言語をサポートします。

使い方

入口 説明 リンク
BigModel コンソール アカウントの登録、API キーの取得、アプリケーションの管理 https://bigmodel.cn/console/overview
模型体験センター モデルの効果をオンラインでテストする https://bigmodel.cn/trialcenter/modeltrial/text
API 呼び出し 標準の HTTP インターフェイスを通じて呼び出されます。 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions
SDK Python (zai-sdk) 、 Java (zai-sdk) 詳細については、公式ドキュメントを参照してください。

一般的な呼び出し (cURL): 「」バッシュ カール -X POST "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions" \ -H "認可: ベアラー YOUR_API_KEY" \ -H "コンテンツ タイプ: application/json" \ -d '{ "モデル": "glm-4-plus", "メッセージ": [{"ロール": "ユーザー", "コンテンツ": "Hello"}], "max_tokens": 4096、 「温度」：0.7 }' 「」

製品の価格設定

GLM-4 シリーズはモデルのバージョンによって価格が異なります。詳細な価格は、BigModel 公式 Web サイトのリアルタイム ページに基づいています。

  • GLM-4-Plus: 5 元/100 万トークン
  • GLM-4-Air-250414: 0.5 元/100 万トークン
  • GLM-4-AirX: 10元/100万トークン
  • GLM-4-FlashX-250414: 0.1 元/100 万トークン
  • GLM-4-Flash-250414: 無料

新規ユーザーは登録時に無料のエクスペリエンス トークンを受け取り、Batch API 呼び出しで 50% の割引をお楽しみいただけます。

アプリケーションのシナリオ

  • インテリジェントな顧客サービスと対話: GLM-4-Flash または GLM-4-Air を使用して、同時実行性が高く、低コストのインテリジェントな質問と回答システムを構築します。
  • コンテンツ作成とコピー生成: GLM-4-Plus に基づいて、高品質のマーケティング コピー、ニュース レポート、ソーシャル メディア コンテンツを生成します。
  • コード開発支援: 関数呼び出しとエージェント機能を通じて、コードの生成、デバッグ、解釈を支援します。
  • データ分類と情報抽出: 大量のテキストの意味理解、自動分類、構造化フィールド抽出。
  • 翻訳と多言語処理: 多言語翻訳と多言語混合テキストの正確な処理をサポートします。

該当する人

  • 開発者: API を通じて GLM-4 機能を独自のアプリケーションに統合し、ボリュームに基づいて課金され、柔軟で制御可能です。
  • 企業顧客: 民営化された展開またはカスタマイズされたソリューションを必要とする企業は、ビジネス チャネルを通じてそれらを入手できます。
  • 個人ユーザー: BigModel Experience Center またはサードパーティ アプリケーションを通じて間接的に GLM-4 機能を使用します。
  • 該当しないシナリオ: 超長いコンテキスト (1M+) を必要とする特定のタスクには GLM-4-Long を選択することをお勧めします。マルチモーダルな視覚的理解が必要な場合は、GLM-4V シリーズを選択することをお勧めします。

概要と展望

GLM-4 は Zhipu AI の中核となる基本言語モデル シリーズであり、無料からフラッグシップまであらゆるレベルのニーズをカバーしており、中国語のシナリオにおいてコストとパフォーマンスに大きな利点があります。その API は BigModel プラットフォームを通じて提供され、そのエコシステムは SDK、MCP、インテリジェント エージェント マーケット、およびその他の周辺機能をカバーします。

調達/採用リスク評価: GLM-4 シリーズの一部の古いバージョン (GLM-4-0520 など) は非推奨サイクルに入っており、ユーザーはバージョンの置き換えスケジュールに注意を払う必要があります。モデルは API の形式で提供され、企業の民営化展開には別個のビジネス コミュニケーションが必要です。価格と同時実行制限は、BigModel 公式 Web サイトのリアルタイム情報の影響を受けるため、公式の価格ページを定期的に確認することをお勧めします。

関連ツール: hugging-face、replicate

技術的な利点と能力の限界

AI モデルおよび API 製品としての GLM-4 のコア機能は、テクノロジーの選択と実装効果に直接影響する以下の側面を通じて深く理解できます。

推論パフォーマンスとベンチマーク パフォーマンス モデルの推論パフォーマンスは、標準的な NLP タスク (テキスト生成、コード補完、意味理解、マルチターン対話、情報抽出など) のパフォーマンスに反映されます。公開されているベンチマーク テスト リスト (MMLU、HumanEval、GSM8K など) を通じて水平比較を行うことをお勧めしますが、ベンチマーク テストのスコアと実際のビジネス シナリオのパフォーマンスの間にはギャップがある可能性があることに注意してください。実際のユーザー エクスペリエンスに影響を与える主な指標には、推論速度 (トークン/秒または応答遅延。ユーザー エクスペリエンスの滑らかさを直接決定します)、コンテキスト ウィンドウの長さ (一度に処理できる入力サイズを決定し、処理できるタスクの複雑さに影響します)、出力品質の一貫性 (同じ入力の複数の出力の結果の安定性。信頼性の認識に影響します) が含まれます。

API の互換性と開発エコシステム 主流の開発フレームワーク (LangChain、LlamaIndex、セマンティック カーネルなど) との API 互換性の深さは、統合開発のコストとサイクルに直接影響します。次の統合の側面に注意することをお勧めします: SDK でサポートされる言語タイプの範囲 (Python、JavaScript、Go、Java などの主流言語に公式 SDK があるかどうか)、ストリーミング出力のサポート (SSE/WebSocket プロトコルの互換性)、関数呼び出しとツールの使用機能 (モデル出力の構造化関数呼び出しへのマッピングをサポートするかどうか)、構造化出力の柔軟性 (JSON モード)、エンタープライズ レベルのインフラストラクチャとの統合機能 (VPC デプロイメント、プライベート)リンク、統一 ID 認証）。完全な API ドキュメントと豊富なコード サンプルにより、開発への参入障壁が大幅に下がり、統合の時間とコストが削減されます。

導入の柔軟性とコストのトレードオフ データ プライバシー要件、遅延の感度、使用規模に応じて、GLM-4 はクラウド API 呼び出しまたはオンプレミス展開オプションのいずれかを選択できます。クラウド展開の利点は、運用とメンテナンスのコストがゼロであること、および柔軟な拡張性であることです。これは、使用量の変動が大きいシナリオや迅速なプロトタイプ開発に適しています。ローカル展開では、完全なデータ主権と低遅延 (ネットワークの往復オーバーヘッドなし) が提供されますが、GPU などのハードウェアの購入コストと運用および保守の人件費を負担する必要があります。月間 API 呼び出し量 100 万回または月額料金 1,000 ドルを基準分割線として使用することをお勧めします。このしきい値を下回ると、クラウド API の方が費用対効果と柔軟性が高くなります。このしきい値を超えた後は、ハードウェアの減価償却費、電気代、運用保守の人件費などの要素を考慮して、自己展開ソリューションの総所有コストを総合的に評価する必要があります。

モデルの選択とバージョン戦略

GLM-4 シリーズ モデルを選択する場合は、特定の使用シナリオに応じて、さまざまなバージョンのモデル機能を一致させることをお勧めします。パラメータが大きいバージョンは、複雑な推論や複数ステップのタスクのパフォーマンスが向上しますが、コストが高く、遅延が長くなります。小さなパラメータのバージョンは、日常会話や簡単な質疑応答などのシナリオですでに満足のいく出力品質を提供でき、コストは大きなバージョンの数分の一にすぎません。推奨される選択戦略は、コストを削減するために標準シナリオでは小規模および中バージョンを使用し、複雑な推論タスクを処理する必要がある場合にのみ大きなバージョンのモデルを呼び出すことです。この階層呼び出し戦略により、出力品質に大きな影響を与えることなく、全体的な API コストを 40 ～ 60% 削減できます。

バージョン情報

  • GLM-4-Plus アルティメット エディション ：GLM-4 シリーズの高度にインテリジェントなフラッグシップ バージョンは、言語理解、論理的推論、命令追従、長いテキスト処理などにおいて優れたパフォーマンスを備えており、ほとんどのタスクは GPT-4o に近いものです。公式の正確な発売日はまだありません。
  • GLM-4-エアー-250414 ：費用対効果の高い基本言語モデル、15T データの事前トレーニング、ツール呼び出し、ネットワーク検索、コードなどの強化されたエージェント機能。公式の正確な発売日はまだありません。
  • GLM-4-Flash-250414 無料版 ：無料の言語モデル。128K コンテキスト、26 言語、外部ツール呼び出しをサポートし、高い同時実行性と軽量のシナリオに適しています。公式の正確な発売日はまだありません。

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