3,580 億パラメータの GLM-47 がリリースされましたMIT ライセンス、超長テキスト コンテキスト、および積極的な価格プランによる開発者の注目
中国の AI ブックメーカーオッズ Zai は、超大規模言語モデル「GLM-47」を発表し、世界の生成 AI 市場に挑戦しました。同社によると、GLM-47はコストを最大80％削減しながらGPT-4レベルのパフォーマンスを提供するという。 AIインフラのコスト負担が増大する中、価格とオープン性の両方を重視した戦略です。
GLM-47 は合計 3,580 億個のパラメータを持つ大規模なモデルであり、専門家混合 (MoE) 構造を採用しています。最も注目すべき部分は、最大 200,000 個のトークンを表示できるコンテキスト ウィンドウです。説明によると、大規模なコード ベースまたは長いドキュメントを一度に処理するように設計されています。
Zai は、MIT ライセンスに基づいて GLM-47 のモデル全体の重みをリリースしました。開発者は、Hugging Face を通じてモデルをダウンロードし、ローカル環境で直接実行できます。 API呼び出しによる継続的なコストが発生しない仕組みとなっているため、商用利用の制限が少ないです。クローズドモデルを重視する最近の市場傾向とは異なる選択です。
パフォーマンス指標も発表されました。 Zaiによると、2か月前に実施した比較評価において、前モデルのGLM-46はクロード・ソネット4に対するコーディングチャレンジで486%の勝率を記録した。同社によれば、GLM-47は数的推論ベンチマークAIME-25で939%、LiveCodeBenchコーディングテストで828%のスコアを達成し、同カテゴリーで発表されたクロードの数値を上回ったと説明している。
効率性も重視されました。 GLM-47 は、同じタスクを実行するために以前のバージョンよりも約 15% 少ないトークンを使用します。トークン使用量の削減はコスト削減に直接つながります。実際の料金体系を見ると、GLMコーディングプランは月額3ドルから始まり、API利用料金は入力トークン100万個あたり060ドル、出力トークン100万個あたり2ドルに設定されている。クロードシリーズモデルの公示料金と比較すると大きな差があります。
機能の面では、GLM-47 は主にコード生成と推論、大規模なコンテキスト処理、およびエージェントベースのタスクのパフォーマンスをターゲットとしています。 OpenAI スタイルのツール呼び出しがサポートされており、外部システム呼び出しと複数ステップのタスク計画が可能です。また、vLLM、SGLang、LMDeploy などの主要な推論エンジンとの統合もサポートしています。
さまざまなアクセス経路があります。開発者は、Zai 独自の API および OpenRouter を通じてモデルを使用でき、完全なローカル展開も可能です。問題の難易度に応じて「思考モード」をオンまたはオフにする設定も用意されています。
しかし、市場の反応は慎重です。公開されているベンチマーク結果は同社の発表に基づいており、実際のサービス環境での長期安定性やパフォーマンスについてはさらなる検証が必要です。もう 1 つの実際的な制限は、非常に大規模なモデルをローカルで運用するには依然として高額なハードウェア コストが必要であることです。
それにもかかわらず、GLM-47のリリースは、ブックメーカーボーナスのAI産業が価格、開放性、規模という3つの側面で西側中心の市場構造に直接挑戦していることを示している。世界の開発者コミュニティの選択によって、高価な API 中心のビジネス モデルに依存してきた既存の秩序を打ち破ることができるかどうか、将来の傾向が決まると予想されます。