GLM-5.1の衝撃｜Opus超えMIT無料AIの全貌
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「オープンソースAIはまだClaudeやChatGPTには追いつけない」——そんな常識が、2026年4月7日に覆りました。中国のスタートアップZ.aiが公開したGLM-5.1は、プログラミングの実力を測る権威ある試験でOpus 4.6・GPT-5.4を上回り、しかもMITライセンスで誰でも無料で使える破格の一手。この記事では、その中身をやさしく解説します。
GLM-5.1（General Language Model 5.1）は、中国のZ.ai（旧Zhipu AI、清華大学発のAIスタートアップ）が2026年4月7日に公開した大規模言語モデルです。前モデルGLM-5のアップグレード版で、特に「エージェントとしての働き」（AIが自分で考えて作業を進める能力）を強化したのが特徴です。
最大のポイントは「オープンソース」であること。モデルの中身（重みデータ）がHuggingFaceとModelScopeで公開されており、MITライセンスのもとで誰でも自由にダウンロード・改造・商用利用できます。MITライセンスは「著作権表示だけ残してくれれば何をしてもOK」という、世界で最も緩いライセンスのひとつ。ChatGPTやClaudeのような「中身は秘密のAI」とは対極の存在です。
たとえるなら、「トヨタが自動車のすべての設計図を無料公開して、誰でも真似してEVを作れるようにした」ような事件。これまで中国のAIというと「性能はそこそこ」のイメージでしたが、GLM-5.1は世界のトップと肩を並べる水準に一気に登ってきました。
開発したZ.aiは、2019年に清華大学の知能技術・システム国家重点研究所からスピンアウトした企業。中国版「OpenAI」と呼ばれ、2025年に社名をZhipu AIからZ.aiにリブランドしました。中国政府の強力なバックアップを受けており、ファーウェイやアリババと並ぶ中国AIの主要プレイヤーです。
GLM-5.1がこれほど話題になった最大の理由は、ベンチマーク（性能テスト）の結果です。プログラミングAIの実力を測る最も厳しい試験SWE-Bench Proで、GLM-5.1は58.4点という驚異の成績を叩き出しました。
SWE-Bench Proは、「GitHubの実際のバグ修正タスクをAIに解かせる」という超実践的な試験。合格するには、何十万行もあるコードを読んで、バグの原因を特定し、正しい修正コードを書かなければなりません。中学生でもわかるようにたとえると、「巨大な図書館の中から、特定の誤植を見つけて正しく直す仕事をAIに任せる」ような難しさです。
さらに驚きなのは「Artificial Analysis Intelligence Index」という総合知能指数で、GLM-5.1（推論モード）が51点を獲得。同サイズのオープンモデルの平均値27点を大きく引き離しています。クローズドモデルの上位陣に真正面から肩を並べた初のオープン重みモデルとして、歴史的な瞬間と評されています。
ちなみに、Z.aiは「Claude Opus 4.6の94.6%のコーディング性能を発揮する」と公式に謳っており、価格は10分の1以下。「ほぼ同じ性能が10分の1の値段で手に入る」という、開発者にとって夢のような話が現実になりつつあります。
GLM-5.1は744B（7,440億）パラメータという巨大モデルですが、MoE（Mixture of Experts、専門家の混合）という仕組みを採用しています。これは「256人の専門家を集めたチームから、質問に応じて8人だけを選んで答えさせる」ような方式。
たとえるなら、「病院の総合受付が、患者の症状を聞いて最適な専門医3〜4人だけを呼び出して診察させる」ようなもの。すべての医者を呼ぶのではなく、必要な人だけ動かすので、計算コストが激減します。実際、推論時にアクティブになるパラメータは40B（400億）だけ。これはClaude Opusと比べてかなり小さく、動かすコストが安くなる秘密です。
GLM-5.1の最も画期的な点は、「8時間の自律コーディング」能力。人間が指示した後、AIが「計画→実行→テスト→修正→最適化」というループを止まらずに繰り返し、最大8時間ほぼ無人で作業を進めることができます。
イメージとしては、「朝『この機能を作って』と指示を出して夕方帰ってくると完成している優秀なインターン生」のような存在。従来の対話型AI（ChatGPTなど）が「一問一答」だったのに対し、GLM-5.1は「任せておけば勝手に仕上げる」タイプに進化しました。
もうひとつの注目点は、GLM-5.1がHuawei Ascend 910Bチップだけで訓練された点。Nvidia製GPUを一切使わずに先端AIを作り上げた事例として、世界中のAI業界で衝撃を持って受け止められています。
つまり、「アメリカの半導体輸出規制に対する中国の回答」という政治的な意味合いも大きいのです。日本の半導体産業にとっても、「Nvidia一強時代は永遠ではない」ことを示す重要なサインといえます。
GLM-5.1がどんな立ち位置にいるのか、主要ライバルと比較してみましょう。
注目すべきは、上位モデルの中で「MITライセンス」を採用しているのはGLM-5.1だけという点。他のオープンソースAIには「商用利用には条件あり」「大企業は別料金」といった制限がついていることが多いのに対し、GLM-5.1は「好きに使っていいよ」という究極の自由度を提供しています。
API料金を比較すると衝撃度がさらに増します。Opus 4.6の入力トークン1M（100万）あたり$15に対し、GLM-5.1は$1.00——15分の1です。GLMコーディングプラン（promo）なら月額わずか$3から使い始められます。これは「スタバのラテ1杯の値段」で、世界最先端のAIコーディング支援が手に入る計算になります。
GLM-5.1は主に英語と中国語で訓練されたモデルですが、日本語の技術的指示への対応は概ね良好と報告されています。とはいえ、日本語のニュアンスを理解する力では国産LLM（LLM-jp-4など）に軍配が上がる場面も。「コード作成は英語ベース、日本語ドキュメント生成は国産モデル」という使い分けが現実的でしょう。
日本の中小IT企業にとって、GLM-5.1の登場は大きなチャンスです。
東京都内のとあるWebシステム開発会社（従業員30名）を想像してみてください。これまでClaude APIに月額60万円を払っていましたが、GLM-5.1に切り替えたことで月6万円まで激減。浮いた54万円で新人エンジニアを1人追加採用できる計算になります。こうした変化が、2026年後半から日本のIT業界で次々と起こる可能性があります。
一方で注意も必要です。GLM-5.1は中国企業の製品であり、API経由での利用ではデータが中国サーバーに送信される可能性があります。政府機関・金融・医療などの機密性の高い業務では、自社サーバー（オンプレミス）にデプロイするのが基本。HuggingFaceからダウンロード→社内運用すれば、このリスクは回避できます。
GLM-5.1を使うには、主に3つの方法があります。
Z.ai公式サイトで月額$3（プロモ価格）のサブスクリプションに加入すれば、ClaudeのようにCLIツール経由でGLM-5.1を使えます。コーディング専用の統合環境「GLM Code」も提供されており、VSCodeやClaude Codeと連携可能。一番お手軽な選択肢です。
Z.aiの開発者プラットフォーム「BigModel」でAPIキーを取得すれば、Pythonなどから呼び出せます。料金は入力$1.00 / 出力$3.20 per 1M tokens。またOpenRouter経由でも利用可能（$1.26 / $3.96）。
機密データを扱う企業は、HuggingFace（zai-org/GLM-5.1）から重みをダウンロードして自社サーバーで動かすのが最適。FP8量子化版（zai-org/GLM-5.1-FP8）なら、必要なGPUメモリが大幅に減り、NVIDIA H100 ×4〜8枚程度の環境で実用的に動作します。vLLMというソフトウェアを使うと、複数GPUでの並列処理が簡単に設定できます。
A. コーディング分野では、はい。特にSWE-Bench Proという実戦的テストで1位を獲得しました。ただし総合力や会話の自然さではClaude・GPTにまだ一日の長があります。エージェント型コーディングやバグ修正に特化した用途では、GLM-5.1が最適解といえます。
A. 実用レベルですが、純日本語の文章生成では国産モデル（LLM-jp-4、Sakana Namazuなど）に及ばない場面もあります。英語ベースのコード生成と日本語コメントの混在なら問題なく、多くの日本企業の開発現場で使える水準です。
A. 用途次第です。API経由で使うとデータが中国サーバーを経由する可能性があり、機密データには非推奨。一方、MITライセンスでオープンソース公開されているので、自社サーバーにダウンロードして完全オフラインで運用すれば、データ流出リスクはゼロです。重みデータ自体は誰でも検証可能で、バックドア等の懸念はコミュニティによって精査されています。
A. フルモデル（744B）を個人PCで動かすのは事実上不可能です（数百GB のGPUメモリが必要）。ただしAPI経由なら月$3から、ブラウザからz.aiのチャット画面で無料試用も可能。本格的にローカル運用したい場合はクラウドGPUサービス（RunPod、Vast.aiなど）を時間借りするのが現実的です。
A. Z.aiは「数ヶ月単位で次世代モデルを出す」方針を示しており、GLM-6や日本語特化モデルの可能性も示唆されています。また、DeepSeek・Qwen・Moonshotなど中国系オープンソース陣営は互いに激しく競争しており、2026年後半にはさらに強力なオープンモデルが登場する見込みです。オープンソースAIの性能向上スピードは、クローズドモデルを上回るペースになりつつあります。
AIは「少数の巨大企業が独占する時代」から「オープンに共有される時代」へ——その転換点が、まさに今起きています。開発現場でAIコストに悩む方も、機密データを社外に出せずに諦めていた方も、GLM-5.1は新しい選択肢を提供してくれます。あなたのプロジェクトに、この「Opus超えの無料AI」をどう組み込むか、今日から考えてみてください。
この記事は AI Friends からのクロスポストです。