GLM 5.2 vs Claude Opus 4.6: 8倍安いが、十分に優秀なのか？

1百万出力トークンあたり3ドルで利用できるMITライセンスのモデルが、コーディング、科学、エージェントタスクを含む主要ベンチマークのほとんどで、25ドルのプロプライエタリなフロンティアモデルを上回りました。

ただし、GLM 5.2 vs Claude Opus 4.6 は、きれいなダビデ対ゴリアテの物語ではありません。GLM 5.2 は、一部の競合よりタスクごとに消費するトークンがほぼ2倍で、画像入力をサポートしておらず、エコシステムもまだ若いです。Opus 4.6 は 4.7 と 4.8 に取って代わられており、この比較には賞味期限があります。

判断にあたって重要なのは次のとおりです。

すべてを1つの表に

Opus 4.6 の SWE-bench Pro に関する注記: スコアは評価設定に応じて 47.1%（Scale private）から 53.4%（Anthropic scaffold）までの範囲です。Terminal-Bench のバージョンも異なる（v2.0 と v2.1）ため、単純比較は完全ではありません。

GLM 5.2 が優れている点

コーディング。 SWE-bench Pro 62.1% に対して Opus 4.6 は 51.9–53.4%。Terminal-Bench 81.0% に対して 65.4%（バージョンは異なりますが、その差は大きいです）。GLM 5.2 は、主要なすべてのコーディングベンチマークで最も強力な open-weight モデルです。

科学。 GPQA Diamond 89–91.2% 対 84.0%。ベンダー報告スコア（91.2%）と独立評価（約89%）には多少の差がありますが、GLM 5.2 は両方でトップです。

サイバーセキュリティ。 SemgrepのIDORベンチマーク: GLM 5.2は基本的なプロンプトでF1スコア39%を記録し、Claude Code（Opus 4.6上）をF1スコア37%で上回りました。コスト: 1件の脆弱性発見あたり約$0.17。単一のベンチマーク、単一の脆弱性クラスですが、推論負荷の高いセキュリティタスクでオープンウェイトモデルが最先端のエージェントを上回ったのは注目に値します。

速度。 ~197トークン/秒 対 ~46トークン/秒。約4倍高速。

価格。 出力は $3/M 対 $25/M — トークンあたり 8.3 倍安い。

Opus 4.6 が優れている点

法的推論。 BigLaw Bench は90.2%で、Claudeモデルの中で最高、満点は40%。GLM 5.2 については、同等の法務ベンチマークの報告はありません。

知識労働を集約する。 GLM 5.2はGPQA Diamondスコアが高いにもかかわらず、Opus 4.6はGDPval-AA（専門的知識労働）でリードしており、総合知識ギャップは76.2対67.2です。傾向として、GLM 5.2は難しい科学 प्रश्नにうまく対応しますが、Opus 4.6は専門的知識タスク全般にわたってより強力です。

マルチモーダル入力。 Opus 4.6 は画像を受け付けます。GLM 5.2 はテキストのみです。

エコシステム。 Claude Code、Anthropic API、Bedrock、Vertex AI — ツール使用、構造化出力、そして compaction API のための成熟したツール群。GLM 5.2 は 6+ のプロバイダーがありますが、本番グレードの統合はより少なめです。

労力制御。 4段階（low–max）対2段階（high, max）。単純なタスクでのコスト最適化のために、より細かな粒度を提供します。

トークン冗長性の落とし穴

GLM 5.2 はコーディング評価において1タスクあたり約43,000の出力トークンを消費します。MiniMax M3 は約24,000、Kimi K2.6 は約35,000です。

タスクごとに見ると、GLM 5.2 は Opus 4.6 より約6倍安価です。これは、トークン単価から示唆される8倍ではありません。それでも大きな差ですが、ベンチマークは自分のワークロードで行い、総トークン消費量を測定してください。

オープンウェイトの要素

自己ホスティング。 40Bのアクティブパラメータ（MoE）により、推論は密な753Bモデルよりも実現しやすくなっています。vLLM、SGLang、および標準的なフレームワークをサポートしています。

データのプライバシー。 自社ホスティングにより、データを第三者のサーバーから離しておけます。規制の厳しい業界では、これはどのベンチマークよりも重要になることがあります。

ファインチューニング。 オープンウェイトはドメイン適応を可能にします。Opus 4.6 はブラックボックスです。

ロックインなし。 6以上のプロバイダーに加え、自社ホスティングにも対応。単一ベンダーの価格設定やポリシーに依存しません。

オープンソースのプログラミングモデルを検討しているチームにとって、GLM 5.2 は大きな能力向上です。

有効期限

Opus 4.6 は 2026 年 2 月にリリースされました。Opus 4.8（Intelligence Index 56）と Sonnet 5（Opus 4.6 と同等で、より低価格）はその後登場しました。

では、なぜ GLM 5.2 を Opus 4.6 と比較するのでしょうか?

• Opus 4.6 は、今なお多くの Claude Code の構成や本番システムを支えています

• この階層では価格性能の対比が最も鮮明です — GLM 5.2 は、コストの 1/8 で Opus 4.6 に十分対抗できます

• Opus 4.8 に対しては、GLM 5.2 はコーディングでは競り合うものの、幅広さでは劣ります

決定木

1. 画像入力が必要ですか? → Opus 4.6+. GLM 5.2 is text-only.

2. データプライバシーまたは自社ホスティングが必要ですか？ → GLM 5.2。お使いのハードウェアで実行できる唯一の विकल्पです。

3. 主なワークロードはコーディング/エージェント的なものですか? → GLM 5.2 — 競争力がある、またはそれ以上で、6〜8倍安価。

4. 主な業務は法務または幅広い知識業務ですか？ → Opus 4.6以上。統合された知識のギャップは一貫しています。

5. 大規模運用でコスト制約あり？ → まずはGLM 5.2から始め、難しいケースはOpusに振り分けます。APIアグリゲーターを使えば、ハイブリッドルーティングが簡単です。

6. 強い制約がない？ → デフォルトは GLM 5.2。価格差が8倍あるため、まずはこれを選ぶのが合理的です。

よくある質問

GLM 5.2 は本当に Claude Opus 4.6 と同じくらい優れているのでしょうか？

コーディング（SWE-bench Pro: 62.1% vs ~52%）と科学的推論（GPQA Diamond: ~90% vs 84%）では、GLM 5.2 が優位です。総合的な専門知識労働では、Opus 4.6 のほうが強いです。Intelligence Index は、GLM 5.2 が 51、Opus 4.6 が ~44 です。

GLM 5.2はどれくらい安いですか？

トークンあたり8.3倍（出力は$3対$25/M）。GLM 5.2のトークン出力の多さを考慮すると、タスクあたり約6倍。

GLM 5.2 をセルフホストできますか?

はい — MITライセンス、400億のアクティブパラメータ（MoE）、vLLM/SGLang/xLLM/ktransをサポートしています。かなりのGPUリソースが必要ですが、同程度の総サイズの密なモデルを提供するよりもはるかに実用的です。

GLM 5.2 は画像をサポートしていますか？

いいえ、テキストのみです。Opus 4.6 はテキストと画像を扱います。

なぜ Opus 4.8 と比較しないのですか？

Opus 4.8（Intelligence Index 56）は最新ですが、Opus 4.6 は依然として広く導入されています。GLM 5.2 は 4.6 世代に対して十分に有力な挑戦者であり、4.8 に対してはコーディングでは競合するものの、幅広さではやや劣ります。

GLM 5.2 は最高のオープンソースモデルですか?

コーディングに関しては、はい — SWE-bench Pro、Terminal-Bench、そして FrontierSWE において最上位の open-weight。Intelligence Index 51、open-weight では最高（中央値: 25）。

GLM 5.2 は Opus 4.6 と比べてどれくらい速いですか？

約4倍高速。197トークン/秒 対 46トークン/秒。TTFT: 1.37秒 対 1.87秒。

Opus 4.6 から GLM 5.2 に切り替えるべきですか？

大規模なコーディング／エージェント型タスクでは、真剣に評価してください。自分のタスクで品質と総トークン消費量を測定しましょう。知識集約型またはマルチモーダルな作業では、Opusのままにするか、より安価なAnthropicの選択肢としてSonnet 5を検討してください。

GLM 5.2 はどこで利用できますか？

DeepInfra ($0.95/$3.00)、Z.ai ($1.40/$4.40)、OpenRouter ($0.77/$2.42)、Fireworks、FriendliAI、Novita、Together。HuggingFace 経由でセルフホスト。クロスモデルの価格については、GPT-5.6 pricing guideをご覧ください。