この記事は、現在利用可能な最先端のオープンソース大規模言語モデルである GLM 4.5 と Qwen3 235B 2507 の包括的かつ最新の比較を提供します。アーキテクチャ、推論能力、効率性、ベンチマーク結果、価格、使いやすさを詳細に分析することで、以下の点を理解するのに役立ちます。
- 主な違いを理解する — 技術設計、パフォーマンス、デプロイシナリオにおけるモデル間の相違点。
- ニーズに最適なモデルを特定する — 長いコンテキスト処理、コスト効率、推論の深さ、コード生成能力のいずれを重視するかに基づいて。
GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: アーキテクチャ比較
| 特徴 | Qwen3 235B A22B Instruct 2507 | GLM 4.5 |
|---|---|---|
| モデルサイズ | 235B 総パラメータ数 22B アクティブパラメータ数 |
355B 総パラメータ数、32B アクティブパラメータ数 |
| オープンソース | はい | はい |
| アーキテクチャ | MoE (Mixture of Experts) | MoE (Mixture of Experts) |
| コンテキスト長 | 262,144 トークン | 128,000 トークン |
| 言語サポート | 多言語 | 中国語と英語 |
| マルチモーダル | テキストからテキスト | テキストからテキスト |
| 推論モード | 「思考モード」なし（内部チェーン・オブ・ソートや thinking ブロックはなし） |
「思考モード」と「非思考モード」の両方をサポート |
| 改善点 | 指示追従に最適化された指示チューニング 一般的なテキスト生成、推論、数学、科学、コーディング、ツール使用に最適化 オープンエンドかつ主観的なタスクにおける人間の好みへのアライメントが改善 |
前例のない規模での MuonClip オプティマイザー スケーリングの安定性のための新しい最適化手法 ハイブリッド推論：複雑な推論とツール使用のための思考モード、即時回答のための非思考モード |
パラメータ数 (235B) は Qwen-3 のパフォーマンスにどのような影響を与えるのか？
約 2350 億のパラメータ数により、Qwen 3 は膨大な知識ベースと高度なニュアンス理解能力を備えています。MoE アーキテクチャがこの規模を実用的にしている鍵です。一度に約 220 億のパラメータのみを活性化することで、モデルは大きな総サイズに伴う知識と推論能力を達成しつつ、はるかに小規模な高密度モデルに近い推論コストを実現します。これにより、パフォーマンスの質と計算効率の優れたバランスが提供され、禁欲的な 235B 高密度モデルのコストをかけずに複雑な問題に取り組むことができます。
GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: ベンチマーク比較
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 は、よりバランスが取れ包括的なパフォーマンスを示しています。知識、推論、コーディング、数学といった従来の分野だけでなく、長いコンテキストの理解や複雑なタスクの処理においても強力な能力を発揮します。GLM 4.5 は全体的に良好なパフォーマンスを示していますが、数学、指示追従、長文推論といったより挑戦的なタスクでは Qwen3 に顕著に後れを取っています。
GLM 4.5 VS Qwen3 235B thinking 2507: 能力比較
推論能力
Qwen3 235B Thinking 2507 は、GLM 4.5 よりもわずかに強い推論能力を示しています（推論ベンチマークで 71.0 vs 68.8）。これは、Qwen3 が複雑な論理推論や問題解決を含むタスクに特に適していることを意味します。しかし、GLM 4.5 はエージェントタスクとコーディングタスクでよりバランスの取れたパフォーマンスを提供し、より幅広いユースケースに対して多用途な選択肢となります。
汎化能力
- GLM 4.5 は、特定の領域でパフォーマンスを犠牲にすることなく多様な能力を統合するように設計されており、汎化性を強く重視しています。15 兆トークンの一般テキストと 8 兆トークンの専門データでトレーニングされ、広範で深い知識ベースを備えています。
- Qwen3 235B Thinking 2507 も強力な汎化能力を示しており、トレーニングデータは 119 言語で 36 兆トークンをカバーしています。ただし、「Thinking」や「Coder」などの専門バリアントの開発は、特定のタスクに最適化する戦略を示唆しており、場合によっては汎用性の一部とトレードオフになる可能性があります。
GLM 4.5 vs Qwen 3 235B 2507: 効率性比較
速度比較
GLM 4.5 は出力速度がわずかに速く、特に長い入力コンテキストではレイテンシが低くなります。Qwen 3 235B 2507 は短いコンテキストでは GLM 4.5 に近いですが、入力サイズが大きくなると減速が大きくなります。
Novita AI での価格比較
| モデル | コンテキスト長 | 入力価格 (/M トークン) | 出力価格 (/M トークン) |
|---|---|---|---|
| Qwen3 235B A22B Thinking 2507 | 131,072 | $0.3 | $3.0 |
| GLM 4.5 | 131,072 | $0.6 | $2.2 |
GLM 4.5 は効率性に優れており、特に応答時間が重要な大規模な出力や長いコンテキストウィンドウを必要とするタスクに適しています。
Qwen3 235B A22B Thinking 2507 は入力コストが低いため、プロンプトが重く出力が軽いワークロードに適しています。
複雑な推論タスクに最適な LLM: GLM 4.5 か Qwen 3 235B 2507 か
このグラフは、GLM-4.5 シリーズが複雑な推論（SWE-bench Verified）において優れたパフォーマンスを達成し、同程度またははるかに大きなパラメータサイズの他のモデルを上回っていることを示しています。
プロンプト: Flappy Bird ゲームを作成する
| 次元 | Qwen 3 235B | GLM-4.5 |
|---|---|---|
| 使いやすさ | コピペで即実行、依存関係が最小限、プロトタイピングやテストに最適 | 構造化されているため、さらなる拡張やチーム開発に適している |
| ゲームプレイの忠実度 | オリジナルに非常に忠実、コアな仕組みがシンプルで明確 | オリジナルに非常に忠実、ビジュアルとインタラクティブな詳細に特に注力 |
| コードスタイル | モダンなフロントエンドスタイル、簡潔で明確、個人開発に最適 | 教育的／エンジニアリングスタイル、モジュール化され明確、チーム開発や教育に最適 |
| ビジュアル | シンプルで実用的、技術デモに最適 | 繊細で洗練されており、プレゼンテーションやポートフォリオに適している |
| 拡張性 | 高い、より複雑な Web プロジェクトへの統合が容易 | 高い、ビジネスロジックや機能拡張のためにパッケージ化しやすい |
| ユーザー体験 | ユーザーフレンドリーな操作、使いやすさが高い | 洗練された操作性、より洗練された UI/UX |
Qwen 3 235B は、 ミニマリズム、迅速な統合、簡潔なコード を必要とするシナリオに適しており、プロトタイピングや学習に最適です。GLM 4.5 は、 教育、保守性、視覚的な美しさ を重視するシナリオに適しており、エンジニアリングやクラスルームでの使用に理想的です。
GLM 4.5 または Qwen 3 235B 2507 にアクセスする方法
ステップ 1: ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインし、 モデルライブラリ ボタンをクリックします。
ステップ 2: モデルを選択
利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。
ステップ 3: 無料トライアルを開始
選択したモデルの機能を試すために、無料トライアルを開始します。
ステップ 4: API キーを取得
API で認証するために、新しい API キーを提供します。「設定」ページに移動し、画像に示されているように API キーをコピーします。
ステップ 5: API をインストール
使用するプログラミング言語固有のパッケージマネージャーを使用して API をインストールします。
インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。API キーを使用して API を初期化し、Novita AI LLM との対話を開始します。これは、Python ユーザー向けのチャット補完 API の使用例です。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_UsudmdAIggvSInjIdO2HWaTCyXxTFOXDV8TH8UCPbA576Rs4AGqSA5ThNbelSDgdEGAWQcWXnAU2bHi5BueceA==",
)
model = "zai-org/glm-4.5"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
サードパーティプラットフォームのガイド
CLI (Trae, Claude Code, Qwen Code) の使用
Novita AI のトップモデル（Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1、GLM 4.5 など）をローカル環境や IDE で AI コーディング支援として使用する場合、プロセスは簡単です。API キーを取得し、ツールをインストールし、環境変数を設定し、コーディングを開始します。
詳細なセットアップコマンドと例については、公式チュートリアルを確認してください。
- Trae : IDE で AI モデルにアクセスするためのステップバイステップガイド
- Claude Code: Windows、Mac、Linux の Claude Code で Kimi-K2 を使用する方法
- Qwen Code: Qwen Code で OpenAI 互換 API を使用する方法（60秒セットアップ！）
OpenAI Agents SDK によるマルチエージェントワークフロー
Novita AI を OpenAI Agents SDK と統合して、高度なマルチエージェントシステムを構築します。
- プラグアンドプレイ: 任意の OpenAI Agents ワークフローで Novita AI の LLM を使用できます。
- ハンドオフ、ルーティング、ツール使用をサポート: エージェントがタスクを委任、トリアージ、または関数を実行できるように設計されており、すべて Novita AI のモデルを利用します。
- Python 統合: SDK のエンドポイントを
https://api.novita.ai/v3/openaiに設定し、API キーを使用するだけです。
サードパーティプラットフォームでの API 接続
- OpenAI 互換 API: Cline や Cursor などのツールとのシームレスな移行と統合を実現します。OpenAI API 標準に準拠しています。
- Hugging Face: Novita AI のエンドポイントを介して、Spaces、パイプライン、Transformers ライブラリでモデルを使用します。
- エージェント & オーケストレーションフレームワーク: 公式コネクタとステップバイステップの統合ガイドを通じて、Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify、Langflow などのパートナープラットフォームと Novita AI を簡単に接続できます。
GLM-4.5 と Qwen3 235B 2507 はどちらも LLM 技術における最先端の進歩を代表していますが、各モデルは異なる分野で優れています。
まとめ:
- 広大なコンテキストウィンドウ、多言語対話、特殊な「思考」または「コーダー」バリアントが必要なタスクには Qwen3 235B 2507 を選択してください。
- 効率性、出力コスト、汎用性、高度なエージェントまたはエンジニアリングユースケースが最重要の場合には GLM-4.5 を選択してください。
よくある質問
GLM-4.5 と Qwen3 235B 2507 の主なアーキテクチャの違いは何ですか？
どちらも Mixture of Experts (MoE) アーキテクチャを使用しています。Qwen3 235B は 235B パラメータ（推論ごとに 22B アクティブ）、GLM-4.5 は 355B（32B アクティブ）です。Qwen3 235B はより長いコンテキストウィンドウ（262,144 対 128,000 トークン）を提供します。
複雑な推論タスクにはどちらのモデルが優れていますか？
GLM-4.5 は、モデルサイズに対する複雑な推論（SWE-bench Verified）で優れた結果を達成していますが、Qwen3 235B 2507 は一部の推論ベンチマーク（例：71.0 vs 68.8）でわずかにリードしています。GLM-4.5 はハイブリッドな「思考」モードと即時モードの両方をサポートしており、エージェントワークフローでより柔軟です。
これらのモデルはコーディングや指示追従のパフォーマンスはどうですか？
どちらのモデルもコード生成と指示追従において最高クラスです。Qwen3 235B 2507 は包括的なパフォーマンスのために指示チューニングされており、GLM-4.5 はツール使用、エージェントコーディングタスク、バランスの取れた汎化性を堅牢にサポートします。
Novita AI は、開発者がシンプルな API を使用して AI モデルを簡単にデプロイできる AI クラウドプラットフォームであり、手頃な価格で信頼性の高い GPU クラウドを構築およびスケーリングに提供します。
