本記事では、現在利用可能な最も先進的な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を包括的かつ最新の情報に基づいて比較します。アーキテクチャ、推論能力、効率、ベンチマーク結果、価格、使いやすさの各側面を詳しく解説することで、以下の点をサポートします：
- 技術設計、性能、デプロイシナリオにおけるモデルの主な違いを理解する
- 長文コンテキストの処理、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よって、ニーズに最適なモデルを特定する
GLM 4.5 と Qwen3 235B 2507：アーキテクチャ比較
| 機能 | Qwen3 235B A22B Instruct 2507 | GLM 4.5 |
|---|---|---|
| モデルサイズ | 総パラメータ数 235B アクティブパラメータ数 22B |
総パラメータ数 355B、アクティブパラメータ数 32B |
| オープンソース | はい | はい |
| アーキテクチャ | MoE（混合専門家モデル） | MoE（混合専門家モデル） |
| 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→テキスト | テキスト→テキスト |
| 推論モード | 「シンキングモード」なし（内部チェーンオブソートや<think>ブロックなし） |
「シンキングモード」と「非シンキングモード」の両方をサポート |
| 改善点 | 指示への追従性を高めるためのインストラクションチューニング 一般的なテキスト生成、推論、数学、科学、コーディング、ツール利用向けに最適化 オープンエンドで主観的なタスクにおける人間の好みとのアラインメント向上 |
前例のない規模でのMuonClipオプティマイザー スケーリング安定性のための新規最適化技術 複雑な推論とツール利用向けのシンキングモード、即時回答向けの非シンキングモードを備えたハイブリッド推論 |
パラメータ数（235B）がQwen-3の性能に与える影響は？
2350億という膨大なパラメータ数により、Qwen 3は巨大な知識ベースと繊細な理解のための高い能力を備えています。MoEアーキテクチャは、この規模を実用的にするための鍵です。推論時には約220億のパラメータのみをアクティブ化することで、総パラメータ数に応じた知識と推論能力を維持しつつ、はるかに小規模な dense モデルに近い推論コストを実現しています。これにより、性能品質と計算効率の優れたバランスが得られ、235B dense モデルの法外な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 と 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た包括的な性能を示します。知識、推論、コーディング、数学などの従来の分野で優れているだけでなく、長文コンテキストの理解や複雑なタスクの処理においても高い能力を発揮します。GLM 4.5は全体的に良好な性能を示しますが、数学、指示への追従、長文コンテキスト推論などのより困難なタスクでは、Qwen3に明確に遅れを取っています。
GLM 4.5 と Qwen3 235B thinking 2507：能力比較
推論能力
推論ベンチマーク（71.0 対 68.8）からわかるように、Qwen3 235B Thinking 2507はGLM 4.5よりもわずかに高い推論能力を示します。これは、Qwen3が複雑な論理的推論と問題解決を伴うタスクに特に適していることを意味します。一方、GLM 4.5はエージェント型タスクとコーディングタスクの両方でバランスの取れた性能を発揮するため、より幅広い用途に対応できる万能な選択肢となっています。
汎化性
- GLM 4.5は、いずれの単一の分野の性能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、汎化性を重視していることがわかります。一般テキスト15兆トークンに加え、専門データ8兆トークンでトレーニングされており、幅広く深い知識ベースを備えています。
- Qwen3 235B Thinking 2507も高い汎化性を示しており、119言語で36兆トークンのトレーニングデータをカバーしています。ただし、「Thinking」や「Coder」などの専門モデルの開発は、特定のタスク向けに最適化する戦略を示しており、場合によっては汎用性の一部が犠牲になる可能性があります。
GLM 4.5 と 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、レイテンシも低い傾向にあり、特に長い入力コンテキストでその差が顕著です。Qwen 3 235B 2507は短いコンテキストではほぼ同等ですが、入力サイズが大きくなるにつれて処理速度がより低下します。
Novita AIでの価格比較
| モデル | コンテキスト長 | 入力価格（100万トークンあたり） | 出力価格（100万トークンあたり） |
|---|---|---|---|
| Qwen3 235B A22B Thinking 2507 | 131,072 | $0.3 | $3.0 |
| GLM 4.5 | 131,072 | $0.6 | $2.2 |
GLM 4.5は効率が高く、特に応答時間が重要な場合に、大量の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、出力よりもプロンプトが多いワークロードの場合に魅力的です。
複雑な推論タスクに最適なLLMはGLM 4.5とQwen 3 235B 2507のどちらか？
このチャートは、GLM-4.5シリーズが複雑な推論（SWE-bench Verified）で優れた性能を発揮し、同程度またははるかに大規模なパラメータサイズの他のモデルを上回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
| 評価項目 | Qwen 3 235B | GLM-4.5 |
|---|---|---|
| 使いやすさ | 最小限の依存関係で貼り付けるだけで動作するため、迅速なプロトタイピングとテストに最適 | 構造が整理されており、拡張やチーム開発に適している |
| ゲームの再現性 | オリジナルに忠実で、コアメカニズムがシンプルで明確 | オリジナルに忠実で、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で、簡潔で明確。個人開発に最適 | 教育/エンジニアリングスタイルで、モジュール化されて明確。チーム開発や教育に最適 |
| ビジュアル | シンプルで実用的。技術デモに適している | 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 | 高く、より複雑なWebプロジェクトへの統合が容易 | 高く、ビジネスロジックや機能拡張のパッケージ化が容易 |
| ユーザー体験 | ユーザーフレンドリーなインタラクションで、非常に使いやすい | 洗練されたインタラクションで、UI/UXがより高い |
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、ビジュアルの美しさを求めるシナリオに適しており、エンジニアリングや教室での利用に理想的です。
GLM 4.5またはQwen 3 235B 2507にアクセスする方法は？
ステップ1：ログインしてモデルライブラリにアクセスする
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てください。
ステップ2：モデルを選択する
利用可能なオプションを閲覧し、ニーズに合ったモデルを選択してください。
ステップ3：無料トライアルを開始する
選択したモデルの機能を探索するために、無料トライアルを開始してください。
ステップ4：APIキーを取得する
APIでの認証のために、新しいAPIキーを発行します。「設定」ページに移動すると、画像の指示に従ってAPIキーをコピーできます。
ステップ5：APIをインストールする
使用するプログラミング言語に固有のパッケージマネージャーを使用してAPIをインストールしてください。
インストール後、開発環境に必要なライブラリをインポートしてください。APIキーでAPIを初期化することで、Novita AI LLMとの対話を開始できます。以下は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ガイド
Trae、Claude Code、Qwen CodeなどのCLI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コーディングアシスタンスとして使用する場合、手順は簡単です：APIキーを取得し、ツールをインストールし、環境変数を設定してコーディングを開始してください。
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でClaude Code内で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秒でセットアップ！）
OpenAI Agents SDKを使用したマルチエージェントワークフロー
Novita AIをOpenAI Agents SDKと統合することで、高度なマルチエージェントシステムを構築できます：
- **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、ツール利用をサポート：**Novita AIのモデルを搭載した、委譲、トリアージ、関数実行が可能なエージェントを設計できます。
- **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統合できます。
サードパーティプラットフォームでのAPI接続
- **OpenAI互換API：**OpenAI API標準に対応したClineやCursorなどのツールとの移行と統合を簡単に行えます。
- **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できます。
- **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使用して、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技術の最先端の進歩を表していますが、各モデルが優れている分野は異なります：
まとめ：
- 大規模なコンテキストウィンドウ、多言語でのやり取り、専門的な「シンキング」や「コーダー」バリアントを必要とするタスクには、Qwen3 235B 2507を選択してください。
- 効率、出力コスト、汎用性、高度なエージェント型またはエンジニアリング用途が最優先されるアプリケーションには、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？
どちらも混合専門家（MoE）アーキテクチャを採用しています。Qwen3 235Bは235Bのパラメータを持ち（推論時にアクティブなのは22B）、一方GLM-4.5は355B（アクティブなのは32B）です。Qwen3 235Bはより長いコンテキストウィンドウ（262,144トークン 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適していますか？
GLM-4.5はモデルサイズに対して、複雑な推論における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 対 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「シンキング」モードと即時モードの両方をサポートしているため、エージェント型ワークフローでの柔軟性が高いです。
これらのモデルのコーディングと指示への追従性能はどうですか？
両モデルともコード生成と指示への追従において最高クラスの性能を発揮します。Qwen3 235B 2507は包括的な性能向けにインストラクションチューニングされており、一方GLM-4.5はツール利用、エージェント型コーディングタスク、バランスの取れた汎化性に対する強力なサポートを提供します。
Novita AIは、シンプルなAPIを使用してAIモデルをデプロイする簡単な方法を開発者に提供するとともに、構築とスケーリングのための手頃で信頼性の高いGPUクラウドを提供するAIクラウドプラットフォームです。
