2025年後半、フロンティアモデルの状況は「ハイブリッド推論」へとシフトしました。これは、応答を生成する前に一時停止して「考える」モデルです。この時代を定義する二つの主要フラッグシップモデルがあります：AnthropicのClaude 4.5 SonnetとZ.AIのGLM-4.7です。Claudeがプロプライエタリなエージェント性能（ネイティブのコンピュータ制御を備えた）に焦点を当てているのに対し、GLM-4.7は強力なオープンウェイトの代替案を提供し、独自のコスト効率と最先端の数学的能力を持っています。
GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet: 基本紹介
両モデルとも「Chain of Thought」(CoT)推論を生成プロセスに直接統合していますが、アーキテクチャとデプロイ方法は異なります。
| 特徴 | GLM-4.7 | Claude 4.5 Sonnet |
| 開発元 | Z.AI（オープンウェイト） | Anthropic（クローズドソース） |
| リリース日 | 2025年12月22日 | 2025年9月29日 |
| アーキテクチャ | 358Bパラメータ Mixture-of-Experts (MoE) | プロプライエタリ・ハイブリッド推論モデル |
| コンテキストウィンドウ | 200k 入力 / 128k 出力 | 200k 入力 / 64k 出力 |
GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet: ベンチマーク
算数・オリンピック形式の推論
- AIME 2025: GLM-4.7 95.7 vs Claude 87.0 (+8.7 GLM)
コーディング（ベンチマーク形式）
- LiveCodeBench-v6: GLM-4.7 84.9 vs Claude 64.0 (+20.9 GLM)
実世界のソフトウェアエンジニアリング
- SWE-bench Verified: GLM-4.7 73.8 vs Claude 77.2 (+3.4 Claude)
エージェントターミナルタスク
- Terminal Bench 2.0: GLM-4.7 41.0 vs Claude 42.8 (+1.8 Claude; 非常に僅差)
ツール使用・対話ツール呼び出し
- τ²-Bench: GLM-4.7 87.4 vs Claude 87.2（ほぼ同点）
- HLE（ツール使用）: GLM-4.7 42.8 vs Claude 32.0 (+10.8 GLM)
Webタスク・ブラウジング形式評価
- BrowseComp: GLM-4.7 52.0 vs Claude 24.1 (+27.9 GLM)
- BrowseComp（コンテキスト管理付き）: GLM-4.7 67.5（Claudeは同一表のその行では報告なし）
💡解釈：
- 優先事項が数学推論とベンチマーク形式のコーディングなら、GLM-4.7が強くリード（AIME, LiveCodeBench）。
- 優先事項が実世界のソフトウェアエンジニアリングなら、ClaudeがSWE-bench Verifiedでリード。
- 対話ツール使用では、結果は混合：τ²-Benchは同点だが、公表表ではGLM-4.7がツール拡張HLEとBrowseCompで高い。
GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet: 速度とレイテンシ
🤖まとめ：
GLM-4.7は「即応性」で若干の優位があり、深い推論シナリオでは両モデル同様に動作するため、知覚速度の最適化は、モデルの選択ではなく、モデルが長い思考に入るタイミングを制御することにかかっています。
GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet: コスト
GLM-4.7は大きなコスト優位性を提供します。以下の表は、GLM-4.7のNovita AIでの価格とAnthropicの直接API価格を比較しています。
| モデル | 提供元 | 入力価格（1Mトークンあたり） | 出力価格（1Mトークンあたり） |
| GLM-4.7 | Novita AI | $0.60 | $2.20 |
| Claude 4.5 Sonnet | Anthropic | $3.00 | $15.00 |
🎉コストの影響：
GLM-4.7はClaude 4.5 Sonnetと比較して、入力で5倍安く、出力で約6.8倍安い。多くの推論（より多くの出力トークンを生成する）を必要とするアプリケーションでは、GLM-4.7は運用コストを大幅に削減します。
Novita AIでGLM 4.7にアクセスする方法
Novita AIは、GLM-4.7への柔軟で開発者に優しいアクセスを提供し、研究、本番環境、エージェントAIワークフロー全体でこの高性能ハイブリッド推論モデルを使用できるようにします。高度な数学、大規模コード生成、またはコスト効率の高い自律システムの構築を検討している場合でも、Novita AIはすぐに始められるインフラを提供します。
オプション1: プレイグラウンドを使用する
（今すぐ利用可能 – コーディング不要）
- 即時アクセス：アカウントを作成し、数秒でGLM-4.7の実験を開始。
- 対話型インターフェース：プロンプトをテストし、推論動作を切り替え、長いコンテキストの出力をリアルタイムで確認。
- モデル比較：GLM-4.7を他のフラッグシップモデルと比較し、推論の深さ、コスト効率、出力品質を評価。
プレイグラウンドは、プロトタイピング、プロンプト実験、本番システムに統合する前にGLM-4.7の数学、ツール使用、高品質コード生成の強みを評価するのに最適です。
オプション2: API経由で統合する
（開発者向け）
Novita AIのOpenAI互換の統一APIを使用して、GLM-4.7をアプリケーションに導入します。
ステップ1: ログインしてモデルライブラリにアクセス
Novita AIアカウントにログイン（またはサインアップ）し、モデルライブラリに移動します。
ステップ2: GLM-4.7を選択
利用可能なモデルを参照し、ワークロードの要件に基づいてGLM-4.7を選択します。
ステップ3: 無料トライアルを開始
無料トライアルを有効にして、GLM-4.7の推論、長いコンテキスト、コストパフォーマンスの特性を調べます。
ステップ4: APIキーを取得
設定ページを開き、認証用のAPIキーを生成してコピーします。
ステップ5: APIをインストールして呼び出す（Python例）
以下は、PythonでChat Completions APIを使用する簡単な例です。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="zai-org/glm-4.7",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=131072,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
この設定により、推論の深さ、トークン使用量、生成動作を制御できます。特にターンレベルの思考を活用してコストとレイテンシを管理する場合に便利です。
オプション3: OpenAI Agents SDKを使用したマルチエージェントワークフロー
GLM-4.7を推論またはツール専門エージェントとして使用し、洗練された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統合：任意のOpenAI AgentsワークフローでGLM-4.7を使用。
- 高度なエージェントパターン：ルーティング、ハンドオフ、ツール呼び出し、混合「思考 / 非思考」モードをサポート。
- コスト効率の高いスケーリング：大規模なエージェント群や数学中心の推論タスクに最適。
このアプローチは、GLM-4.7を他のモデルと組み合わせるのに適しています。例えば、GLM-4.7で数学的推論と構造化コーディングを担当し、OSレベルのタスクを他のエージェントに委任するなどです。
オプション4: サードパーティプラットフォームと連携する
- 開発ツール：Novita AIのOpenAI互換APIを介して、GLM-4.7をCursor, Trae, Qwen Code, ClineなどのIDEやAIコーディングツールと統合。
- オーケストレーションフレームワーク：公式コネクタを使用して、GLM-4.7をLangChain, Dify, CrewAI, Langflowなどのオーケストレーションプラットフォームに接続。
- Hugging Faceエコシステム：Novita AIはHugging Faceの公式推論プロバイダーとして機能し、オープンソースMLエコシステム全体での幅広い互換性を保証。
結論
Claude Sonnet 4.5は、実世界のソフトウェアエンジニアリングの成果（例：SWE-bench Verifiedでのリード）を優先し、製品がAnthropicのComputer Useツールを介したコンピュータ操作機能に依存している場合に、より強い選択肢です。
GLM-4.7は、オープンウェイトモデルを求める場合に魅力的です。数学推論、ベンチマーク形式のコーディング、いくつかのツール/ブラウジング形式評価で強力な公表結果を持ち、Novitaの料金体系で大きな価格優位性を提供します。
よくある質問
GLMはSonnetより優れていますか？
GLM-4.7はコスト、数学、ローカルデプロイに優れており、Claude 4.5 Sonnetは信頼性、コンピュータ使用、エンタープライズの安全性に優れています。
低コストで大規模なコーディング、高度な数学、またはセルフホスティングを最適化するならGLM-4.7を選んでください。
最も信頼性の高いコーディングエージェント、強力なコンピュータ使用ツール、厳格な安全性とコンプライアンスが必要な場合はSonnetを選んでください。
GLM 4.7とは何ですか？
GLM-4.7はZ.aiのフラッグシップLLMであり、プログラミングの強化とより安定したマルチステップ推論/実行を実現するよう位置づけられており、公式のオープンウェイトモデル（Hugging Faceで利用可能）とともにリリースされています。
Claude Sonnet 4.5とは何ですか？
Claude Sonnet 4.5はAnthropicのClaudeファミリーにおける汎用フラッグシップであり、日常的な本番使用と複雑なタスク向けにマーケティングされており、Claude APIでclaude-sonnet-4-5として利用可能で、価格は入力$3/M + 出力$15/Mから始まります。
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、また手頃で信頼性の高いGPUクラウドを提供してスケールアップを支援します。
