主要なハイライト
GPT-OSS-120B：OpenAIが開発した117BパラメータのオープンウェイトMoEモデルで、エンタープライズグレードの推論と本番展開向けに設計されており、o4-miniに近い性能を実現。
GLM-4.5：推論、コーディング、インテリジェントエージェント機能を統合した基盤モデルで、インテリジェントエージェントアプリケーションの複雑な要求に応えるために開発されました。
Novita AIは安定したAPIサービスを提供するだけでなく、非常にコストパフォーマンスの高い料金設定も行っています。例えば、**GPT-OSS-120Bは100万トークンあたり入力$0.1、出力$0.5であるのに対し、GLM-4.5**は100万トークンあたり入力$0.6、出力$2.2です。
モデルの基本紹介
GPT-OSS-120B
gpt-oss-120BはOpenAIが開発したオープンウェイトの混合専門家（MoE）言語モデルで、強力な推論、エージェントアプリケーション、スケーラブルな展開に注力しています。高性能なエンタープライズ利用と開発者利用の両方に向けて設計されており、コア推論ベンチマークでOpenAIのo4-miniモデルにほぼ匹敵する性能を達成しつつ、コスト効率が高くアクセスしやすいモデルです。
- パラメータ： 総1170億パラメータ、推論ステップごとのアクティブパラメータは51億。
- アーキテクチャ： 混合専門家（MoE）設計で、36層に128人の専門家を配置し、SwiGLUアクティベーションを利用。効率的な専門家ルーティングシステムにより、各トークンに対して最も関連性の高い専門家のサブセットのみをアクティブにし、専門性と効率性を向上させています。パフォーマンス向上のために、アテンションヘッドごとに学習されたアテンションシンク機能を搭載。
- コンテキストウィンドウ： 128Kトークンのコンテキストウィンドウをサポートし、長文推論、マルチターン対話、大規模なドキュメントやコードベースの処理が可能。
- エージェント機能： 関数呼び出し、Web閲覧、Pythonコード実行、構造化出力をネイティブサポートしており、インテリジェントエージェントの構築に適しています。OpenAIのレスポンスAPIフォーマットと互換性があり、カスタムユースケース向けにファインチューニング可能。
GLM-4.5
GLM-4.5はインテリジェントエージェント向けに設計された基盤モデルで、総3550億パラメータ、アクティブパラメータ320億を搭載。推論、コーディング、インテリジェントエージェント機能を統合し、インテリジェントエージェントアプリケーションの複雑な要求に応えます。GLM-4.5はハイブリッド推論モデルで、複雑な推論とツール利用向けのシンキングモード、即時応答向けの非シンキングモードの2つのモードを提供します。
主な特徴とアーキテクチャ
- パラメータ： 総3550億パラメータ、アクティブパラメータ320億。
- ハイブリッド推論： 2つの動作モード - 複雑な推論とツール利用向けのシンキングモード、即時応答向けの非シンキングモード。
- モデルバージョン： ベースモデル、ハイブリッド推論モデル、FP8バージョンが利用可能。
- コンテキストウィンドウ： 128Kトークン。
- ライセンス： 商用利用と二次開発向けのMITオープンソースライセンス。
- 機能： 複雑なアプリケーション向けに、推論、コーディング、インテリジェントエージェント機能を統合。
GPT-OSS-120BとGLM-4.5のベンチマーク比較
1. インテリジェンスベンチマーク
2. コンテキストウィンドウ：
GPT OSS 120B： 128Kトークン
GLM-4.5： 128Kトークン
3. API料金：
GPT OSS 120B： 100万トークンあたり入力$0.1、出力$0.5
**GLM-4.5：** 100万トークンあたり入力$0.6、出力$2.2
GPT-OSS-120BとGLM-4.5の実用スキルテスト
1. GPT-OSS-120B vs GLM-4.5：コード生成にはどちらが適しているか？
タスク説明： 以下の機能を持つPythonクラスSmartQueueを実装してください：
- 優先度キュー操作をサポート（数値が小さいほど優先度が高い）
- バッチ操作をサポート（複数の要素を一度に追加/削除）
- トップNの最高優先度アイテムを自動的に処理するインテリジェントな
auto_process()メソッドを実装 - 基本的な統計追跡（処理済み合計数、現在のキューサイズ）を搭載
具体的な要件：
# 期待する使用例：
queue = SmartQueue()
queue.add_task("task1", priority=2)
queue.add_batch([("task2", 1), ("task3", 3), ("task4", 1)])
print(queue.get_stats()) # 統計情報の辞書を返す
processed = queue.auto_process(count=2) # 優先度の高い上位2つのタスクを処理
print(processed) # 処理済みタスクのリストを返す
評価軸：
- データ構造選択： 適切なデータ構造（例：heapq）が選択されているか
- API設計： メソッド名とパラメータ設計の合理性
- エラー処理： エッジケース（空のキュー、無効なパラメータなど）の処理
- コード構成： クラス構造とメソッドの実装ロジック
- Pythonイディオム： Python固有の機能や規約の使用法
- アルゴリズム効率： 操作の時間計算量の考慮
追加チャレンジ： auto_process()メソッドは処理済みアイテムを意味のある形式で返し、内部統計を更新する必要があります。
GPT-OSS-120B
GLM 4.5
GLM 4.5：学習やシンプルなプロトタイプに適しており、本番利用には最適化が必要です
GPT OSS 120B：プロフェッショナルなプロジェクトに対応、産業級のコード品質基準を満たします
GPT-OSS-120BとGLM-4.5を自分で試してみましょう！
2. あいまいなクエリの処理において、GLM-4.5はGPT-OSS-120Bと比べてどのように異なりますか？
プロンプト：
「銀行から小切手の件で電話があった。残高が不足していた。」
この文章には複数のあいまいさが含まれています。以下に従ってください：
- この文章の考えられるすべての解釈を特定する
- 現代の文脈において、これらの解釈を可能性の高い順にランク付けする
- あいまいさを解消するための推論プロセスを説明する
- 確信を持つために追加のコンテキストが必要な場合、具体的にどのような質問をしますか？
- おそらく何が起こったのかを誰かに説明する際のレスポンスを提供する
推論プロセスや前提としていることを明確に記述してください。
GPT-OSS-120B
GLM 4.5
GPT-OSS-120Bは優れた分析の深さと体系的な推論を示したのに対し、GLM-4.5は包括性と実用性のバランスを取る優れた実用的判断力を示しました。
GPT-OSS-120Bは網羅的なあいまいさ解消に優れており、GLM-4.5は明確さと実行可能なガイダンスを優先します。
Novita AIでGPT-OSS-120BとGLM-4.5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。
GPT-OSS-120BとGLM-4.5を今すぐ試しましょう！
ステップ2：モデルを選択
利用可能なオプションから、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探索するために、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での認証のために、新しいAPIキーを提供します。「設定」ページに入ると、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
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="",
)
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)
GPT-OSS-120Bは本番対応ソリューションとして際立っており、包括的な分析の深さと体系的な推論を提供し、産業級のコード品質基準を満たします。問題解決に対する網羅的なアプローチは、詳細なドキュメントと厳格な分析を必要とするプロフェッショナルなプロジェクトに適しています。
GLM-4.5は開発とプロトタイピングツールとして優れており、合理化された推論で実用的でユーザー中心のレスポンスを提供します。包括性と実用性のバランスを取ることで、学習環境や迅速なプロトタイピングに理想的です。
よくある質問
GPT-OSS-120Bとは何ですか？
GPT-OSS-120Bは117BパラメータのオープンウェイトMoEモデルで、OpenAIが開発。エンタープライズグレードの推論と本番展開向けに設計されており、o4-miniに近い性能を実現しています。
GLMモデルを適合させるにはどうすればよいですか？
GLMモデルはNovita AIのような公式APIプラットフォームを通じて展開可能で、具体的なセットアップ手順はモデルバージョンとハードウェア要件によって異なります。
GPT-4oはオープンソースですか？
いいえ、ただしGPT-OSS-120Bはオープンソースであり、GPT-4oと同等の性能を発揮し、Novita AIで利用可能です。
Novita AIについて
Novita AIは、シンプルなAPIでAIモデルをデプロイする開発者向けのAIクラウドプラットフォームであり、構築とスケーリングのための手頃で信頼性の高いGPUクラウドも提供しています。
