GLM 4.5の利用方法：中国最新のエージェント型AIモデル実践ガイド

GLM 4.5とは？
GLM 4.5が最適なタスクとベンチマーク
GLM 4.5は初心者開発者に適しているか？
GLM 4.5の利用方法は？

本記事は、GLM 4.5の特徴を理解し、プロジェクトで利用するためのアクセス方法を解説することを目的としています。 初心者で簡単な導入ポイントを探している場合でも、APIやローカルデプロイを通じてより深い連携を求める開発者でも、本ガイドは利用可能なすべてのオプションを解説します。最後まで読めば、自身のワークフローでGLM-4.5の潜在能力を最大限に引き出すための実践的な手順を身につけることができます。

GLM 4.5とは？

GLM-4.5はGLMファミリーの最新モデルで、高度な混合専門家（MoE）アーキテクチャを基盤としており、エージェント向けアプリケーションに特化して最適化されています。本モデルは2つのバリアントが利用可能です：

GLM-4.5（フラッグシップモデル）：
総パラメータ数3550億、アクティブパラメータ数320億
GLM-4.5-Air（効率化バリアント）：
総パラメータ数1060億、アクティブパラメータ数120億

GLM 4.5の主要なアーキテクチャ革新

より深いモデル構造：
- 幅（隠れ層の次元や専門家の数を削減）を縮小し、深さ（レイヤー数を増加）を高めることで、優れた推論能力を実現
大規模コーパスでの事前学習：
- 本モデルは150兆トークンを含む膨大な一般コーパスで事前学習されており、幅広く包括的な知識カバレッジを確保しています
オープンソースのRLインフラ（「slime」）：
- 大規模エージェント向けRLタスク向けに特別に設計された、柔軟性・効率性・拡張性の高い強化学習（RL）プラットフォーム
専門化されたRLフェーズ：
- コーディング、情報検索、一般的なツール利用などの高度な推論とエージェントタスク向けの専門モデルを育成するため、専用のRLトレーニングステージが使用されています
強化された情報検索型Q&A：
- 人間介入型の戦略やコンテンツ難読化技術を導入することで、情報検索型の質問応答が強化されています
スキルの統合：
- RLと教師あり学習を通じて獲得した知識とスキルを単一の堅牢な専門家モデルに蒸留することで、幅広いタスクで強力かつバランスの取れたパフォーマンスを実現しています

GLM 4.5が最適なタスクとベンチマーク

Z.AIより

エージェントタスク

GLM 4.5は自律型エージェントアプリケーション向けに特化して最適化されています：

外部オーケストレーションを必要としないネイティブの関数呼び出し機能
Webブラウジングとマルチターンのツール利用
自律型タスク計画と実行
Claude Code、Roo Code、Traeなどのコーディングフレームワークとの連携

コーディングとソフトウェア開発

本モデルは卓越したコーディング能力を発揮します：

フルスタックWeb開発（フロントエンド、バックエンド、データベース管理）
ゼロからのコード生成と既存プロジェクトのデバッグ
ターミナル操作とコマンドラインインターフェースタスク
アルゴリズムの実装と最適化
実世界のソフトウェアエンジニアリングの問題解決

GLM-4.5のコーディング能力は、複数の主要モデルとともに幅広いプログラミングタスクで評価されました。テストは一貫した基準を用いて管理された環境で実施されました。結果、GLM-4.5は特にツール利用分野で、テストされた全モデルの中で最高の平均成功率を達成しており、信頼性が高く競争力のあるパフォーマンスを発揮しています。

Z.AIより

複雑な推論

GLM-4.5は高度な推論タスクで優れた能力を発揮します：

数学の問題解決（AIME、MATHベンチマーク）
科学的推論と分析
論理的問題解決とマルチステップ推論
長文コンテキストの理解と分析

GLM 4.5は初心者開発者に適しているか？

1. 開発ツール連携

主要ツールとシームレスに連携：Claude Code、Roo Codeなどに対応
コマンドライン学習：ターミナル操作の組み込みサポート
データベースサポート：フルスタックプロジェクトでのデータベース管理を支援

2. 自然言語でのコーディング

自然言語プログラミング：希望する内容を説明するだけで、GLMがコードを生成
例：「BMI計算機のWebページを作成」と依頼するだけで、フロントエンドとバックエンドの両方のコードを生成可能

3. コードの解説とエラー修正

コード解説：GLMが各行のコードの役割を説明
デバッグ支援：エラーが発生した場合、問題の内容と修正方法を説明

GLM 4.5の利用方法は？

GLM 4.5は、異なるユーザーニーズと技術要件に対応するため、複数の利用方法を提供しています：

1. Webインターフェース（初心者に最も簡単）

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2. APIアクセス（開発者向け）

Novita AIは131Kのコンテキストを備えたAPIを提供しており、料金は入力$0.6、出力$2.2で、GLM 4.5のコードエージェントの潜在能力を最大限に引き出すための強力なサポートを提供します。

Novita AI

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てください。

ステップ2：モデルを選択

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

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

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

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、必要なライブラリを開発環境に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との連携を開始できます。以下はPythonユーザー向けのチャット補完APIの使用例です。

GLM 4.5を今すぐ試す！

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)

3. ローカルデプロイ（上級ユーザー向け）

要件：

GLM-4.5：大規模なGPUリソースが必要（約700BのVRAMが必要になる可能性があります）
GLM-4.5-Air：16GBのGPUメモリ（INT4量子化で12GB）

インストール手順：

HuggingFaceまたはModelScopeからモデル重みをダウンロード
推論フレームワークを選択：vLLMまたはSGLangがサポートされています
公式GitHubリポジトリのデプロイガイドに従う

4. 連携

Trae、Claude Code、Qwen CodeなどのCLIの利用

ローカル環境やIDEでAIコーディング支援のためにNovita AIのトップモデル（Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1など）を利用したい場合、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上でKimi-K2を利用する方法
Qwen Code：Qwen CodeでOpenAI互換APIを利用する方法（60秒でセットアップ！）

OpenAI Agents SDKを用いたマルチエージェントワークフロー

Novita AIとOpenAI Agents SDKを連携させることで、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を利用可能
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可能
Python連携： 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連携可能

サードパーティプラットフォームでのAPI連携

OpenAI互換API： ClineやCursorなどのOpenAI API標準に対応したツールとの移行・連携が簡単です。

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利用可能です。

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連携ガイドを通じて、Continue、AnythingLLM ,LangChain、Dify、LangflowなどのパートナープラットフォームとNovita AIを簡単に連携可能です。

GLM 4.5は、エージェントアプリケーション、コーディング、複雑な推論向けの強力で多目的なAIモデルとして際立っており、中国のAIエコシステムにとって大きな前進を表しています。シンプルなWebインターフェースからAPI、ローカルデプロイまで複数の利用オプションを備えているため、初心者から上級開発者まで誰でも利用可能です。その優れたパフォーマンスと柔軟な連携性から、インテリジェントな自律型ソリューションの構築に最適な選択肢です。

よくある質問

GLM 4.5は誰が利用すべきですか？

GLM-4.5は、コーディング、自動化、知識タスク向けに高度なAIエージェント機能を求める開発者、研究者、企業に最適です。

GLM 4.5をローカルで実行するためのハードウェア要件は何ですか？

フラッグシップモデルには大規模なGPUリソースが必要ですが、AirバージョンはINT4量子化を使用することで12GBのGPUでも実行可能です。

初心者がGLM 4.5を試すにはどうすればよいですか？

Webインターフェースを利用するだけで、インストールやコーディング経験は不要です。

Novita AIは、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環境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。

GLM 4.5の利用方法：中国最新のエージェント型AIモデル実践ガイド

GLM 4.5とは？

GLM 4.5が最適なタスクとベンチマーク

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