Z.ai: GLM 5

GLM 5は、2026年2月11日にリリースされたZ.aiのフラッグシップオープンソース基盤モデルです。Z.aiはこれを複雑なシステム設計と長期的なエージェントワークフロー向けに構築しており、大規模なプログラミングタスクで本番グレードの性能を必要とする熟練開発者に向けて位置づけています。テキストカテゴリに属するため、マルチモーダルではなく言語モデルです。

このモデルはテキストを入力として受け取り、テキストを出力として返します。コンテキストウィンドウは204,800トークン、最大出力は128,000トークンです。つまり、非常に大きな入力（コードベース全体、長い文字起こし、拡張されたドキュメント）を渡しても、十分な生成応答の余地を残せます。サポートするパラメータには、サンプリングを制御するtemperature、top_p、top_k、frequency_penalty、presence_penalty、repetition_penalty、さらに応答を形成するmax_tokensとstopがあります。またreasoningとinclude_reasoningもサポートするため、モデルは回答とともに推論プロセスを公開でき、トークンレベルの確率が必要な場合はlogprobsとtop_logprobsも利用できます。

これらの機能は、いくつかの実用的な用途を示しています。長いコンテキストの処理と強力なプログラミング性能により、リポジトリ規模のコード分析、リファクタリング計画、多数のファイルにまたがるシステムの設計作業に適しています。推論サポートは、デバッグや技術的な意思決定支援など、結論にどのように到達したかを確認したいタスクに適しています。ツール呼び出しと構造化出力により、関数を呼び出したり、複数ステップのワークフローに従ったり、固定スキーマでデータを返したりする必要があるエージェントの推論コアとして使用できます。seedパラメータは、テスト中に再現可能なサンプリングが必要な場合に役立ちます。

これは、モデルID「z-ai/glm-5」を使用してapi14のOpenAI互換APIを通じて呼び出します。インターフェースはOpenAI形式に従っているため、既存のOpenAIクライアントライブラリとリクエスト形状は、ベースURLとモデルIDを変更するだけで動作します。上記のリクエストパラメータはすべて利用可能で、関数呼び出し用のtoolsとtool_choice、制約付き出力用のresponse_formatとstructured_outputs、モデルの推論を表面化したい場合のreasoningとinclude_reasoningが含まれます。サンプリング制御（temperature、top_p、top_k、ペナルティ、seed、stop）とmax_tokensは期待どおりに動作します。

留意すべき点の1つはモダリティです。入力と出力はテキストのみなので、タスクが画像や音声を中心とする場合は、マルチモーダルモデルの方が適しています。また、大きなコンテキストウィンドウと出力上限は、リクエストが重くなる可能性があることも意味するため、max_tokensを開いたままにせず意図的に設定する価値があります。単純で短いテキストタスクにはより小さなモデルで十分かもしれませんが、長期的なエージェント作業と大規模なプログラミングタスクには、GLM 5はまさにそのために構築されています。