GLM-5、ベンチマークではClaude並みも実用性に課題？ 検証結果を分析

オープンウェイトの大規模言語モデル（LLM）「GLM-5」が、主要ベンチマークでClaude Opusと肩を並べる高スコアを記録し、大きな注目を集めている。しかし、一部の実務的な検証ではそのスコア通りのパフォーマンスが発揮できておらず、ベンチマークの数値と実用性の評価に乖離が生じている。これは単なる一モデルの評価を超え、現在のAI評価方法そのものへの問いかけにつながる現象だ。

GLM-5が示したベンチマーク上の「最強」性能

Zhipu AIが発表したGLM-5は、オープンウェイトモデル（モデルウェイトが公開されているモデル）として発表以来、その高い性能が話題となってきた。この評価を裏付けるのが、第三者評価機関Artificial Analysisによる「Artificial Analysis Intelligence Index」だ。同機関のデータによれば、GLM-5はこのインデックスでスコア50を記録し、AnthropicのClaude Opus 4.5と同点、最新のClaude Opus 4.6からもわずか3ポイント差というトップクラスの位置を占めている。これは、公開されているモデルの中では極めて高い水準と言える。

さらに、同モデルの公式ブログによると、GLM-5はエージェントタスクやコーディングにおいて強力な性能を持つと評価されている。また、AA-Omniscienceベンチマークでは、事実に反する回答（幻覚、hallucination）の発生率が最低レベルであると報告されており、知識の正確さという点でも優れていることが示唆されている。これらの公式な評価は、GLM-5がオープンウェイトモデルの新たな「最強」候補として台頭したことを明確に示している。

ベンチマークスコアと「実世界」タスクの間にある溝

しかし、この高スコアがそのままあらゆる実務シーンでの優位性を保証するわけではない。興味深い対照的なデータが、実世界のコーディングタスクに特化した評価「Bridge Bench」から報告されている。この検証によると、同じ実務コーディングタスクにおいて、Claude Opus 4.6が60.1点を記録したのに対し、GLM-5のパフォーマンスには明確な差がみられたという。この結果は、「ベンチマークではトップクラス」という評価と、「実践的なコーディング作業では課題が残る」という評価が併存しうることを浮き彫りにしている。

この乖離はなぜ生じるのか。一つの要因として、汎用的なベンチマークが測定する能力と、特定の実務タスク（例えば、複雑なビジネスロジックの実装や、レガシーコードベースの理解）に要求される能力の間には、必ずしも完全な一致がないことが考えられる。ベンチマークは標準化された「試験問題」を解く能力を測るが、実務では、曖昧な要求の解釈、独自のコード規約への適応、予期せぬエッジケースへの対応など、より複雑で文脈依存的な判断が求められる。GLM-5は前者には強くても、後者においてはまだクローズドモデルに一歩及ばない局面があるのかもしれない。

開発者がGLM-5を評価・活用するための視点

では、開発者や研究者はこの情報をどう受け止め、活用すべきだろうか。重要なのは、GLM-5を「ベンチマーク勝者」としてではなく、「特定の強みを持つツール」として評価する視点だ。

まず、知識集約型の問い合わせや、標準的なコード生成、幻覚が少ないことが求められる文章校正タスクなどでは、その公式ベンチマークが示す高い潜在能力を発揮する可能性が大いにある。オープンウェイトであるため、自社環境で自由にカスタマイズやファインチューニングができる点も大きなアドバンテージだ。

一方で、複雑な実務システムへの即戦力として組み込む前には、自社の具体的なユースケースに沿った検証が不可欠となる。例えば、社内で頻繁に行われる特定のコードリファクタリングパターンや、独自ドメインの技術文書の生成をテストケースとして与え、ClaudeやGPT-4などのクローズドモデルと比較評価してみるのが現実的だ。ベンチマークスコアは優れた「選別ツール」ではあるが、最終的な「採用判断」は、自身の実環境での検証結果に基づくべきである。

オープンウェイトモデルの進化と評価の未来

GLM-5を巡るこの議論は、オープンウェイトモデル全体が新たな段階に入ったことを示している。かつては「クローズドモデルには及ばない」が前提だったが、今やベンチマーク上では互角に戦えるまでに成長した。次の課題は、「実世界での有用性」というさらに高いハードルを越えることだ。

この現象は同時に、AIモデルの評価方法そのものにも再考を促す。汎用ベンチマークの重要性は変わらないが、それに加えて、多様な実務タスクをシミュレートした「実学系」ベンチマークの重要性がより高まっていくだろう。GLM-5のケースは、単なる一モデルの成功談ではなく、AIコミュニティがモデルの性能をより多面的に、実用的に測る必要があるという、重要な転換点の象徴なのである。

現時点での結論は明快だ。GLM-5はオープンウェイトモデルの可能性を押し上げる傑出した存在であり、その技術的進歩は称賛に値する。しかし、それを実プロジェクトに導入するかどうかは、華やかなベンチマークスコアではなく、地に足のついた独自の検証を通じて判断すべきだ。ベンチマークはモデル選択の「始まり」であり、「終わり」ではない。