GLM 5.2 ベンチマーク徹底解説：本当の実力は？

以前の私は、ベンチマークのグラフをいつも読み飛ばしていました。モデルの新しいリリースには必ず棒グラフの羅列が付いてきて、しかも都合よく新モデルが勝っている。だから無視するクセがついていたのです。ところが GLM 5.2 が登場すると、私のフィードは「GPT-5.5 を上回った」という声で一斉に騒ぎ始めました。それが本物なのか、それともリリース当日の単なるノイズなのか、どうしても確かめたくなったのです。そこで実際の数値を、Z.AI の公式リリース、第三者のリーダーボード、独立系のレビューから引っ張り出し、横並びに比較してみました。

正直なところはこうです。GLM 5.2 は、現時点でコーディングのベンチマークにおいて最も強力なオープンウェイトモデルです。ほとんどの項目で GPT-5.5 を上回り、長期的なコーディングでは Claude Opus 4.8 に1〜2ポイント差まで迫り、しかもそれをおおむね数分の一の価格で実現しています。 以下では、各ベンチマークが実際に何を測っているのか、GLM 5.2 がどこで勝ち、どこでまだ負けているのか、そして実際にあなたが任せる仕事にとってそれが何を意味するのかを解説します。

GLM 5.2 ベンチマーク早わかり

もし1つだけ表を読むなら、これを読んでください。誰もが注目しているエージェント型コーディングのスイートと、リリース時に報告された主要スコアをまとめたものです。

数値は2026年6月時点の Z.AI 公式リリースおよび第三者リーダーボードを反映しています。ベンチマークは毎週変動し、計測方法も異なります。引用する前に各ベンダーのページで最新の数値を確認してください。

パターンはすぐに見て取れます。GLM 5.2 は、実際のコーディングで重要なスイートにおいて GPT-5.5 を上回り、Opus 4.8 のすぐ下 に位置しています。しかもオープンウェイトで、はるかに安価です。では、各行の背後にあるものを掘り下げていきましょう。

コーディングのベンチマーク：GPT-5.5 を上回り、Opus を追う

最もよく引用される2つのスコアは、SWE-bench Pro（モデルは実際の GitHub イシューを解決できるか？）と Terminal-Bench 2.1（実際のシェルを操作して仕事をやり遂げられるか？）です。

• SWE-bench Pro：62.1。 これは GPT-5.5（58.6）をわずかに上回り、さらに重要なことに、自らの前世代である GLM 5.1（58.4）から飛躍しています。生のスコアでは依然として Opus 4.8 が先行していますが、GLM 5.2 は射程圏内に入った初のオープンモデルです。
• Terminal-Bench 2.1：81.0。 私が本当に驚いたのはこの結果でした。GLM 5.1 は同じテストで62前後でしたが、5.2 は81.0へ跳ね上がり、Opus 4.8（85.0）と GPT-5.5（84.0）の数ポイント後ろにつけています。エージェント型のターミナル作業で世代間に約20ポイントもの飛躍が起きたことは、これらの数値の中で最大の出来事です。

日々のコーディングへの示唆はこうです。「このイシューを解決し、テストを走らせ、シェルコマンドを直す」といった、実際のスプリントを埋める種類の作業において、GLM 5.2 はいまやクローズドな最前線のモデルと同じ土俵で戦っています。

長期タスクのベンチマーク：差が見えるところ

ここは、多くのリリース記事がさらりと流してしまう正直な部分です。タスクが長く難しくなるほど、クローズドな最前線は依然として先行します。そして GLM 5.2 の数値がそれを示しています。

現実的な長期コーディングである FrontierSWE では、GLM 5.2（74.4）は Opus 4.8（75.1）とほぼ互角に並び、GPT-5.5 を上回ります——これは本当に印象的です。PostTrainBench でも2位を保ち、ここでも GPT-5.5 を上回ります。しかし SWE-Marathon、つまり数時間に及ぶエンジニアリングの粘り強さを問うテストを見てください。Opus 4.8（26.0）は GLM 5.2（13.0）のおよそ2倍です。これがデータに現れた「難しい10%」です。タスクが数時間と数十ステップにわたって伸びるとき、プレミアムなクローズドの推論モデルは依然として確かな優位を持っています。

私が両モデルを40件の実際のプルリクエストで直接対決させたときも、同じことが見えました。GLM 5.2 は日常的な作業で Opus に並び、最も厄介で最も長い問題でだけ後れを取ったのです。その内訳を知りたい方のために、こちらに書きました：GLM 5.2 対 Claude Opus 4.8：コーディング比較。

ツール使用、エージェント、推論

コーディングがすべてではありません。エージェントのワークフローはツール呼び出しの成否で決まりますし、一部のタスクには純粋な推論力が必要です。

• MCP-Atlas：76.8。 このツール使用の評価で、GLM 5.2 は GPT-5.5（75.3）を上回り、Opus 4.8（77.8）のわずかに下につけています。エージェントのループにとっては、リーダーボードの1ポイントより信頼できる関数呼び出しのほうが重要であり、これは実質的に互角と呼べる近さです。
• Tool-Decathlon：48.2。 ここがもう1つの正直な弱点です。この、より難しく幅広いツールのベンチマークでは、Opus 4.8（59.9）と GPT-5.5（55.6）の両方が明確に先行します。複雑なマルチツールのオーケストレーションは依然として弱点です。
• 推論： AIME 2026（競技数学）では GLM 5.2 が99.2を記録し、GPT-5.5（98.3）をわずかに上回ります。GPQA-Diamond（大学院レベルの科学）では91.2で、Opus と GPT-5.5 がともに到達した93.6には届きません。言い換えれば、構造化された数学には優れ、最も難しい知識問題では一歩後ろということです。

オープンウェイトの王座

個々のテストから視点を引いてみると、1つの事実が際立ちます。GLM 5.2 は、独立系の Artificial Analysis Intelligence Index において トップのオープンウェイトモデル です（v4.1で51）。MiniMax-M3、DeepSeek V4 Pro、Kimi K2.6 といった他のオープンモデルを上回っています。さらに Design Arena のコード部門で首位を獲得し、BenchLM のような総合リーダーボードでも、オープン・クローズドを問わず全モデルの中で上位数機種に入っています。

ダウンロードして自分でホストできるモデルの中で、これほどクローズドな最前線に肉薄しているものは他にありません。これこそが、これらのベンチマークが本当に伝えている見出しです。

コストの観点：同じ土俵、価格は数分の一

ベンチマークに予算は要りませんが、あなたのチームには必要です——そしてここで GLM 5.2 は「興味深い」存在から「意思決定」の対象へと変わります。その API 入力価格は 100万トークンあたり約$1.40 で、Opus 4.8 と GPT-5.5 の両方のおよそ $5.00 に対するものです。VentureBeat は、入力と出力を合算したトータルの差を、GPT-5.5 のおよそ6分の1のコストと見積もっています。

これをスコアの隣に並べてみてください。ほとんどのコーディング作業で最前線から1〜2ポイント差の性能を、価格の3分の1から6分の1の間で手に入れているのです。これこそが、オープンウェイトの王座を単なるトロフィー以上のものにする比率です。

これらのベンチマークが、あなたの仕事に本当に意味すること

スコアは抽象です。私ならそれを、こうルーティングの判断に翻訳します。

1. 日常のコーディング（90%） — イシュー、リファクタリング、テスト、グルーコード、ターミナル作業。GLM 5.2 の SWE-bench Pro、Terminal-Bench、FrontierSWE の数値は、最前線に食らいついていけると物語っています。これをデフォルトにしましょう。
2. マラソン的なタスク（難しい10%） — SWE-Marathon と Tool-Decathlon が差を露わにする、数時間・多ステップのエンジニアリング。これらにはプレミアムなクローズドモデルを待機させておきましょう。
3. コストに敏感、または大量処理のパイプライン — 価格比により GLM 5.2 が明白なデフォルトとなり、まれな難問のときだけエスカレーションすればよいのです。

どんなベンチマークも捉えられない唯一のものは、そのモデルが あなたの コードでどう感じられるかです。スコアは誰か他人のテストセット上の平均にすぎません。実際に世に出すのは、あなたのリポジトリ、あなたのプロンプト、あなたのエッジケースなのです。

GLM 5.2 を自分で試す最速の方法

リーダーボードを読むのと、自分のタスクをモデルがどう扱うかを見るのは、まったくの別物です。オープンウェイトモデルの厄介な点は、「正しい」実行方法がたいてい重みのダウンロードや API キーの配線を意味することで、ほとんどの人はそこで足を止めてしまいます。

それをすべて省けます。glm5.app なら、GLM 5.2 とブラウザ上で直接チャットできます——インストールも、キーも、セットアップも不要です。バックログから実際のチケットを貼り付け、どうコーディングし計画するかを見て、グラフを信じる代わりに日常コーディングの品質を自分で判断してください。

GLM 5.2 が最前線に対してどこに位置するのかを肌で感じたいなら、これが最速の道です：glm5.app で GLM 5.2 を無料で試す、そしてあなた自身のタスクに判断を委ねてください。

よくある質問

GLM 5.2 はベンチマークで GPT-5.5 より優れていますか？ ほとんどのコーディングおよび長期タスクのスイートでは、はい——SWE-bench Pro（62.1 対 58.6）、FrontierSWE（74.4 対 72.6）、MCP-Atlas で GPT-5.5 を上回り、しかもはるかに低コストです。

GLM 5.2 は Claude Opus 4.8 より優れていますか？ 生のスコアでは違います。Opus 4.8 はほとんどのベンチマークで依然としてわずかに先行し、最も難しい数時間タスク（SWE-Marathon、Tool-Decathlon）では明確に引き離します。GLM 5.2 はそれに十分近く、日常のコーディングでは差がめったに現れません——しかも価格は数分の一です。

GLM 5.2 の SWE-bench Pro スコアは？ 62.1 です。クローズドな最前線に本当に迫った初のオープンウェイトモデルであり、GLM 5.1 の58.4からの明確な飛躍です。

これらの GLM 5.2 のベンチマーク数値は信頼できますか？ Z.AI の公式リリースと独立系リーダーボードに由来しますが、ベンチマークは速く動き、手法もばらつきます。スナップショットとして扱い、各ベンダーのページで最新の数値を確認してください。

GLM 5.2 はオープンモデルの中でどの順位ですか？ 1位です。オープンウェイトモデルの Artificial Analysis Intelligence Index で首位に立ち、Design Arena のコード部門でも先頭です。

セットアップなしで GLM 5.2 を試すには？ glm5.app でブラウザから無料でチャットできます——API キーも、インストールも、ダウンロードも不要です。

結論

では、GLM 5.2 は実際どれほどの実力なのか？それは、ついに差を埋めたオープンウェイトモデルです。ほとんどのコーディングのベンチマークで GPT-5.5 を上回り、長期作業では Claude Opus 4.8 に1〜2ポイント差まで迫り、明確に劣るのは最も難しい数時間タスクだけ——しかもすべて数分の一のコストで。多くの開発者の日々を埋める仕事にとって、スコアはこれが「自分のやり方でも動かせる、最前線級のデフォルト」だと語っています。

ですが、ベンチマークは誰か他人のタスク上の平均です。本当に意味のある唯一のスコアは、それがあなたのタスクをどう扱うかです——だからあなた自身のプロンプトを通してみてください。キーも、セットアップも不要、ここで今すぐ：glm5.app で GLM 5.2 を無料で試す。