「Grok 4.7 vs GLM-5.2」と書かれたタイトルカード、サブヘッドは「ライセンスはモデルより長生きする」、そして3枚のカード:AA Index v4.3.2 46 対 34、ライセンス クローズド 対 MIT、1Mあたりの価格 $2/$6 対 $1.40/$4.40。
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Grok 4.7 vs GLM-5.2:ライセンスはモデルより長生きする

著者

Elias Hawthorne

公開日

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ベンチマーク:Artificial Analysis · 毎日更新
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GLM-5.2の最大の価値は、そのベンチマークスコアではない。「MIT」という4文字にある。Z.aiは2026年6月16日、標準的なMITライセンスの下でGLM-5.2をリリースした。地域制限も、収益閾値も、著作権表示を保持すること以外の商用利用条件もない――そしてZ.aiが2か月後にGLM-5.3をリリースしたとき、同じことはしなかった。後継モデルには独自の「GLM-5.3 License」があり、例外条項を追加している。連続する12か月間のいずれかで100億米ドルを超える収益があるモデル・アズ・ア・サービス事業者はセキュリティレビューに合格しなければならず、そのレビューの範囲は「Z.AIが合理的に判断する」。GLM-5.2は、Z.aiがそうした文言を付けずにリリースした最後のテキストフラッグシップである。ベンダーが2026年9月21日にリリースした、クローズドウェイトでまだ1日しか経っていないGrok 4.7と比べると、これはリーダーボード上で最強のモデルと、最も自由なモデルとの比較になる。

このうちの一つは、完全に自分のものにできます

GLM-5.2は、7530億パラメータのMixture-of-Expertsモデルで、トークンあたり約40Bがアクティブになり、Hugging Faceのzai-org組織のもとでBF16およびFP8として公開されています。100万トークンのコンテキストウィンドウと最大128Kの出力を備えています。テキスト入力・テキスト出力で、ネイティブの視覚機能はありませんが、関数呼び出し、MCP統合、構造化JSON出力、コンテキストキャッシュ、およびデフォルトで有効な推論エフォート設定付きの思考モードを備えています。Z.aiのファーストパーティAPIでは、100万入力トークンあたり1.40ドル、キャッシュ済み入力は0.26ドル、100万出力トークンあたり4.40ドルと記載されています。

Grok 4.7はクローズドだ。500kトークンのコンテキストを保持し、テキストと画像を入力として受け付け、価格は200kプロンプトトークン以下で100万トークンあたり入力$2.00、出力$6.00、そのラインを超えると$4.00と$12.00に段階的に上がり、キャッシュ読み取りは$0.50と$1.00。重みのダウンロードも、セルフホストの道も、xAIが気変わりした場合に呼び出し続ける方法も存在しない——あらゆるクローズドなフラッグシップと同じ構造的位置づけだ。どちらのモデルも能力はあるが、ディスクに置ける資産となるのはそのうち片方だけだ。

インデックスが何を述べているか、そしてここで「deprecated」が何を意味するか

Artificial AnalysisはGLM-5.2にIntelligence Index v4.3.2——2026年9月19日に公開されたリビジョン——で34、Grok 4.7には同じリビジョンで46のスコアを付けています。この12ポイントの差は実際に存在し、その大きさよりも差の質のほうが重要です。GLM-5.2はまた、Artificial Analysisのページ上で「非推奨」というラベルを付けられており、より新しいモデルが存在すること、そしてデフォルトの10kトークンのワークロードのみが引き続きベンチマークされているという注記が添えられています。このラベルは終了ではなく後継についてのものです。Z.aiは現在もglm-5.2を提供しており、価格表にも引き続き掲載しています。

総合 — Grok 4.7(xhigh):Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 で46。GLM-5.2(max):同一リビジョンで34。

エージェント端末 — Grok 4.7:Terminal-Bench 4.0 で 26。GLM-5.2:1。これは今回の比較バッチの中で最も極端な単一の数値であり、それに付随する注意書きが必要だ。Z.ai 自身のモデルカードは、GLM-5.2 を Terminal-Bench 2.1 で 81.0、最良ハーネスで 82.7 と報告している。どちらの数値も正直なものであり、異なるベンチマークバージョン上のものだ。そして v4.3.2 のインデックスは 2.1 を廃止し、4.0 を採用した。廃止されたベンチマークでのベンダースコアが示すのは、そのモデルが旧テストに対して何をできたかであり、今何をするかではない。

ワークフロー自動化 — Grok 4.7:AutomationBench-AA 66%。GLM-5.2:28%。いずれも v4.3.2 で測定されているため、これについてはバージョンに関する注記は不要です。

知識の誠実さ — Grok 4.7: AA-Omniscience 32. GLM-5.2: 4. ここでもまた、両者とも同じバージョンだ。

推論と長文コンテキスト — Grok 4.7:HLE 43、CritPt 18、AA-LCR v1.1 77%、コンテキストウィンドウ500k。GLM-5.2:HLE 41、CritPt 21、AA-LCR v1.1 78%、コンテキストウィンドウ1M。GLM-5.2はこの4項目のうち2項目で勝利し、コンテキストウィンドウは2倍である。

速度 — Grok 4.7:Artificial Analysisによる計測はまだ行われていません。GLM-5.2:Z.aiのAPI経由で毎秒73トークン、最初のトークンまでの時間は5.98秒で、オープンウェイトの同級モデルと比べて平均より遅いとされています。

価格 — Grok 4.7:100万トークンあたり$2.00 / $6.00、プロンプトトークン200kで2倍。GLM-5.2:100万トークンあたり$1.40 / $4.40、キャッシュ読み取りは$0.26、リリース以来変更なし。

OrcaRouter model page for GLM-5.2 showing the z-ai/glm-5.2 identifier, a 1M-token context window, a 128K maximum output, text-only input and output, list rates of $1.40 per 1M input and $4.40 per 1M output, and 24.7M tokens of traffic over seven days.

セルフホストの経済性こそが本当の論点だ

トークンあたりで見ると、GLM-5.2は短いプロンプトにおいて、入力で約30%、出力で約27%、Grok 4.7より安い——それだけでは決め手にならない程度の控えめな割引だ。これが重要なのは、トークンあたりの価格が必須ではないからだ。GLM-5.2の重みは、商用利用、改変、再配布、サブライセンスを許可するライセンスの下でダウンロード可能であり、つまり重要な比較は$1.40対$2.00ではなく、$1.40対あなた自身のGPUが100万トークンあたりいくらかかるか、である。753Bモデルでアクティブ40Bは、ラップトップで動かせるようなワークロードではない。本格的な推論デプロイメントであり、FP8チェックポイントはまさにそのために存在する。だがそれは自分で実行し、上限を設け、監査できるデプロイメントだ——規制対象のワークロードやエアギャップ環境では、それはもはやコストの問題ですらない。

釣り合いを取る要素は、逆方向の後継リスクだ。GLM-5.2 は2世代遅れている。GLM-5.3 は8月18日に、GLM-5.3-Flash は8月26日に登場しており、新しいフラッグシップのほうがスコアは高い——GLM-5.3 は v4.3.2 で45、Grok 4.7 まであと1点だ。つまり正直に言えば、GLM-5.2 は「無料のもの」であって「最良のもの」ではなく、Z.ai 自身のより新しいモデルはどれもより強力で、かつライセンスがより制限的だということになる。寛容なライセンスが必要なら、GLM-5.2 が固定しておくべき終着点であり、オープンウェイトの集合体で生の能力が必要なら、評価すべきは後継モデルのほうで、その収益除外条項には弁護士の目を向けておくべきだ。

Two-column scoreboard titled “Grok 4.7 vs GLM-5.2 - the scoreboard”: AA Index 46 vs 34, Terminal-Bench 4.0 26 vs 1, context 500k vs 1M, price per 1M $2/$6 vs $1.40/$4.40, and licence “closed” vs “MIT”.

2つのスタックを動かさずに両方を動かす

OrcaRouterはGLM-5.2を取り扱っています。同モデルは専用のモデルページに、入力$1.40、出力$4.40、1Mコンテキストウィンドウ、最大出力128Kとして掲載されています。当社がプロバイダーの定価をマークアップ0%でそのまま通しているからです。オープンウェイトモデルでは、このパススルーにはもう一つの用途があります。ホスト版の価格とセルフホスト版のどちらも生きた選択肢であり、ルーターを使えば、契約単位ではなくリクエスト単位でトラフィックを両者の間で動かせます。Z.aiは6月以来GLM-5.2の定価を据え置いている一方、サードパーティのホスト各社は価格を動かしてきたため、同日パススルーは、今日のレートを見積もるのか、先月コピーしたレートを見積もるのかの違いになります。自動フェイルオーバーは、セルフホストのデプロイが飽和し、ホスト版エンドポイントが溢れ分を吸収しなければならないケースをカバーします — ルーティングDSLが両者を1回の呼び出しにまとめます。本書執筆時点でGrok 4.7はOrcaRouterのカタログにありません。呼び出すには、xAI自身のAPIと、それを取り扱うサードパーティプラットフォームを経由する必要があります。

このすべてから導かれる判断ルールは、異常なほど明快だ。モデルを自社で所有する必要があるなら——オンプレミスで、監査可能で、収益審査なしにライセンス可能——この2つのうちそれを提供するのはGLM-5.2だけで、12ポイントの指標差はその自由の代償だ。エージェント型の作業を完了させるモデルが必要なら、差は逆方向に開き、しかも微妙ではない。ワークフロー自動化では66%対28%、ターミナルエージェントでは26対1、知識の誠実性では32対4。ライセンスの論点はどれも、これらの数字を変えない。

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Grok 4.7 は能力比較で勝利し、しかもエージェントがタスクを完了するかどうかを予測する評価で勝利する。GLM-5.2 は、どのベンチマークも測らない2つの点で勝っている。安価であること、そして自分のものになることだ。これを書き留める価値がある理由となる細部は、2つ目の利点が失効しつつあることだ——Z.ai の新しいフラッグシップは無制限の MIT ライセンスを放棄した。そのため、2026年6月に、あなたに何も要求しない条件でリリースされたモデルは、今やポリシーではなく歴史的遺物である。寛容なオープンウェイトがあなたの製品にとって不可欠なのであれば、GLM-5.2 が依然として安価なホスト型オプションであり、依然としてダウンロード可能であるうちに、それを標準にする理由になる。そうでないなら、その12ポイントを買えばよい。

Artificial Analysis page for Grok 4.7 at xhigh reasoning effort: an Artificial Analysis Intelligence Index score of 46, ranked #16 of 655; Speed and Cost both reported as N/A; 240M output tokens from the Intelligence Index run, ranked #140 of 655; a 500k-token context window with text and image input and text output; and comparison charts for intelligence, speed and cost per task.

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