Nemotron 3.5 Super vs GLM-5.5：これらのモデルのうち、実在するのは1つだけ

There is a real comparison between NVIDIA Nemotron 3.5 Super and GLM-5.5, and it is not the one the search results promise. Nemotron 3.5 Super — 120 billion total parameters with 12 billion active per token, a hybrid Mamba-2 and Transformer mixture of experts with a C-RADIO vision encoder, published under the fuller name NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL and shipped on Ollama as nemotron-3.5-super — is a set of weights that went up on Hugging Face on 12 October 2026, were announced by NVIDIA on 15 October, and can be downloaded and run tonight under the OpenMDW-1.1 licence. GLM-5.5 is a model that Z.ai has not released. There is no repository, no model card, no endpoint, no price and no parameter count. There are reports going back to June 2026 about a trillion-parameter launch, a leak write-up in October claiming it beats two frontier models, and silence from the lab.

つまり、この2者の直接対決は、一方の実在するモデルの仕様と、もう一方のモデルの評判を突き合わせることにすぎない。それは比較ではなく、ベンチマーク付きの星占いだ。だからこのページは、実際に役立つことをする。Z.aiがすでに出荷したもの、まだ出荷していないものについて知られていること、そしてGPUとワークロードを持つ読者が今日すぐに行動に移せる比較を提示する。

Z.aiが実際に出荷したもの

Z.ai's published flagship line runs through GLM-5, GLM-5.1, GLM-5.2, GLM-5.3 and GLM-5.3-Flash. On our own catalogue the highest GLM identifier we route is z-ai/glm-5.3, alongside z-ai/glm-5.3-flash and a free variant of the flash tier. There is no GLM-5.5 id, and the model list stops where the lab's log stops.

検証可能な数字から見たGLM-5.3は、7530億パラメータの専門家混合（MoE）モデルで、トークンあたり400億がアクティブ、100万トークンのコンテキストウィンドウと128,000トークンの出力上限、テキスト入力、Z.aiが自社名で公開し商用利用が許可されたライセンス、そして入力100万トークンあたり1.26ドル、出力100万トークンあたり3.96ドルのパススルー従量課金レートです。フラッシュティアはその下位に位置し、0.15ドルと0.50ドル、100万トークンのコンテキスト、テキスト・画像・動画入力に対応しています。

そのフラッシュティアは、このNVIDIAのリリースにとって、フラッグシップよりも興味深い競合相手だ――ある特定の点においては。そして、この同じバッチ内に、その点を詳しく掘り下げた姉妹ページがある。本記事の目的においては、論点はより限定的だ：Nemotron 3.5 SuperをZ.aiが提供した何かと比較したいなら、あなたはそれをGLM-5.3と比較していることになる、そしてその比較は今日利用可能だ。

なぜGLM-5.5のレポートは使える数値にならないのか

GLM-5.5をめぐる報道は3つのカテゴリーに分かれており、そのいずれも購買判断の役には立たない。

一つ目はスケジュールです。2026年半ばの報道は、ChatGPTとClaudeを対象とした8月のローンチ予定を伝えており、その情報源はZhipuの関係者の発言と業界の噂に基づいていました。その日付はリリースなしで過ぎました。すでに逃したローンチ時期は、モデルに関する証拠にはなりません。

第二はパラメータ数だ。1兆パラメータという数字が報じられている。だが、safetensorsのインデックスも、configも、層ごとのエキスパート数も公開されていない——パラメータの主張を通常照合する際に使うのは、まさにこれらの情報だ。その数字が結局は正しいと判明する可能性は十分にあるが、現時点では裏付けとなる成果物を伴わない主張にすぎない。

第三はベンチマークの主張だ。10月の記事は、GLM-5.5が名指しされた2つのフロンティアモデルを上回ると主張した。その主張にはハーネスも、プロンプトセットも、スコアリング設定も、再現への道筋もない。そしてまさにそれが、ベンダー実施の評価について何と言われようと、NVIDIAがベンチマーク固有のコンテナと推論パラメータを添えたNeMo Gymレシピを自社の表と併せて公開することで埋めたギャップである。レシピを伴うベンダーベンチマークは弱い証拠だ。レシピのないリークベンチマークは証拠ではない。

この記事には、リークされた数値を事実として扱い、それらを2列のスコアボードに並べ、読者にその対決は決着済みだと思わせるバージョンがある。そんな記事は、何らかの判断を下さなければならない人にとって何の価値もなく、実際の発表から1週間もすれば古びてしまうだろう。

適切に実行される、可能な比較

Nemotron 3.5 Super VL対GLM-5.3、Z.aiが実際に公開したフラッグシップ。

• 総パラメータ数とアクティブパラメータ数 — 総パラメータ120B、アクティブ12B、MoE層あたり512のルーティングエキスパート · GLM-5.3は総パラメータ753B、アクティブ40B。アクティブパラメータで見ると、NVIDIAのモデルはサイズが3分の1であり、同等のハードウェアで実行した場合、トークンあたりのコストが劇的に安くなるはずだ。これが設計意図のすべてである。

• コンテキスト — どちらも1,000,000トークンだが、重要な但し書きがある。NVIDIAのカードには、使用可能なメモリと実行時設定が実際に使える数値を決めるとあり、プロンプト、画像、履歴、ツール結果、生成トークンがその予算を共有すると記載されている。Z.aiはGLM-5.3について128,000トークンの出力上限を公表しており、NVIDIAは出力上限を一切公表していない。そのため、長い生成ではGLM-5.3のほうが予測しやすいモデルであり、NVIDIAのチェックポイントのほうがより自由度が高い。

• モダリティ — NVIDIAモデルはテキスト・画像・動画を入力してテキストを出力し、ビジョンエンコーダーとコネクターを経由、公開されているすべてのタグに1.6 GiBのプロジェクターを搭載 · GLM-5.3はテキストのみで、マルチモーダル経路は代わりにより安価なフラッシュ層に存在する。入力が文書ページなら、フラッグシップGLMは選択肢に入らない。

• 従量課金価格 — NVIDIAチェックポイントにはなし（セルフホスト専用）· GLM-5.3は100万トークンあたり入力$1.26、出力$3.96で、プロバイダーの定価でマークアップなしで提供されます。

• サードパーティ製のインデックスであり、このリストの中で唯一監査済みの行である — これらのモデルを採点するパネルは、NVIDIAのチェックポイントをおよそ26、GLM-5.3をおよそ45と位置づけている。これは中国のフラッグシップに軍配が上がる18ポイントの差であり、どちらのベンダーでもなく第三者によって測定されたもので、ここで最も重要な数字である。

• リリース状況 — 重みは2026年10月12日に公開、10月15日に発表、4日間の運用実績 · GA、そして背後には出荷済みの一連の改訂版がある。

この指標に生じている差は、曖昧にせず明言されるべきだ。NVIDIA が自ら公表した表を用いてその差を打ち消すことはできない。なぜなら同社は GLM-5.3 をベースラインとして実行していないからだ。あの表の GLM 列はより安価なティアである GLM-5.3-Flash であり、しかもそこでも NVIDIA のモデルはエージェント系の行の大半で後れを取っている。12B アクティブのオープンなチェックポイントが、汎用能力において 40B アクティブのフラッグシップと競合するはずもなく、そうでないと説くページは何かを売り込んでいる。

アーキテクチャの選択が実際にもたらすもの

興味深い問いは、12Bアクティブが40Bアクティブに勝つかどうかではない。勝たない。興味深い問いは、自分が用意できるハードウェアに合わせて正規化すると何が起きるかだ。

デフォルトの4ビットタグでは、NVIDIAのチェックポイントは82.3 GiBの重みに1.6 GiBのビジョンプロジェクターを加えたもので、96 GBのカード1枚に収まり、コンテキストを上げるほどKVキャッシュの余裕は小さくなる。総パラメータ数7530億のGLM-5.3は、その挙動を保ついかなる量子化であっても単一のマシンには収まらず、最も安価で正しいデプロイ方法は、$1.26と$3.96でAPI越しに誰かのクラスタを使うことだ。

つまり、この2つのモデルは代替関係にない。一方は従量制で借りる能力であり、もう一方は所有する固定費だ。そして両者のどちらを選ぶかを決める唯一の要素は、それをどれだけ継続的に使うかである。ある一定のスループットを下回れば、100万トークンあたり1.26ドルのフラッグシップモデルのほうが、96GBカードとそれを動かす電気代よりも単純に安い。ある一定のスループットを上回ればカードの勝ちであり、しかも勝つのに、より優れたモデルである必要はない。

NVIDIAの設計がもたらすもう一つのもの、そしてそれは決して小さなことではないが、寛容型ライセンスで利用できるビジョン経路だ。GLM-5.3はテキスト専用だ。GLM-5.3-Flashは画像を100万トークンあたり15セント、動画を50セントで処理する。これは驚くほど安価であり、ドキュメントパイプラインにとってZ.aiとの比較対象がフラッグシップではなくフラッシュ層であるべき理由でもある。固定費のセルフホスト型ビジョンモデルと、15セントのホスト型ビジョンモデルを比べることは、真のクロスオーバーポイントを伴う真剣な問いであり、リーダーボードではなく自身のページ数で算出してみる価値がある。

NVIDIAのチェックポイントについて未解決の3つのこと

逆の方向にも公平を期しておくと、NVIDIAの公開のオープンさによってその仕様が完全になるわけではないからである。

多くの人が取得するデフォルトのタグは4ビット量子化であり、公開されている評価数値——NVIDIA自身の表も、サードパーティのパネルスコアも——はすべてBF16またはNVFP4のものである。実際に使用されているバージョンには、公開された評価がない。これは、このページのどちらの側にとっても最大の未測定の量である。

ランタイムの出荷時のサンプリング既定値はカードのテキスト設定、temperature 1.0 と top_p 0.95 ですが、カードのビジョン設定は temperature 0.6 です。既定の構成がテキスト半分に合わせて調整されているビジョンモデルは、スキャンしたページで期待外れの第一印象を与えることになり、修正は別のモデルではなく設定変更です。

And the specification disagrees with itself in two small places that matter to tooling: the Ollama config blob declares model_type: 123.6B while every human-facing label says 120B, and the library page advertises a 1M context for its GGUF tags but no context figure at all for its three MLX tags. Neither is a defect in the weights. Both are things a deployment script will trip over.

これによって読者はどこに置かれることになるのか

Nemotron 3.5 Super が GLM-5.5 とどう比較されるのかを知りたくてここに来たのなら、答えはこうです。2番目のモデルはまだ存在せず、それについて数値を示しているページは数値をでっち上げています。存在するのは、パラメータ数のリーク、逃したローンチウィンドウ、そして裏付けとなる評価ハーネスがない主張だけです。

実際に出荷されているものの中から選ぶなら、選択肢は、汎用能力が有意に強くテキスト専用の従量課金制 Z.ai フラッグシップ、驚くほど安価で画像も扱える従量課金制 Z.ai フラッシュティア、そして自分で所有でき、テキスト・画像・動画を扱い、それらの中で唯一独立に測定されたスコアでは後れを取る NVIDIA チェックポイントの三つです。Nemotron 3.5 Super は OrcaRouter にはありません — 当社は 200 を少し超えるモデルをルーティングしていますが、その中に NVIDIA Nemotron のエントリはありません — したがって NVIDIA チェックポイントを望むなら、ベンダー自身のチャネルとローカルでのプルがルートになります。

GLM-5.3 と GLM-5.3-Flash は当社のキーで利用でき、プロバイダーの定価をそのまま適用し、トークンごとの上乗せはありません。また、Z.ai の価格変更は、お客様の次回の契約更新時ではなく、当日に当社側へ反映されます。それが低コストの実験です。今日アクセスできるモデルに対してワークロードを実行し、実際の作業単位あたりいくらかかるかを把握し、それから初めて、所有するカードの固定費が、レンタルするメーターに勝るかどうかを判断しましょう。

そしてGLM-5.5が実際に登場したとき——もし登場すればの話だが——このページの読む価値のある版は、ラボ以外の誰かがそれを実行した後に書かれたものになるだろう。

ベンチマークは古び、価格は動くが、失敗の記録は動かない。このクラスのモデルの背後にある、記録に残されたAIインシデントとエージェントの失敗はOrcaRouter AI Incident Archiveに集められており、各エントリには独自の情報源、重大度、信頼度グレード、係争中フラグが付いている。