--- title: "GLM-5.3-Flash とは？ox-alpha の正体、商用OKで1タスク$0.24 | AIニュース - ai-garage" description: "「GLM-5.3-Flash とは？」の答えは、中国の Z.ai が2026年8月26日に公開した3,200億パラメータのAIだよ。OpenRouter で無料配布されていた謎モデル ox-alpha の正体がこれ。重みは MIT ライセンスで商用OK、料金は定価の入力$0.15・出力$0.50だよ（50%オフは2026年9月9日で終了）。" source: https://ai-garage.jp/news/glm-5-3-flash-ox-alpha-reveal/ --- News 2026年8月28日 最終更新 2026/9/10 # GLM-5.3-Flash とは？ox-alpha の正体、商用OKで1タスク$0.24 「GLM-5.3-Flash とは？」の答えは、中国の Z.ai が2026年8月26日に公開した3,200億パラメータのAIだよ。OpenRouter で無料配布されていた謎モデル ox-alpha の正体がこれ。重みは MIT ライセンスで商用OK、料金は定価の入力$0.15・出力$0.50だよ（50%オフは2026年9月9日で終了）。 SY [Seiya Yagashiro](https://ai-garage.jp/site-info/) Editor-in-Chief, ai-garage [#ox-alpha](https://ai-garage.jp/tags/ox-alpha/)[#オープンウェイト](https://ai-garage.jp/tags/%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%82%A4%E3%83%88/)[#AI価格](https://ai-garage.jp/tags/AI%E4%BE%A1%E6%A0%BC/) この記事の要点 - GLM-5.3-Flash は中国の AI 企業 Z.ai が2026年8月26日（現地時間）に公開したモデルだよ。総パラメータ3,200億のうち実際に動くのは180億で、重みは MIT ライセンスで公開されているから商用利用もできるんだ。 - OpenRouter で2026年8月20日から無料で配られていた提供元不明のモデル ox-alpha は、このモデルの匿名テストだった。Z.ai が公式ドキュメントで自ら明かしたよ。2026年8月28日時点で ox-alpha は OpenRouter の一覧から消えている。 - コーディングの公式ランキング DeepSWE v1.1 で63%（±4%）・表示21モデル中12位（2026年9月3日更新版・2026年9月10日確認）。1タスクあたりの平均コストは$0.24で、首位と同じ74%の Claude Opus 5（$11.84）の約49分の1、前世代 GLM-5.2（44%・$3.92）からは19ポイント上がって16分の1になったよ。 - API 料金は100万トークンあたり入力$0.15・出力$0.50。公開時に付いていた50%オフ（入力$0.075・出力$0.25）は2026年9月9日24時（シンガポール時間・UTC+8）で終わり、2026年9月10日にこの定価へ戻ったよ。 やっほー、ぼくてんびん丸！きょうは**謎が解けた**話だよ。 先週ぼくは「[ox-alpha（オックスアルファ）とは？](https://ai-garage.jp/news/ox-alpha-stealth-model/)」という記事を書いた。OpenRouter に突然あらわれた、**提供元が名乗らない無料モデル**の話だったよね。そのとき「誰が作ったの？」の答えは「公表されていません」としか書けなかったんだ。 その答えが出たよ。作っていたのは**中国の AI 企業 Z.ai**（ゼットドットエーアイ）で、モデルの本名は **GLM-5.3-Flash**。しかも Z.ai は重みまで **MIT ライセンス**で配ってしまった。順番に整理するね。 ## 何があったの？ Z.ai が **2026年8月26日**（現地時間）に GLM-5.3-Flash を公開したよ。同社の GLM-5 シリーズで**初めて最初から画像と動画を扱えるようになった**モデルなんだ。 | 項目 | 中身 | | --- | --- | | 開発元 | Z.ai（中国） | | 公開日 | 2026年8月26日（現地時間） | | 総パラメータ | 3,200億 | | 実際に動くパラメータ | 180億（288個のエキスパートのうち8個） | | 一度に読める量 | 1,048,576トークン（モデルカードの設定値） | | 入力できるもの | テキスト・画像・動画 | | ライセンス | MIT（商用利用可） | | 重みの置き場 | `zai-org/GLM-5.3-Flash`（FP8・約328.3GB）／`zai-org/GLM-5.3-Flash-BF16`（約642.6GB） | **3,200億のうち動くのは180億だけ**、というのがこのモデルの肝だよ。必要なときだけ担当の部分を起こす仕組み（[MoE](https://ai-garage.jp/glossary/mixture-of-experts/)）で、大きさのわりに計算が軽い。Z.ai は前世代の GLM-5.3 とくらべて、長い文章を読むときの計算量を**3.01分の1**、そのとき溜め込むメモリを**4.44分の1**に減らしたと書いているんだ。 ## ox-alpha の正体だったって、本当？ 本当だよ。しかも**推測ではなく、Z.ai 自身が公式ドキュメントに書いた**。原文はこう。 > Before release, we tested GLM-5.3-Flash anonymously as ox-alpha on OpenCode and OpenRouter to gather user feedback. （リリース前に、利用者の反応を集めるため GLM-5.3-Flash を ox-alpha として匿名のまま OpenCode と OpenRouter でテストしていた） ぼくが先週の記事で書いた特徴と、今回公開された仕様はぴったり一致しているよ。 | | ox-alpha として見えていたもの | GLM-5.3-Flash の公式仕様 | | --- | --- | --- | | 一度に読める量 | 1,048,576トークン | 1,048,576トークン | | 入力できるもの | テキスト・画像・動画 | テキスト・画像・動画 | | 考える量の設定 | max / high / low の3段階 | max / high / low の3段階（既定は max） | 先週の記事で「海外だと GLM の系列じゃないかという見立てが出ている」とだけ書いて断定を避けたんだけど、**その見立てが当たっていた**わけだね。 いまはどうなっているかというと、**2026年8月28日時点で ox-alpha は OpenRouter のモデル一覧から消えている**。公開API（`/api/v1/models`）に `stealth/ox-alpha` の行はもう無くて、モデル個別のAPIを叩いても提供先（endpoints）が**0件**で返ってくるんだ。代わりに `z-ai/glm-5.3-flash` が**有料で**並んでいるよ。無料のお試し期間は終わった、ということだね。 ## 性能はどのくらい？ 先週の記事で「SNS で流れている **DeepSWE 80%** という数字は公式ランキングに載っていない」と書いたよね。その公式ランキングに、今回ちゃんと載ったよ。 DeepSWE は Datacurve が運営するコーディングの試験で、**113個の課題**を実際に解かせて正解率を測るもの。**いまの v1.1 の順位はこうなっているよ**（2026年9月3日更新版・2026年9月10日に確認。既定の表示は登録28モデルのうち21モデル）。 | 順位 | モデル | 正解率 | 1タスクの平均コスト | | --- | --- | --- | --- | | 1 | GPT-6 Astra | 74% ±3% | $6.52 | | 2 | Gemini 3.8 Flash | 74% ±1% | $2.36 | | 3 | Claude Opus 5 | 74% ±4% | $11.84 | | 4 | GPT-5.6 Sol | 73% ±3% | $6.46 | | 5 | Claude Fable 5 | 70% ±3% | $13.41 | | 6 | GLM-5.3 | 69% ±3% | $3.99 | | 7 | Kimi K3 | 69% ±5% | $4.65 | | 12 | **GLM-5.3-Flash** | **63% ±4%** | **$0.24** | | 13 | DeepSeek-V4-Pro | 63% ±6% | $1.67 | | 14 | Claude Opus 4.8 | 59% ±2% | $13.22 | | 20 | GLM-5.2 | 44% ±2% | $3.92 | 記事を書いた8月26日更新版では、Claude Opus 5 が1位で GLM-5.3-Flash は10位だったよ。9月3日の更新で **GPT-6 Astra と Gemini 3.8 Flash が上に入ってきた**のと、表示が整数に丸められたので、順位の見え方が少し変わっているんだ。**GLM-5.3-Flash の 63%・$0.24 という数字そのものは動いていない**よ。 出回っていた80%ではなく、**63パーセント**だった。ただし注目すべきは正解率じゃなくて**右端の列**だと思う。 - 前世代の **GLM-5.2 から19ポイント上がって、コストは16分の1**になった（44%・$3.92 → 63%・$0.24） - 首位級の **Claude Opus 5（74%）とは11ポイント差**だけど、コストは**約49分の1**（$11.84 → $0.24） - **Claude Opus 4.8 は正解率でも抜いている**（59% → 63%） ![DeepSWE 公式ランキング v1.1（2026年8月26日更新）での正解率と1タスクあたり平均コストの比較カード。Claude Opus 5 は74パーセントで11.84ドル、GLM-5.3 は69パーセントで3.99ドル、GLM-5.3-Flash は63パーセントで0.24ドル。](https://ai-garage.jp/images/article-figures/glm-5-3-flash-ox-alpha-reveal-1.webp) Z.ai は公式ブログで「Claude Opus 4.8 に迫る」と書いているけど、この公式ランキングで見るかぎり**迫るどころか上**なんだ。ただし **Opus 4.8 は Anthropic の1世代前のモデル**（現行の最上位は 2026年7月24日に出た [Claude Opus 5](https://ai-garage.jp/news/claude-opus-5-launch/)）で、比較相手としては一段古いことは押さえておいてね。 第三者の測定でもうひとつ。Artificial Analysis の総合知能スコア（[Intelligence Index](https://ai-garage.jp/glossary/intelligence-index/)）は、2026年9月10日時点の最新版 **v4.3 で 42になっている**よ。同じ版で GLM-5.3 が45、Claude Opus 5 が51だから、**上位モデルに3〜9ポイント差**というところ。公開当時の v4.1.1 では 57（GLM-5.3 が60、Opus 5 が63）で、この指標は版が上がると全モデルの点数がまとめて動くから、数字は版とセットで読んでね。 なお Z.ai は自社ブログで「Z.ai Code Bench v1.0 で max 設定なら 29.0 で、Claude Opus 4.8 の 29.5 にほぼ並ぶ」とも書いているけど、**これは Z.ai が自分で作ったテスト**だから、ぼくはここでは参考程度に留めておくね。 ## 料金はいくら？50%オフはもう終わったよ > **【2026年9月10日 追記】この記事を書いたときの「割引中で入力$0.075／出力$0.25」は、もう過去の値段になったよ。** 公式が予告していたとおり **2026年9月9日24時（シンガポール時間・UTC+8）で50%オフが終了**して、日本時間の9月10日1時から**定価の入力$0.15／出力$0.50**に戻ったんだ。Z.ai の公式料金ページを9月10日に見にいって確認したよ。以下の表と本文は、この定価にそろえて書き直してあるよ。 ここが一番の売りだよ。Z.ai の公式料金ページの数字はこう（100万トークンあたり・2026年9月10日確認）。 | モデル | 入力 | 出力 | キャッシュ済み入力 | | --- | --- | --- | --- | | **GLM-5.3-Flash（いまの定価）** | **$0.15** | **$0.50** | $0.03 | | GLM-5.3 | $1.4 | $4.4 | $0.26 | | GLM-5.2 | $1.4 | $4.4 | $0.26 | | GLM-5.3-Flash（〜2026年9月9日の割引価格） | $0.075 | $0.25 | $0.015 | **上位の GLM-5.3 とくらべると、入力・出力とも約9分の1になっている**よ。9月9日までは50%オフでさらに半分だったから、そのときは18分の1くらいだったんだ。 50%オフは公式の予告どおり **2026年9月9日24時（シンガポール時間・UTC+8）で終わった**よ。日本時間だと9月10日の1時だね。いまから見積もりを作る人は、**$0.15／$0.50 のほうで計算してね**。 ひとつおもしろい残りかたをしていて、AI仲介サービスの **OpenRouter は 2026年9月10日の時点でまだ `z-ai/glm-5.3-flash` を $0.075／$0.25 で出している**んだ（公開APIで確認）。Z.ai 直よりも安いままという状態だよ。ただし仲介サービス側の値段は予告なく動くことがあるし、いつまでこの値段なのかは公表されていないから、**続く前提で計算しないほうがいい**と思う。 ## 中国製チップで動かしていたって本当？ これも公式に書いてある。Z.ai いわく、ox-alpha として無料開放していたあいだの処理は**すべて中国国内で開発されたアクセラレータ**で動かしていたんだって。 > ...enabling efficient and reliable serving across tens of thousands of domestically developed accelerators. （数万基規模の国産アクセラレータをまたいで、効率よく安定して提供できるようにした） そのうえで「最初の状態とくらべて全体の処理性能を**3倍**にし、**主要な NVIDIA の GPU に匹敵するハードウェア効率と1トークンあたりのコスト**に到達した」と主張しているよ。**チップメーカーの名前は公表されていない**（ITmedia の記事でも「数万基規模の中国製AIチップ」までしか書かれていない）から、そこは分からないままなんだ。 ぼくが「なるほど」と思ったのは順番のほうでね。**先に匿名で世界中の開発者に使わせて、「速い・安い・賢い」という評判を作ってから、実は中国製チップで動いていましたと明かした**。先に「中国製チップで動きます」と言っていたら、性能を疑う声のほうが先に立ったかもしれないよね。 ## 自分のパソコンで動かせる？ 正直むずかしいと思う。重みは MIT ライセンスで誰でもダウンロードできるけど、大きさがこれだけあるんだ。 | 置き場 | 形式 | 容量 | | --- | --- | --- | | `zai-org/GLM-5.3-Flash` | FP8 | 約328.3GB | | `zai-org/GLM-5.3-Flash-BF16` | BF16 | 約642.6GB | FP8 版でも**328GB**だから、ふつうのパソコンに載る量じゃないよね。手元で動かすというより、**自社のサーバーに置いて社外にデータを出さずに使いたい会社向け**の選択肢だと思う。SGLang・vLLM・Transformers など主要な動かし方には公式が対応表を出しているよ。 「とりあえず試したい」だけなら、Z.ai の API か OpenRouter を使うほうが早いね。 ## ぼくの感想 ぼくがいちばん驚いたのは、**ステルスで配ってから正体を明かす**というやり方が、ここまできれいに決まったことだよ。 先週のぼくは「提供元が名乗っていない相手に仕事のコードを投げるのは、自分で判断してね」と書いた。その判断は今でも間違っていないと思う。でも結果として、**あのとき無料で遊んでいた人たちは、いちばん早く GLM-5.3-Flash を触っていた**ことになるんだよね。ちょっとくやしい気もする。 そして数字。1タスク **$0.24** という値は、正解率63%という数字より衝撃だった。Claude Opus 5 の74%は確かに強いけど、**49回ぶん回せるお金で1回**なんだ。「毎回いちばん賢いモデルを呼ぶ」以外の選択肢が、はっきり現実的になってきた気がするよ。 いっぽうで、**9月9日で割引が終わった**ことと、**中国製のモデルであること**の2つは、そのままにしておけない事実だと思う。安さに飛びつく前に、料金はいまの $0.15／$0.50 で見積もっておくのと、業務で使うなら自社の規定を確認するのは、やっておいたほうがいいよ。 ## まとめ 先週の「[ox-alpha とは？](https://ai-garage.jp/news/ox-alpha-stealth-model/)」の答え合わせができたよ。正体は **Z.ai の GLM-5.3-Flash**、重みは **MIT ライセンスで商用OK**、DeepSWE 公式ランキングで **63%を1タスク$0.24**。無料のお試しも50%オフも終わったけど、**定価の $0.15／$0.50 になってもじゅうぶん安い**よ。上位の GLM-5.3 の約9分の1のままだからね。 よくある質問 Q.GLM-5.3-Flash とは？ A.中国の AI 開発企業 Z.ai が2026年8月26日（現地時間）に公開した大規模言語モデルです。総パラメータ3,200億・実際に動くパラメータ180億の MoE 構成で、GLM-5 シリーズで初めてテキスト・画像・動画を最初から扱えるようになりました。一度に読める量はモデルカードの設定値で1,048,576トークン、重みは MIT ライセンスで Hugging Face に公開されています。 Q.ox-alpha の正体は？ A.GLM-5.3-Flash です。Z.ai は公式ドキュメントで「リリース前に、利用者の反応を集めるため GLM-5.3-Flash を ox-alpha として匿名のまま OpenCode と OpenRouter でテストしていた」と説明しています。2026年8月28日時点で ox-alpha は OpenRouter のモデル一覧から消え、公開APIが返す提供先も0件になっており、代わりに z-ai/glm-5.3-flash が有料で提供されています。 Q.GLM-5.3-Flash の料金は？ A.100万トークンあたり入力$0.15・出力$0.50です（2026年9月10日に Z.ai 公式料金ページで確認）。公開時の50%オフ価格（入力$0.075・出力$0.25）は2026年9月9日24時（シンガポール時間・UTC+8）で終了し、この定価に戻りました。キャッシュ済み入力は$0.03です。同社の上位モデル GLM-5.3 は入力$1.4・出力$4.4なので、定価どうしで比べても約9分の1です。なお AI仲介サービスの OpenRouter は2026年9月10日時点でまだ$0.075・$0.25を表示しています。 Q.GLM-5.3-Flash は商用利用できる？ A.できます。Hugging Face のモデルカードに記載されたライセンスは MIT で、重みは zai-org/GLM-5.3-Flash（FP8・約328.3GB）と zai-org/GLM-5.3-Flash-BF16（約642.6GB）の2本が公開されています。ただし中国の企業が開発したモデルなので、業務で使う前に自社の規定を確認してください。 Q.GLM-5.3-Flash は Claude Opus 5 より賢い？ A.いいえ。コーディングの公式ランキング DeepSWE v1.1（113タスク・2026年9月3日更新・2026年9月10日確認）では Claude Opus 5 が74%（±4%）、GLM-5.3-Flash は63%（±4%）で表示21モデル中12位です（Opus 5 は同じ74%の GPT-6 Astra・Gemini 3.8 Flash と並ぶ首位級で、表示上は3番目）。第三者測定の Artificial Analysis Intelligence Index でも、2026年9月10日時点の最新版 v4.3 で Opus 5 が51、GLM-5.3-Flash は42です（公開当時の v4.1.1 では63対57）。ただし同じランキングでの1タスクあたり平均コストは Opus 5 の$11.84 に対して GLM-5.3-Flash は$0.24 で、約49分の1です。 参考・一次ソース - [→ Z.ai 公式ドキュメント：GLM-5.3-Flash（仕様・アーキテクチャ・ox-alpha としての匿名テスト・中国製アクセラレータでの提供）](https://docs.z.ai/guides/vlm/glm-5.3-flash) - [→ Z.ai 公式ブログ：GLM-5.3-Flash](https://z.ai/blog/glm-5.3-flash) - [→ Z.ai 公式料金ページ：GLM-5.3-Flash の定価 $0.15/$0.50（割引終了後・2026-09-10 確認）](https://docs.z.ai/guides/overview/pricing) - [→ Hugging Face：zai-org/GLM-5.3-Flash（MIT ライセンス・FP8 重み・config.json）](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash) - [→ Hugging Face：zai-org/GLM-5.3-Flash-BF16（BF16 重み）](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash-BF16) - [→ DeepSWE 公式ランキング：v1.1・113タスク・2026年9月3日更新（記事公開時は 2026年8月26日更新版）](https://deepswe.datacurve.ai/) - [→ Artificial Analysis：GLM-5.3-Flash（Intelligence Index は最新の v4.3 で 42。公開当時の v4.1.1 では 57）](https://artificialanalysis.ai/models/glm-5-3-flash) - [→ OpenRouter 公開API：/api/v1/models（z-ai/glm-5.3-flash の単価・ox-alpha の掲載状況）](https://openrouter.ai/api/v1/models) - [→ ITmedia AI＋：中国製AIチップのクラスタで「Opus 4.8並み性能」モデルを提供（2026-08-27）](https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2608/27/2000000840/) ⚖️ この2つを比べる Claude Opus 5.5 vs DeepSeek V4.1-Flash Anthropic 知能スコア 58 料金 $4 / $20 DeepSeek 知能スコア 39 料金 $0.15 / $0.6 料金・性能を横並びで比較 → いま比較表に載っている版どうしの比較です。知能スコアは第三者機関 Artificial Analysis の測定値、料金は API の100万トークンあたりの入力 / 出力（米ドル）。 この記事に出てきた用語・モデル 用語をやさしく解説 [オープンウェイト](https://ai-garage.jp/glossary/open-weight/)[Mixture of Experts（MoE）](https://ai-garage.jp/glossary/mixture-of-experts/)[コンテキストウィンドウ](https://ai-garage.jp/glossary/context-window/)[Intelligence Index](https://ai-garage.jp/glossary/intelligence-index/)[SWE-Bench](https://ai-garage.jp/glossary/swe-bench/)[トークン課金](https://ai-garage.jp/glossary/token-pricing/)[量子化](https://ai-garage.jp/glossary/quantization/)[マルチモーダル](https://ai-garage.jp/glossary/multimodal/)[パラメータ](https://ai-garage.jp/glossary/parameter/)[モデルカード](https://ai-garage.jp/glossary/model-card/)[Attention（注意機構）](https://ai-garage.jp/glossary/attention/)[Cost per MTok（百万トークン単価）](https://ai-garage.jp/glossary/cost-per-mtok/) 関連 AI モデル [Claude](https://ai-garage.jp/models/claude/)[DeepSeek](https://ai-garage.jp/models/deepseek/)[Qwen](https://ai-garage.jp/models/qwen/)[Kimi](https://ai-garage.jp/models/kimi/) この記事をシェア 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