VS COMPARISON
OpenAI
GPT-6 Luna ／ 2026-09-22
「Claude Haiku 5.5 と並んで本表でいちばん安い子。前の Luna の半額以下で、賢さは少し上がったよ」
Z.ai
5.3-Flash ／ 2026-08-26
「1課題$0.24。安さがけた違いなのに、旗艦との差は3ポイントだよ」
編集部の総合判定
総合知能（AA Index）は GLM-5.3-Flash 42 対 GPT-6 Luna 38 で GLM-5.3-Flash がやや優位。用途しだいで逆転する差
WHICH ONE
SPECS
| 項目 | GPT-6 Luna | GLM-5.3-Flash |
|---|---|---|
| バージョン | GPT-6 Luna | 5.3-Flash |
| 公開日 | 2026-09-22 | 2026-08-26 |
| コンテキスト長 | 922K | 1000K 勝ち |
| 入力料金 $/1M | $0.1 | $0.15 |
| 出力料金 $/1M | $0.5 | $0.5 |
| 推論モデル | ✓ あり | ✓ あり |
| マルチモーダル | ✓ あり | ✓ あり |
| AIコスパ指数 独自指標 | 79 | 82 勝ち |
BENCHMARKS
バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。
総合知能（AA Intelligence Index）
※ AA Intelligence Index（第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標）/ SWE-Bench Verified（実OSSバグ修正）/ MMLU（総合学力）/ GPQA Diamond（博士レベル理系）/ AIME（数学オリンピック予選）/ HLE（Humanity's Last Exam・最難関試験）
※「—」は未公表（実測0ではありません）。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。
X VOICE
ベンチマークとは別の軸として、直近7日（2026-10-12 〜 2026-10-19）の X上の日本語の声をサンプル分析。てんびん丸総研調べ。
ポジ 18 ／ ネガ 9 ／ 中立 4
👍 コスパが良く安い
👍 性能が高く賢い
👎 文章が微妙でお馬鹿
👎 事実誤りや言い過ぎ
ポジ 24 ／ ネガ 8 ／ 中立 3
👍 トークン効率・安定性良い
👍 速度・満足度高い
👎 速度が遅い
👎 日本語品質が悪い
※ Grok（x_search）で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度（感想・活用報告・他モデル比較）から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア＝ポジ÷（ポジ＋ネガ）×100（判定5件未満は「—」）。 全モデルの一覧と推移は てんびん丸総研へ。
EDITOR'S NOTE
数値の背景と、いまの提供状況・注意点
2026-09-22（米国時間）公開の GPT-6 世代の軽量・低価格モデル（API は gpt-6-luna）。同じ日に中堅の GPT-6 Sol も出た。 OpenAI の位置づけは「目的のはっきりした大量の作業のための、いちばん効率のよいモデル」。 料金は入力 $0.10／出力 $0.50 で、前世代 GPT-5.6 Luna（$0.20／$1.20）から入力は半額、出力は約58%減（OpenAI の表記は「50%安い」）。キャッシュ済み入力は $0.01、入力が27万2千トークンを超えたリクエストは全体が $0.20／$0.75 になる。入力3:出力1の平均額は $0.20 で、2026-10-07 公開の Claude Haiku 5.5 と並んで本表でいちばん安い。ただし長い依頼の割増しの境目が違い、Haiku 5.5 は10万トークンを超えると単価が5倍になるので、10万〜27万2千トークンの依頼では Luna のほうが安い。 第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 38（v4.3.2・max 設定、小数では 38.12／2026-10-09 確認。2026-09-23 の確認時は 37）で、前世代 GPT-5.6 Luna（37.32）を1点上回る。同じ平均額の Claude Haiku 5.5 は 43。 OpenAI の公表グラフ（max 設定どうし）では、コード修正の DeepSWE v1.1 が 66.6%（GPT-5.6 Luna は 62.2%）、業務自動化の AutomationBench が 20.7%（同 17.0%）、パソコン操作の OSWorld 2.0（オフライン版）は 52.7% で前世代とほぼ同じ。ユーザーが誤りを指摘した難しい会話での「事実の誤りを含む回答」の割合は 7.56%（同 11.96%）。一方、Artificial Analysis のコーディング用の総合指標（Coding Agent Index）は 41.1 で、前世代の 43.2 を少し下回った。 ChatGPT では 2026-10-07 からチャットにも GPT-6 が入り、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna に切り替わっている（OpenAI の発表とリリースノート。モデル別のヘルプは 10/9 時点で無料・Go の既定をまだ GPT-5.6 Luna と書いていて、公式の説明が食い違う）。チャットに入ったのは「10月版」で、API・ChatGPT Work（ChatGPT の中のエージェント機能）・Codex で使う9月版とは別物と OpenAI のシステムカードは説明している。 安全面の評価は OpenAI の Preparedness Framework でサイバー・生物化学とも「High」（最上位の「Critical」ではない）で、GPT-5.6 Luna と同じ。 コンテキストウィンドウは OpenAI 公式表記で 1,050,000 トークン、1回の出力上限は 128,000 トークン。本表の「一度に読める量」922,000 は、その差を取った値。入力はテキストと画像、出力はテキスト。知識は2026年5月18日まで。 GPQA Diamond・HLE・SWE-bench Verified は Luna 個別の公開値が無いため本表では「—」。前世代の GPT-5.6 Luna（2026-07-09 公開）は終了日の告知なく提供が続いている。
Z.ai の廉価版で、旗艦 GLM-5.3 の下に付くグレード（API のモデル名は glm-5.3-flash）。 総パラメータ3,200億のうち実際に動くのは180億の専門家分業型（MoE）で、 GLM-5 シリーズで初めて動画・画像・テキスト・ファイルを最初から扱えるようになりました。 考える機能は常にオンで切れません（公式ドキュメントに thinking.type は enabled のみと明記。推奨は reasoning_effort: max）。 一度に読める量は100万トークン、一度に書ける量は最大12万8千トークン（2026-09-10 に公式ドキュメントで確認）。 【料金】公開時に付いていた50%オフ（入力 $0.075 / 出力 $0.25）は 2026-09-09 24時（シンガポール時間・UTC+8）で終了し、2026-09-10 から定価の入力 $0.15 / 出力 $0.50 になりました （キャッシュ済み入力は $0.03。2026-09-10 に公式料金ページで確認）。本表の値はこの定価です。 なお AI仲介サービスの OpenRouter は 2026-09-10 時点でまだ $0.075 / $0.25 を表示していますが、 終了日が公表されていないので続く前提では見ないでください。 【性能】コードを直す力は、誰でも見られる DeepSWE v1.1 の公式ランキング（113課題・ハーネスは mini-swe-agent・ max 設定／2026-09-03 更新・既定の表示は登録28モデルのうち21モデル）で 63%（誤差 ±4）・21モデル中12位。 1課題あたりの平均費用は $0.24 で、同じランキングで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です（2026-09-10 確認）。 第三者測定の Artificial Analysis Intelligence Index は 42（v4.3.2・2026-09-23 確認）で、 旗艦 GLM-5.3 の 45 に3ポイント差まで迫っています。 【重み】MIT ライセンスで Hugging Face に公開されているので自前運用もできます （FP8 版が約328.3GB、BF16 版が約642.6GB）。旗艦 GLM-5.3 のほうは MIT ではなく独自ライセンスなので、 MIT で使えるのはこの Flash だけです。 SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME は公式・第三者とも数値を公表しておらず本表では「—」です。 2026-08-20 から8月下旬まで OpenRouter で提供元非公開・無料の「ox-alpha」として匿名テストされていたのがこのモデルです。 中国製のため業務利用は規約とデータの取り扱いを確認してください。
PROS & CONS
AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work（エージェント機能）と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。
◎ 強み
△ 注意点
中国 Z.ai の GLM シリーズ。旗艦 GLM-5.3 は DeepSWE 公式ランキングで 69%・6位、重みは独自ライセンスで公開。廉価版 GLM-5.3-Flash は MIT ライセンスで商用利用もでき、その高速版 GLM-5.3-FlashX も出ている。
◎ 強み
△ 注意点
USE CASES
GPT-6 Luna か GLM-5.3-Flash を取り上げてるタスク 9件
PRIMARY SOURCES
GPT-6 Luna
GLM-5.3-Flash
FAQ
Q. GPT-6 Luna と GLM-5.3-Flash、結局どっちがいい？
A. AA Intelligence Index は GLM-5.3-Flash 42 対 GPT-6 Luna 38 で GLM-5.3-Flash がやや優位ですが、用途によっては逆転しうる差です。料金・使い勝手も合わせて選ぶのがおすすめです。
Q. GPT-6 Luna と GLM-5.3-Flash、料金が安いのはどっち？
A. 入力料金は GPT-6 Luna が $0.1／1M、GLM-5.3-Flash が $0.15／1M。出力料金は GPT-6 Luna が $0.5／1M、GLM-5.3-Flash が $0.5／1M です。入力・出力とも料金はほぼ同水準です。
Q. GPT-6 Luna と GLM-5.3-Flash、ベンチマークで強いのはどっち？
A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index（GPT-6 Luna 38／GLM-5.3-Flash 42）を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では GLM-5.3-Flash の勝ち数が多く（1／0）、総合的なベンチ性能では GLM-5.3-Flash が優勢です。
Q. GPT-6 Luna と GLM-5.3-Flash、コスパがいいのはどっち？
A. AIコスパ指数（第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標）は GPT-6 Luna が 79、GLM-5.3-Flash が 82。「安くて賢い」バランスでは GLM-5.3-Flash が有利です。
Q. GPT-6 Luna と GLM-5.3-Flash、初心者にはどっちがおすすめ？
A. 初心者へのおすすめ度は GPT-6 Luna の方が高め（5／5 対 2／5）。まず触ってみるなら GPT-6 Luna から始めると迷いにくいです。
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