VS COMPARISON
OpenAI
GPT-6.1 Sol ／ 2026-09-29
「Sol が1週間で 6.1 に。お値段そのままで賢さが上がって、キャッシュは半額だよ」
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 GPT-6.1 Sol 52 対 GLM-5.3-Flash 42。現時点では GPT-6.1 Sol が明確に優位
WHICH ONE
SPECS
| 項目 | GPT-6.1 Sol | GLM-5.3-Flash |
|---|---|---|
| バージョン | GPT-6.1 Sol | 5.3-Flash |
| 公開日 | 2026-09-29 | 2026-08-26 |
| コンテキスト長 | 922K | 1000K 勝ち |
| 入力料金 $/1M | $2 | $0.15 安い |
| 出力料金 $/1M | $10 | $0.5 安い |
| 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 | 68 | 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 16 ／ ネガ 9 ／ 中立 0
👍 会話・業務が便利
👍 すごい・優秀
👎 回答がイマイチ・微妙
👎 微妙に違う・違和感
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
2026-09-29（米国時間）公開の OpenAI のモデル（API は gpt-6.1-sol）。 1週間前の9月22日に出た GPT-6 Sol のアップグレード版で、GPT-6 世代の中位を担う。最上位は引き続き9月3日の GPT-6 Astra、軽量版は GPT-6 Luna のまま（2026-09-30 時点）。 OpenAI の位置づけは「Astra に近い性能を、より安い料金で出すモデル」で、複雑なコーディング・パソコン操作・専門業務向け。OpenAI 自身も、総合力では GPT-6 Astra が最上位だと明記している。 料金は入力 $2／出力 $10 で GPT-6 Sol と同じ（GPT-6 Astra の5分の1）。変わったのはキャッシュ済み入力で、$0.20 から $0.10 に半減した（通常の入力の95%引き）。キャッシュ書き込みは $2.50。入力が27万2千トークンを超えたリクエストは、そのリクエスト全体が入力2倍・出力1.5倍（$4／$15）で計算される。まとめて投げる Batch と Flex は半額、優先処理の Fast モードは2倍。 第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 52（v4.3.2・max 設定／2026-10-01 確認）で、同社モデルページでは223モデル中11位。前の GPT-6 Sol（同じ max 設定で 48）より4点高い。出力速度は毎秒64.2トークン（同社実測・2026-10-01）で、GPT-6 Sol の実測値（毎秒104.4トークン・9月23日確認）より遅い。 OpenAI の公表では、コード修正の DeepSWE v1.1 で GPT-6 Astra と同等の成績を約5分の1の費用で出し、GPT-6 Sol の最高スコアを6.4ポイント上回った。パソコン操作の OSWorld 2.0（オフライン版）では max 設定で GPT-6 Sol を7ポイント上回り、Astra との差は2.1ポイント。難しい会話での「事実の誤りを含む回答」の割合は、xhigh 設定で GPT-6 Sol の 4.5% から 4.1% に下がった（Astra は 4.0%。OpenAI 自身が「ふだんの使い方を代表するものではない」と注記）。 本表の SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE の各欄は、OpenAI が GPT-6.1 Sol の値を公表していないため「—」（前の世代の値は流用しません）。 GPT-6 Sol との違いとして、思考量の設定から none と minimal が無くなり（low〜max の5段階）、Chat Completions ではツール呼び出しが使えない（Responses API を使う）。Responses API ではサブエージェントに仕事を振る Multi-agent がベータで使える。 ChatGPT では通常のチャットにはまだ入っていない（2026-10-07 からチャットに入ったのは GPT-6 Sol と GPT-6 Luna の10月版で、GPT-6.1 Sol ではない。2026-10-09 確認）。使えるのは Plus・Pro・Business・Enterprise・Edu の ChatGPT Work（ChatGPT の中のエージェント機能で、プラン名ではない）と Codex。 安全面の評価は OpenAI の Preparedness Framework で、サイバーが最上位の「Critical」、生物化学が「High」。GPT-6 Sol（どちらも High）より一段厳しい扱いで、GPT-6 Astra と同じ安全対策を適用している。 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（GPT-6 Astra と同じ数え方）。入力はテキストと画像、出力はテキスト。知識は2026年4月30日まで（GPT-6 Sol は4月20日まで）。 前の GPT-6 Sol（2026-09-22 公開・AA 48）は、API のモデルページと料金表に同じ料金のまま残っており、終了日の告知はない（2026-09-30 に OpenAI の deprecations ページで確認）。ただしキャッシュ済み入力は $0.20 のままなので、同じ料金なら GPT-6.1 Sol のほうが安い。その前の GPT-5.6 Sol（2026-07-09 公開）も、$4／$20 の期間限定価格（少なくとも2026-11-21まで）のまま提供が続いている。
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-6.1 Sol か GLM-5.3-Flash を取り上げてるタスク 9件
PRIMARY SOURCES
GPT-6.1 Sol
GLM-5.3-Flash
FAQ
Q. GPT-6.1 Sol と GLM-5.3-Flash、結局どっちがいい？
A. 第三者測定の AA Intelligence Index は GPT-6.1 Sol が 52、GLM-5.3-Flash が 42 と明確な差があり、現時点の総合性能では GPT-6.1 Sol が優位です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち？」の欄を参考にしてください。
Q. GPT-6.1 Sol と GLM-5.3-Flash、料金が安いのはどっち？
A. 入力料金は GPT-6.1 Sol が $2／1M、GLM-5.3-Flash が $0.15／1M。出力料金は GPT-6.1 Sol が $10／1M、GLM-5.3-Flash が $0.5／1M です。入力・出力とも GLM-5.3-Flash の方が安く、コスト重視なら GLM-5.3-Flash が有利です。
Q. GPT-6.1 Sol 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-6.1 Sol 52／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 GPT-6.1 Sol の勝ち数が多く（1／0）、総合的なベンチ性能では GPT-6.1 Sol が優勢です。
Q. GPT-6.1 Sol 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-6.1 Sol が 68、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-6.1 Sol 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-6.1 Sol の方が高め（5／5 対 2／5）。まず触ってみるなら GPT-6.1 Sol から始めると迷いにくいです。
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