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 ／ 2026-08-14
「Kimi K3 を知能でわずかに抜いたのに、お値段は半分以下なんだ」
編集部の総合判定
総合知能（AA Index）は GPT-6.1 Sol 52 対 GLM-5.3 45 で GPT-6.1 Sol がやや優位。用途しだいで逆転する差
WHICH ONE
SPECS
| 項目 | GPT-6.1 Sol | GLM-5.3 |
|---|---|---|
| バージョン | GPT-6.1 Sol | 5.3 |
| 公開日 | 2026-09-29 | 2026-08-14 |
| コンテキスト長 | 922K | 1000K 勝ち |
| 入力料金 $/1M | $2 | $1.4 安い |
| 出力料金 $/1M | $10 | $4.4 安い |
| 推論モデル | ✓ あり | ✓ あり |
| マルチモーダル | ✓ あり | — |
| AIコスパ指数 独自指標 | 68 | 66 |
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 6 ／ ネガ 7 ／ 中立 0
👍 良いモデル
👍 安定感が強い
👎 認知ドリフト
👎 コンテキスト短い
※ 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。
中国の Z.ai が 2026-08-14（米国時間）に発表した同社の旗艦モデル（API のモデル名は glm-5.3、API の提供開始は 2026-08-18）。 土台は前世代 GLM-5.2 と同じで、公開後の追加学習だけで性能を伸ばしたと公式が明記しています。 考える機能は常にオンで、考える量は low / high / max の3段階（指定しない場合は max）。 入力はテキストのみで、画像・音声には対応しません。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（2026-08-28 に公式ドキュメントで確認）。 第三者測定の Artificial Analysis Intelligence Index は 45（v4.3.2・max 設定・2026-09-23 確認）で、本表では Kimi K3 の 44 をわずかに上回り、2026-09-21 公開の Grok 4.7（xhigh 設定で 46）に1ポイント届かない（v4.2 では 49 対 Kimi 50 で下だったので、指標が v4.3 に上がって順番が入れ替わった）。 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 69%（誤差 ±3）・21モデル中6位（2026-09-10 確認）。 Grok 4.6（67%）・GPT-5.6 Luna（67%）・Gemini 3.7 Flash（65%）・DeepSeek V4-Pro（63%）を上回り、 Kimi K3（69%・誤差 ±5）とは同率です。上には GPT-6 Astra（74%）・Gemini 3.8 Flash（74%）・Claude Opus 5（74%）・ GPT-5.6 Sol（73%）・Claude Fable 5（70%）の5本がいます。 2026-08-26 更新版では 25モデル中5位で、Kimi K3（68.5%）にも競り勝っていましたが、 9月3日の更新でランキングの表示が整数に丸められ、Kimi K3 と並びました。 1課題あたりの平均費用は $3.99 で、Opus 5 の $11.84 の約3分の1です。 Z.ai 自身の発表値は同じベンチで 66.9 ですが、公式ランキングの 69%（誤差 ±3）の範囲に収まっています。 同社が公表している他のベンチは Terminal Bench 3.0 が 28.3、Agents' Last Exam が 28.5、 ソフトウェアの弱点を見つける CyberGym が 84.5%。Z.ai Code Bench（max 設定で 34.5%、前世代比 50%向上）は 名前に自社名が入る自社製のテストなので参考程度に見てください。 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 （名前の似た別のテストの値では埋めていません）。 【重みの公開について】GLM-5.3 本体の重みは 2026-08-28（米国時間）に Hugging Face の zai-org/GLM-5.3 で公開されました （重みファイルの合計は約753B、公式表記は 744B-A40B）。ただしライセンスは MIT ではなく独自の「GLM-5.3 License」で、 モデル提供（MaaS）事業を営み売上が100億ドルを超える事業者は商用利用の前に Z.ai の審査が必要という条件がつきます（2026-09-04 確認）。 【廉価版について】GLM-5.3-Flash（2026-08-26 公開・MIT ライセンス・AA Index は v4.3.2 で 42）は、 公開時に付いていた50%オフ（入力 $0.075 / 出力 $0.25）が 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（2026-09-10 に公式料金ページで確認）。 値段が確定したので、本表には GLM-5.3-Flash 行として別に掲載しています。 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 を取り上げてるタスク 9件
PRIMARY SOURCES
GPT-6.1 Sol
GLM-5.3
FAQ
Q. GPT-6.1 Sol と GLM-5.3、結局どっちがいい？
A. AA Intelligence Index は GPT-6.1 Sol 52 対 GLM-5.3 45 で GPT-6.1 Sol 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-6.1 Sol と GLM-5.3、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 が $1.4／1M。出力料金は GPT-6.1 Sol が $10／1M、GLM-5.3 が $4.4／1M です。入力・出力とも GLM-5.3 の方が安く、コスト重視なら GLM-5.3 が有利です。
Q. GPT-6.1 Sol と GLM-5.3、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 45）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、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 が 66。差は僅かで、コスパはほぼ同水準。性能・使い勝手など他の軸で選ぶのがおすすめです。
Q. GPT-6.1 Sol と GLM-5.3、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。
RELATED
AIエージェント時代の本格幕開け
「指示するAI」から「自分で動くAI」へ。2026年は、AIがコードを書き、画面を操作し、Slackに常駐して仕事を片づける「エージェント」が本番運用に入った年。
AIブラウザ／Computer Use — 「PCを触るAI」の普及期
Dia・Comet などの AI ブラウザがブラウザのUIを作り変え、ChatGPT agent や Claude の Computer Use はAIにPCを触らせる。
推論モデル革命
「考える時間」を持たせると、AIは数学・コードで人類トップに肉薄する。
MCP（Model Context Protocol）が業界標準に
AnthropicがOSSで公開した「AIに道具を渡す共通規格」が、業界全体に広がっている。
更新を受け取る