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VS COMPARISON

Claude Haiku 5.5 vs GLM-5.3

編集部の総合判定

総合性能は拮抗(AA Index 43 対 45)。用途と料金で選ぶのが正解

ベンチ勝ち:Claude Haiku 5.5 0 / GLM-5.3 0 料金で安い項目:Claude Haiku 5.5 2 / GLM-5.3 0 データ最終更新:2026-10-17(編集部集計)

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は Claude Haiku 5.5

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$0.1/出力$0.5)
  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 84 対 66)
  • ✓ AI をはじめて使う人

こんな人は GLM-5.3

  • ✓ 「旗艦 GLM-5.3(2026-08-14 発表・2026-08-18 API 提供開始、いずれも米国時間)は DeepSWE v1.1 の公式ランキングで 69%・表示21モデル中6位(2026-09-22 更新/2026-10-09 確認)。同率は Kimi K3 の 69%」を重視する人
  • ✓ 「1課題あたりの平均費用 $3.99 は、同じランキングで3位の旧世代 Claude Opus 5($11.84)の約3分の1(後継の Opus 5.5 はこのランキングにまだ載っていない)」を重視する人

SPECS

仕様の比較

項目 Claude Haiku 5.5 GLM-5.3
バージョン Haiku 5.5 5.3
公開日 2026-10-07 2026-08-14
コンテキスト長 1000K 1000K
入力料金 $/1M $0.1 安い $1.4
出力料金 $/1M $0.5 安い $4.4
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 84 勝ち 66

BENCHMARKS

ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

総合知能(AA Intelligence Index)

Claude Haiku 5.5
43
GLM-5.3
45

最難関試験(HLE)

Claude Haiku 5.5
45.9%
GLM-5.3
—

※ 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

Xの評判はどう?

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。

Claude Haiku 5.5

X評判スコア 95 /100(n=24)

ポジ 18 / ネガ 1 / 中立 5

👍 コストが大幅に安い

👍 定型・軽い作業に強い

👎 複雑タスクで精度低下

👎 記憶保持の弱さ

GLM-5.3

X評判スコア 46 /100(n=13)

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

編集部メモ

数値の背景と、いまの提供状況・注意点

Claude Haiku 5.5

2026-10-07(米国時間)公開の Anthropic の軽量・低価格モデル(API は claude-haiku-5-5)。9月22日の Opus 5.5、9月28日の Sonnet 5.5 に続く「Claude 5.5 ファミリー」の3本目で、これで Opus・Sonnet・Haiku の3つが 5.5 にそろった。同日から Claude API・Amazon Bedrock・Google Cloud・Microsoft Foundry と Claude アプリで使える。料金はプロンプトの長さで2段階になり、10万トークン以下のリクエストは入力$0.10/出力$0.50、10万トークンを超えるリクエストは入力$0.50/出力$2.50(キャッシュ読み込みは$0.01、超過時$0.05)。本表の $0.10/$0.50 は10万トークン以下の単価。Claude の 4.6 以降のモデルは100万トークンまで同じ単価なので、長さで単価が変わるのは Haiku 5.5 だけ。前の Haiku 4.5($1/$5)から単価は1割になり、Anthropic は「Haiku 4.5 へのリクエストの9割が10万トークン以下だったので、平均で約75%安く動かせる」と説明している(同社の試算。新しい数え方で同じ文章が約30%多いトークンになる分も含めた値)。入力3:出力1の平均額 $0.20 は GPT-6 Luna 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、GPT-6 Luna は27万2千トークンまで同じ単価なので、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 43(v4.3.2・max 設定/2026-10-09 確認)で、同じ平均額の GPT-6 Luna(38)を5点上回る。設定を下げると xhigh 41、high 38、medium 34、low 29。公式の値(システムカード Table 8.1.A、max 設定・5回平均)は、Humanity's Last Exam がツールなし 45.9%(Haiku 4.5 は 10.2%)・ツールあり 57.4%、より難しいコード修正の SWE-bench Pro が 64.8%(Sonnet 5.5 は 81.3%)、SWE-bench Multilingual が 83.7%(Haiku 4.5 は 67.4%)、パソコン操作の OSWorld 2.1(インターネットにつながない82課題)が 72.4%(Haiku 4.5 は 15.7%、GPT-6 Luna は 48.9%)、実務の出来を測る GDPval-AA v2.1 が 1620(GPT-6 Luna は 1437)。発表ページでは、コマンド操作で開発を進める Terminal-Bench 4.0 が 39.2%(Haiku 4.5 は 0.0%、GPT-6 Luna は 16.4%)。SWE-bench Verified・GPQA・MMLU・AIME は公表されていないため「—」。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、知識は2026年6月まで。入力はテキストと画像。考える量(effort)の既定は medium で、考える機能(adaptive thinking)は既定でオン。Haiku 4.5 向けのコードはそのままでは動かないことがある(考える量をトークン数で指定する budget_tokens や、既定以外の temperature・top_p・top_k の指定がエラーになる)。前の Haiku 4.5 は公式ドキュメントで旧世代(Legacy)扱いになったが引き続き使え、終了の予告はまだ出ていない(2026-10-09 確認)。Haiku 5.5 自身の提供終了は 2027-10-07 より前にはならない。本表の「一度に読める量」100万トークンは、Anthropic 公式の context window(会話の履歴と AI の返答を合わせた1つの枠)。

GLM-5.3

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

強み・弱み

Claude Haiku 5.5

長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5(API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内)、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。

◎ 強み

  • ◎ 長い文書をまとめるのが得意(1M tokens context)
  • ◎ コード生成・修正の精度が高い(SWE-Bench で常時トップ争い)
  • ◎ 安全側に振った穏やかな応答
  • ◎ adaptive thinking で必要に応じて推論時間を自動調整

△ 注意点

  • △ 画像生成はできない(読み取りのみ)
公式サイト →

GLM-5.3

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

  • ◎ 旗艦 GLM-5.3(2026-08-14 発表・2026-08-18 API 提供開始、いずれも米国時間)は DeepSWE v1.1 の公式ランキングで 69%・表示21モデル中6位(2026-09-22 更新/2026-10-09 確認)。同率は Kimi K3 の 69%
  • ◎ 1課題あたりの平均費用 $3.99 は、同じランキングで3位の旧世代 Claude Opus 5($11.84)の約3分の1(後継の Opus 5.5 はこのランキングにまだ載っていない)
  • ◎ 100万トークンの長文コンテキスト、一度に書ける量は最大12万8千トークン
  • ◎ GLM-5.3 本体の重みも 2026-08-28(米国時間)に Hugging Face の zai-org/GLM-5.3 で公開(重みの合計は約753B、公式表記は 744B-A40B)。ライセンスは独自の「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だけ商用利用の前に Z.ai の審査が必要
  • ◎ 廉価版 GLM-5.3-Flash(2026-08-26 公開)は重みが MIT ライセンスで公開され、商用利用もできる
  • ◎ GLM-5.3-Flash は画面やブラウザの画像も見られるので、コードと表示結果を行き来する作業に向く
  • ◎ 高速版の GLM-5.3-FlashX(モデル名 glm-5.3-flashx)は毎秒200トークンで返す。公開日は公式ページに書かれていない

△ 注意点

  • △ 旗艦の GLM-5.3 は入力がテキストのみ(画像・音声は扱えない)
  • △ GLM-5.3 本体の重みは 2026-08-28 に公開されたが、ライセンスは MIT ではなく独自の「glm-5.3」ライセンス(Hugging Face 上の表記は「other」)。MIT なのは廉価版の GLM-5.3-Flash のほう
  • △ SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME は公式・第三者とも数値が出ていない
  • △ 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たい
  • △ GLM-5.3-FlashX は、コーディング用の定額プラン(GLM Coding Plan)ではまだ使えない
  • △ GLM-5.3-Flash の50%オフは 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 $0.15/$0.50(2026-09-10 に公式料金ページで確認)
公式サイト →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. Claude Haiku 5.5 と GLM-5.3、結局どっちがいい?

A. AA Intelligence Index は Claude Haiku 5.5 43、GLM-5.3 45 とほぼ同水準で、総合性能は拮抗しています。用途・料金・使い勝手で選ぶのが正解です。

Q. Claude Haiku 5.5 と GLM-5.3、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Claude Haiku 5.5 が $0.1/1M、GLM-5.3 が $1.4/1M。出力料金は Claude Haiku 5.5 が $0.5/1M、GLM-5.3 が $4.4/1M です。入力・出力とも Claude Haiku 5.5 の方が安く、コスト重視なら Claude Haiku 5.5 が有利です。

Q. Claude Haiku 5.5 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(Claude Haiku 5.5 43/GLM-5.3 45)を軸に判断するのがおすすめです。その AA Intelligence Index でも明確な差は付いていないため、性能は同水準と見て、料金や使い勝手で選ぶのがおすすめです。

Q. Claude Haiku 5.5 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 Claude Haiku 5.5 が 84、GLM-5.3 が 66。「安くて賢い」バランスでは Claude Haiku 5.5 が有利です。

Q. Claude Haiku 5.5 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 Claude Haiku 5.5 の方が高め(4/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Claude Haiku 5.5 から始めると迷いにくいです。

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