Claude Opus 5
長文・コード・推論で定評。主力は 7/24 に出た Opus 5、公式の最上位は Fable 5、日常使いは Sonnet 5、軽量は Haiku 4.5。
◎ 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）
VS COMPARISON
Claude Opus 5 vs GLM-5.3
Anthropic
Claude Opus 5
Opus 5 ／ 2026-07-24
「本表トップの成績なのに、お値段は前と据え置き。迷ったらこれ」
VS
Z.ai
GLM-5.3
5.3 ／ 2026-08-18
「Kimi K3 と知能は同点なのに、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 Claude Opus 5 63 対 GLM-5.3 60 で Claude Opus 5 がやや優位。用途しだいで逆転する差
ベンチ勝ち：Claude Opus 5 1 / GLM-5.3 0 料金で安い項目：Claude Opus 5 0 / GLM-5.3 2 データ最終更新：2026-08-28（編集部集計）
WHICH ONE
こんな人はどっち？
こんな人は Claude Opus 5
- ✓ AI をはじめて使う人
- ✓ 画像も読ませたい人
こんな人は GLM-5.3
- ✓ API 料金を抑えたい人（入力$1.4/出力$4.4）
- ✓ コスパ重視の人（AIコスパ指数 81 対 67）
SPECS
仕様の比較
| 項目 | Claude Opus 5 | GLM-5.3 |
|---|---|---|
| バージョン | Opus 5 | 5.3 |
| 公開日 | 2026-07-24 | 2026-08-18 |
| コンテキスト長 | 1000K | 1000K |
| 入力料金 $/1M | $5 | $1.4 安い |
| 出力料金 $/1M | $25 | $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 | 67 | 81 勝ち |
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 Opus 5 63 勝ち
GLM-5.3 60
コード修正力（SWE-Bench）
Claude Opus 5 96%
GLM-5.3 —
最難関試験（HLE）
Claude Opus 5 56.3%
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（2026-08-24 〜 2026-08-31）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 Opus 5
X評判スコア 67 ／100（n=23）
ポジ 12 ／ ネガ 6 ／ 中立 5
👍 作業能力が高い
👍 深い理解・推論力
👎 使い勝手が悪い
👎 性能低下
GLM-5.3
今週の集計にこのモデルのデータはありません。
※ 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 Opus 5
2026-07-24 公開の Anthropic 主力モデル（API は claude-opus-5）。料金は前世代 Opus 4.8 と同じ $5/$25 のまま、最上位 Fable 5（$10/$50）のちょうど半額。SWE-bench Verified は公式システムカードで 96.0%（じっくり考えるモードを最大にして5試行平均）で本表最高、Humanity's Last Exam は 56.3%（ツールなし／ツールありは 64.7%。第三者の Artificial Analysis の独自実測では 52.6%）。AA Intelligence Index も 63（v4.1.1・max 設定／2026-08-11 時点）で AA 掲載モデル中1位。ARC-AGI-3 は 30.2%（ARC Prize 財団の検証値、次点 GPT-5.6 Sol の 7.8% を大きく上回る）。GPQA・MMLU・AIME は Anthropic が Opus 5 では公表していないため本表では「—」（前世代 Opus 4.8 の値は流用しません）。前世代からの一番の違いは、じっくり考えるモードが最初からオンになったこと（考える量は5段階・既定 high）。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5月まで。速さ重視の Fast モードは $10/$50（通常の2倍）で約2.5倍速。なお別ベンチの SWE-bench Pro は 79.2%（Opus 4.8=69.2 / Fable 5=80 / GPT-5.6 Sol=64.6）で、本表の SWE-bench Verified とは別のテストです。前世代 Opus 4.8 は公式ドキュメントで旧世代（Legacy）扱いに移りましたが、提供終了は 2027-05-28 より前にはならないと案内されています。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つの枠で、返答ぶんの最大12万8千トークンも同じ枠から引かれる。入力だけで枠を超えるとエラーになる）。入力専用の上限を別に公表している Google・OpenAI とは数え方が違う（2026-08-18 に公式ドキュメントで確認）。
GLM-5.3
中国の Z.ai が 2026-08-18 に公開した同社の旗艦モデル（API のモデル名は glm-5.3）。 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 60（v4.1.1・max 設定）で、本表では Kimi K3 と同点。 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／2026-08-26 更新）で 69%（誤差 ±3）・掲載25モデル中5位。Kimi K3（68.5%）・Grok 4.6（67.5%）・ DeepSeek V4-Pro（62.8%）を上回り、Claude Opus 5（73.6%）と GPT-5.6 Sol（72.7%）には届いていません。 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】Z.ai は発表文で「公開されているモデルの中では最高水準」と書いていますが、 Hugging Face の zai-org には廉価版 GLM-5.3-Flash（MIT ライセンス）はあっても GLM-5.3 の公開リポジトリは無く、 Artificial Analysis も proprietary（非公開）と分類しています（2026-08-28 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 57）は 2026-09-09 まで50%オフの割引価格（入力 $0.075 / 出力 $0.25、定価は $0.15 / $0.50）で提供中です。 値段が確定する 2026-09-10 以降に、本表へ別行として追加するかを判断します。 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
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5位、廉価版 GLM-5.3-Flash は MIT ライセンスで商用利用もできる。
◎ 強み
- ◎ 旗艦 GLM-5.3（2026-08-18 公開）は DeepSWE v1.1 の公式ランキングで 69%・掲載25モデル中5位
- ◎ 1課題あたりの平均費用 $3.99 は Claude Opus 5（$11.84）の約3分の1
- ◎ 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
- ◎ 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
△ 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 の重みは公開されておらず、公開されているのは廉価版の 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-Flash の割引価格は 2026-09-09 までの期間限定
USE CASES
用途別のおすすめ
Claude Opus 5 か GLM-5.3 を取り上げてるタスク 7件
PRIMARY SOURCES
一次ソース
Claude Opus 5
- → Anthropic：Claude Opus 5 発表（2026-07-24）
- → Anthropic：Claude Opus 5 システムカード（SWE-bench Verified 96.0%・HLE 56.3%）
- → Anthropic Models Overview（最新ラインナップ・コンテキスト長）
- → Anthropic API 料金（$5 / $25 per MTok）
- → Artificial Analysis：Claude Opus 5（Intelligence Index v4.1.1 で 63・全モデル中1位）
- → ARC Prize：Claude Opus 5 検証結果
- → Anthropic：コンテキストウィンドウの仕様（1Mは入力と出力を合わせた枠）
FAQ
よくある質問
Q. Claude Opus 5 と GLM-5.3、結局どっちがいい？
A. AA Intelligence Index は Claude Opus 5 63 対 GLM-5.3 60 で Claude Opus 5 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. Claude Opus 5 と GLM-5.3、料金が安いのはどっち？
A. 入力料金は Claude Opus 5 が $5／1M、GLM-5.3 が $1.4／1M。出力料金は Claude Opus 5 が $25／1M、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. Claude Opus 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 Opus 5 63／GLM-5.3 60）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 Claude Opus 5 の勝ち数が多く（1／0）、総合的なベンチ性能では Claude Opus 5 が優勢です。
Q. Claude Opus 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 Opus 5 が 67、GLM-5.3 が 81。「安くて賢い」バランスでは GLM-5.3 が有利です。
Q. Claude Opus 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 Opus 5 の方が高め（4／5 対 2／5）。まず触ってみるなら Claude Opus 5 から始めると迷いにくいです。
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