VS COMPARISON
Anthropic
Fable 5.1 ／ 2026-09-01
「お値段は本表トップ（GPT-6 Astra と同額）だから、Opus 5.5 でも足りない本当に難しい仕事だけに使いたいね」
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 Claude Fable 5.1 53 対 GLM-5.3-Flash 42。現時点では Claude Fable 5.1 が明確に優位
WHICH ONE
SPECS
| 項目 | Claude Fable 5.1 | GLM-5.3-Flash |
|---|---|---|
| バージョン | Fable 5.1 | 5.3-Flash |
| 公開日 | 2026-09-01 | 2026-08-26 |
| コンテキスト長 | 1000K | 1000K |
| 入力料金 $/1M | $10 | $0.15 安い |
| 出力料金 $/1M | $50 | $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 | 55 | 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）
最難関試験（HLE）
※ 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 17 ／ ネガ 3 ／ 中立 5
👍 仮想ドラフト作成の詳細さ
👍 コーディング業務の自律実行
👎 相性悪い
👎 手際が悪い
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
2026-09-01 公開の Anthropic 最上位モデル（API は claude-fable-5-1）。公式の位置づけは「重い考えごとと、長時間ひとりで進める作業向け」で、2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5 を高めの設定で試してもまだ足りないときに使う想定（公式ドキュメントは、迷ったらまず Opus 5.5 を使うよう案内している）。料金は前の Fable 5 と同じ $10/$50 のままで、読み込んだ内容の使い回し料金だけが $1 → $0.25（75%減）に下がった。Anthropic は「ふだんの作業でおよそ25%、AI が自分で手を動かす作業ではおよそ45%、費用が下がる」としている。Humanity's Last Exam（幅広い分野の難問テスト）は 60.9%（ツールなし。ツールありは 65.0%）で、前の Fable 5 の 57.8% と Claude Opus 5 の 56.3% を上回った（本表では 2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5 の 64.4% が上）。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 53（v4.3.2・max 設定・2026-09-23 確認）で、AA 全体のランキングでは204モデル中5位（2026-10-09 確認。上位4つは Claude Opus 5.5 の max・xhigh・high と Claude Sonnet 5.5 の max の各設定で、本表の Opus 5.5 行は max の 58）。GPT-6 Astra も同じ 53 で、前世代の Opus 5 は 51。2026-09-08 の v4.3 では Fable 5.1 が130モデル中1位だった。SWE-bench Verified は Anthropic も第三者もまだ数値を出していないため本表では「—」（前の Fable 5 の 95.0% は流用しません）。公式が出したのはエージェント系・実務系のベンチで、Terminal-Bench 4.0 が 55.8%（Fable 5 は 42.0%）、Terminal-Bench-Science 0.1 が 52.6%（同 24.7%）、パソコン操作の OSWorld 2.0 が 77.9%／厳しめ判定 41.7%（同 72.9%／36.1%）、事務作業の AutomationBench が 31.4%（同 17.1%）、コーディング支援の CursorBench 3.2.0 が 73.4%（同 70.5%）、知識仕事の GDPval-AA v2 が 1853（同 1723）。MMLU・GPQA・AIME は公式未公表。じっくり考えるモードは常時オンで、考える量の既定は5段階中 high。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。提供終了は 2027-09-01 より前にはならないと案内されている。姉妹モデルの Claude Mythos 5.1 は中身が同じで、サイバーセキュリティと生命科学の用途に限って制限をゆるめたもの（米国の認定を受けた組織だけが使えるため本表には載せていません）。前の Fable 5（2026-06-09 公開・SWE-bench Verified 95.0%・AA は v4.3 で 50）は公式ドキュメントで旧世代（Legacy）扱いになった（提供終了は 2027-06-09 より前にはならない）。Fable 5 は公開直後の 6-12 に米政府の輸出管理指令で全ユーザー停止となり、6-30 の規制解除を経て 7-1 にグローバル復帰（日本からは 7-2）した経緯がある。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（2026-09-02 に公式ドキュメントで確認）。
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
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
△ 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
Claude Fable 5.1 か GLM-5.3-Flash を取り上げてるタスク 7件
PRIMARY SOURCES
Claude Fable 5.1
GLM-5.3-Flash
FAQ
Q. Claude Fable 5.1 と GLM-5.3-Flash、結局どっちがいい？
A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Claude Fable 5.1 が 53、GLM-5.3-Flash が 42 と明確な差があり、現時点の総合性能では Claude Fable 5.1 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. Claude Fable 5.1 と GLM-5.3-Flash、料金が安いのはどっち？
A. 入力料金は Claude Fable 5.1 が $10／1M、GLM-5.3-Flash が $0.15／1M。出力料金は Claude Fable 5.1 が $50／1M、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. Claude Fable 5.1 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（Claude Fable 5.1 53／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 Claude Fable 5.1 の勝ち数が多く（1／0）、総合的なベンチ性能では Claude Fable 5.1 が優勢です。
Q. Claude Fable 5.1 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 Claude Fable 5.1 が 55、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. Claude Fable 5.1 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 Claude Fable 5.1 の方が高め（4／5 対 2／5）。まず触ってみるなら Claude Fable 5.1 から始めると迷いにくいです。
LABS
公式発表の要約ではなく、編集部が自分で動かして測った数字を載せた検証記事
2026-09-26
話題の組み合わせを実際に回して、声の読み間違い・速さ・料金を測った
検証メモ
2026-09-26
落とし穴を20個仕込んだ契約書で、Claude と Gemini を採点した
検証メモ
2026-09-13
「考える量」を上げると、何が変わって何が変わらないのか
検証メモ
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