Claude Fable 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 Fable 5 vs GLM-5.3
Anthropic
Claude Fable 5
Fable 5 ／ 2026-06-09
「公式の最上位。ただし数字は Opus 5 とほぼ互角で、お値段は倍だよ」
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
総合性能は拮抗（AA Index 62 対 60）。用途と料金で選ぶのが正解
ベンチ勝ち：Claude Fable 5 0 / GLM-5.3 0 料金で安い項目：Claude Fable 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 Fable 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 59）
SPECS
仕様の比較
| 項目 | Claude Fable 5 | GLM-5.3 |
|---|---|---|
| バージョン | Fable 5 | 5.3 |
| 公開日 | 2026-06-09 | 2026-08-18 |
| コンテキスト長 | 1000K | 1000K |
| 入力料金 $/1M | $10 | $1.4 安い |
| 出力料金 $/1M | $50 | $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 | 59 | 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 Fable 5 62
GLM-5.3 60
コード修正力（SWE-Bench）
Claude Fable 5 95%
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 Fable 5
X評判スコア 55 ／100（n=23）
ポジ 12 ／ ネガ 10 ／ 中立 1
👍 意図の汲み取りが優れている
👍 好奇心・自律性が高い
👎 切れ味・鋭さが物足りない
👎 回答が適当・雑
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 Fable 5
Anthropic が「一般提供しているなかで最も高性能」と位置づける最上位モデル。2026-06-09 発表、6-12 に米政府の輸出管理指令で停止したが、6-30 の規制解除を受け 7-1 にグローバル提供再開（日本からは 7-2）。復旧にあたり新しい安全分類器（報告されたジェイルブレイク手口を99%超ブロック、検知時は当時の Opus 4.8 にリルート）を導入。SWE-bench Verified 95.0%・AA Intelligence Index 62（v4.1.1・2026-08-11 時点）は、2026-07-24 に出た Claude Opus 5（96.0% / 63）に本表では数字で抜かれ、価格は倍（$10/$50、米国内限定推論は1.1倍）。数値の差はごくわずかなので、コストを見るなら Opus 5、Anthropic の公式な最上位という位置づけを取るならこちら。MMLU・GPQA・AIME は公式未公表。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 Fable 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 Fable 5
FAQ
よくある質問
Q. Claude Fable 5 と GLM-5.3、結局どっちがいい？
A. AA Intelligence Index は Claude Fable 5 62、GLM-5.3 60 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 Fable 5 と GLM-5.3、料金が安いのはどっち？
A. 入力料金は Claude Fable 5 が $10／1M、GLM-5.3 が $1.4／1M。出力料金は Claude Fable 5 が $50／1M、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 Fable 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 Fable 5 62／GLM-5.3 60）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 Fable 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 Fable 5 が 59、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 Fable 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 Fable 5 の方が高め（4／5 対 2／5）。まず触ってみるなら Claude Fable 5 から始めると迷いにくいです。
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