ai-garage

VS COMPARISON

Gemini 3.8 Flash vs GLM-5.3-Flash

編集部の総合判定

総合性能は拮抗(AA Index 41 対 42)。用途と料金で選ぶのが正解

ベンチ勝ち:Gemini 3.8 Flash 0 / GLM-5.3-Flash 0 料金で安い項目:Gemini 3.8 Flash 0 / GLM-5.3-Flash 2 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 Gemini 3.8 Flash

  • ✓ AI をはじめて使う人
  • ✓ 「Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携」を重視する人

こんな人は GLM-5.3-Flash

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$0.15/出力$0.5)
  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 82 対 65)

SPECS

仕様の比較

項目 Gemini 3.8 Flash GLM-5.3-Flash
バージョン 3.8 Flash 5.3-Flash
公開日 2026-09-02 2026-08-26
コンテキスト長 1049K 1000K
入力料金 $/1M $0.75 $0.15 安い
出力料金 $/1M $3.75 $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 65 82 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)

Gemini 3.8 Flash
41
GLM-5.3-Flash
42

※ 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。

Gemini 3.8 Flash

X評判スコア 89 /100(n=21)

ポジ 16 / ネガ 2 / 中立 3

👍 雑用・ITサポートに強い

👍 実装・校正に適する

👎 ゲーム作成時のバグ見落とし

👎 TTS多用で課金負担

GLM-5.3-Flash

X評判スコア 75 /100(n=35)

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

編集部メモ

数値の背景と、いまの提供状況・注意点

Gemini 3.8 Flash

前世代 Gemini 3.7 Flash(2026-08-13 公開)の後継として 2026年9月2日(米国時間)に公開された Google の主力(workhorse)モデル。 3.7 Flash からわずか3週間、6週間で3世代目という速さで、Google の位置づけは「いちばん賢い働き者」。 同時に、防御側専用の Gemini 3.8 Flash Cyber も発表されました(Fairwind Program の審査を通った政府機関・重要インフラ・ ソフトウェア保守者だけが使える枠で、一般提供ではありません)。 料金は 3.7 Flash と据え置きで、2026年12月31日までの導入価格が 入力 $0.75 / 出力 $3.75、2027年1月1日から 入力 $1.50 / 出力 $7.50 (本表とコスパ指数は、いま実際に請求される導入価格で算出しています)。 入力 1,048,576 / 出力 65,536 tokens、マルチモーダル入力(テキスト・画像・音声・動画、出力はテキスト)、モデル名は `gemini-3.8-flash`。 thinking level は low / medium / high の3段階(指定しない場合は medium)で、3.7 Flash にあった minimal は 3.8 Flash では使えません (指定するとAPIエラーになります)。 Google 公表のベンチで数値が明示されているのは HLE-Verified 54.9% のみ。DeepSWE v1.1・Vals Finance Agent V2・ Harvey's Legal Agent Benchmark は「3.7 Flash を上回る」とだけ書かれていて、具体的な数値は公表されていません(推測では埋めていません)。 第三者測定は Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 で 41(high 設定・2026-09-23 確認)。 SWE-Bench Verified / GPQA / AIME / MMLU は公式も第三者も数値を公表しておらず空欄です(名前の似た別テストの値では埋めていません)。 【1トークンあたりは同じでも、1タスクあたりは高くつきます】Google 自身が「3.8 Flash はより多く考え、道具を何度も呼ぶので、 とくに effort を上げるとトークンを多く使うことがある」と明記しています。実際 Artificial Analysis の測定でも、 同じテスト一式を解くのに使った出力トークンは 3.7 Flash の 64M に対し 3.8 Flash は 120M で、 1タスクあたりのコストは $0.40 → $0.58 に上がっていました(2026年9月上旬の指標の版での値。AA は 9月19日の v4.3.2 で全モデルを採点し直しているので、 最新の値は AA のページで確認してください)。公開時は、安さ優先の用途では 3.7 Flash がそのまま使え、Google も継続提供を明言していました。 ただし 3.7 Flash は2026年10月8日に提供を終え、Google AI Studio では選べなくなり、Gemini API で指定すると自動で 3.8 Flash に回されます。 いま安さを優先するなら、3.8 Flash の thinking level を low に下げるか、より安い Gemini 3.5 Flash-Lite(入力 $0.30 / 出力 $2.50)を使う手があります。 本表の 1,048,576 トークンは、Google が Input token limit(入力に使える上限)として公表している値で、出力の上限 65,536 トークンは別枠(2026-09-03 に公式モデルページで確認)。

GLM-5.3-Flash

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

強み・弱み

Gemini 3.8 Flash

Google 製。Gmail / Docs との連携と、100万トークンの長文+画像・動画・音声の読み取りが持ち味。最上位は 2026-10-13 に一般公開された Gemini 4 Argon(Gemini アプリは AI Pro・Ultra、API は有料ティア)、速くて安い Flash 系の最新は 3.8 Flash。

◎ 強み

  • ◎ Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携
  • ◎ 画像・動画・音声・PDFの理解が強い
  • ◎ 1M tokens の長いコンテキスト(API と、Gemini アプリの AI Pro・Ultra。アプリの無料は3万2千、AI Plus は12万8千トークン)
  • ◎ 動画理解の「agentic」処理(2026-09-01 米国時間に Gemini API で提供開始。対象は 3.7 Flash / 3.6 Flash / 3.5 Flash-Lite で、2026-09-04 時点の公式ドキュメントでは 3.8 Flash も対応):長い動画で使うトークンを最大88%減らせ、追加料金なしの通常トークン課金。設定は processing を agentic にするだけ
  • ◎ 文字起こし専用モデル Gemini 3.5 Transcribe(85以上の言語を自動判別・日本語 ja-JP 対応)
  • ◎ Deep Research Max など独自機能

△ 注意点

  • △ 回答の口調がやや堅め
公式サイト →

GLM-5.3-Flash

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. Gemini 3.8 Flash と GLM-5.3-Flash、結局どっちがいい?

A. AA Intelligence Index は Gemini 3.8 Flash 41、GLM-5.3-Flash 42 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. Gemini 3.8 Flash と GLM-5.3-Flash、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Gemini 3.8 Flash が $0.75/1M、GLM-5.3-Flash が $0.15/1M。出力料金は Gemini 3.8 Flash が $3.75/1M、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. Gemini 3.8 Flash 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(Gemini 3.8 Flash 41/GLM-5.3-Flash 42)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. Gemini 3.8 Flash 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 Gemini 3.8 Flash が 65、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. Gemini 3.8 Flash 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 Gemini 3.8 Flash の方が高め(5/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Gemini 3.8 Flash から始めると迷いにくいです。

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