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VS COMPARISON

Gemini 4 Argon vs GLM-5.3

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Gemini 4 Argon 53 対 GLM-5.3 45。現時点では Gemini 4 Argon が明確に優位

ベンチ勝ち:Gemini 4 Argon 1 / GLM-5.3 0 料金で安い項目:Gemini 4 Argon 0 / GLM-5.3 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 4 Argon

  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 69 対 66)
  • ✓ 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)
  • ✓ 「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

SPECS

仕様の比較

項目 Gemini 4 Argon GLM-5.3
バージョン 4 Argon 5.3
公開日 2026-09-30 2026-08-14
コンテキスト長 1049K 1000K
入力料金 $/1M $2 $1.4 安い
出力料金 $/1M $10 $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 69 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)

Gemini 4 Argon
53 勝ち
GLM-5.3
45

※ 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 4 Argon

X評判スコア 68 /100(n=23)

ポジ 15 / ネガ 7 / 中立 1

👍 コード生成が優秀

👍 性能が大幅向上

👎 微妙な点が多い

👎 制限が厳しい

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

Gemini 4 Argon

Google の Gemini でいちばん上のモデル。2026年9月30日(米国時間)に発表され、発表時は Google の Fairwind Program に入ったサイバー防御の組織だけへの限定提供だったが、2026年10月13日(米国時間)に一般提供が始まった(本表の公開日は発表日)。 API のモデル名は gemini-4-argon(Stable)で、使えるのは Gemini API の有料ティアだけ(無料枠なし)。Gemini アプリと Google 検索の AI モードでは Google AI Pro・Google AI Ultra の加入者が使える。 料金は2026年11月30日までが 入力 $2 / 出力 $10(キャッシュ入力 $0.10)、2026年12月1日から 入力 $4 / 出力 $20(キャッシュ入力 $0.20)(本表とコスパ指数は、いま実際に請求される11月30日までの価格で算出しています)。3.1 Pro と違い、20万トークンを超える依頼の割増料金はない。 本表の 1,048,576 トークンは入力と出力で共有する1つの枠で、Gemini 3.8 Flash などの「入力に使える上限」とは数え方が違う。 1回の出力は通常 65,536 トークンまでで、long decode(長い出力のモード)を使うと最大 1,048,576 トークンまで書ける。 入力はテキスト・画像・動画・音声・PDF、出力はテキストのみで、考える量(thinking level)は low / medium / high の3段階(2026-10-14 に公式モデルページで確認)。 第三者測定は Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 で 53(High 設定・216モデル中8位・2026-10-14 確認)。 この評価一式で書いた出力は 110M トークン(全モデルの中央値は 85M)で、1課題あたりの費用は $1.99。 Google が公表した比較表と評価方法の資料には SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE が出てこないため、これらの欄は空欄です(名前の似た別のテストの値では埋めていません。たとえば資料にある Agent's Last Exam は HLE とは別のテスト。3.1 Pro の値も持ち込んでいません)。 Google の公式比較表では、実務系の Vals Index が 68.9%(Vals AI の測定)、長いプログラム修正の DeepSWE v1.1 が 77.9%、コマンド操作の Terminal-Bench 4.0 が 57.4%(この2つは Google 自身の測定)。 前の行の Gemini 3.1 Pro(2026年2月19日公開・入力 $2 / 出力 $12、20万トークン超は $4 / $18・SWE-bench Verified 80.6%・GPQA 94.3%・MMLU 91・AIME 95・知能スコア 30)は、Gemini アプリでは 4 Argon と並んで引き続き選べ(報道)、API のモデル名も gemini-3.1-pro-preview のままで終了日の告知はない(2026-10-14 確認)。

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

Gemini 4 Argon

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

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 4 Argon と GLM-5.3、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Gemini 4 Argon が 53、GLM-5.3 が 45 と明確な差があり、現時点の総合性能では Gemini 4 Argon 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. Gemini 4 Argon と GLM-5.3、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Gemini 4 Argon が $2/1M、GLM-5.3 が $1.4/1M。出力料金は Gemini 4 Argon が $10/1M、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. Gemini 4 Argon 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(Gemini 4 Argon 53/GLM-5.3 45)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 Gemini 4 Argon の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Gemini 4 Argon が優勢です。

Q. Gemini 4 Argon 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 Gemini 4 Argon が 69、GLM-5.3 が 66。「安くて賢い」バランスでは Gemini 4 Argon が有利です。

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

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