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VS COMPARISON

GLM-5.3-Flash vs GPT-5.6 Terra

編集部の総合判定

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

ベンチ勝ち:GLM-5.3-Flash 0 / GPT-5.6 Terra 0 料金で安い項目:GLM-5.3-Flash 2 / GPT-5.6 Terra 0 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 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 56)
  • ✓ 長い資料を読ませたい人(100万トークン)

こんな人は GPT-5.6 Terra

  • ✓ AI をはじめて使う人
  • ✓ 「総合力が高くてなんでもこなす」を重視する人

SPECS

仕様の比較

項目 GLM-5.3-Flash GPT-5.6 Terra
バージョン 5.3-Flash GPT-5.6 Terra
公開日 2026-08-26 2026-07-09
コンテキスト長 1000K 勝ち 922K
入力料金 $/1M $0.15 安い $2
出力料金 $/1M $0.5 安い $12
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 82 勝ち 56

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)

GLM-5.3-Flash
42
GPT-5.6 Terra
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。

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

GPT-5.6 Terra

X評判スコア — /100(n=0)

ポジ 0 / ネガ 0 / 中立 0 (判定材料が少なくスコアは保留)

※ 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

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。

GPT-5.6 Terra

GPT-5.6 の3グレード(Sol / Terra / Luna)の中位にあたる「ふだん使い」向けモデル。 ChatGPT では登場時(2026-07-09)に無料プランと Go プランがこの Terra を使っていたが、2026-08-06 の変更で無料・Go は下位の Luna に移った(Plus・Pro は最上位の Sol)。 そのため現在の Terra は、ChatGPT の既定モデルとしてではなく API で中位グレードを選ぶときの選択肢という位置づけになっている。 2026-09-22 に出た GPT-6 世代は Astra・Sol・Luna の3本で、Terra にあたるモデルは無い(2026-09-23 時点。OpenAI の開発者向けドキュメントは「GPT-6 のモデルファミリーは GPT-6 Astra・GPT-6 Sol・GPT-6 Luna」と書いている)。GPT-5.6 Terra は終了日の告知なく提供が続いている。 料金は 2026-07-30 の改定で 100万トークンあたり $2.50/$15 → $2/$12 に20%下がった(同じ日に Luna は80%下がり、Sol はこのときだけ $5/$30 で据え置きだった。その Sol も 2026-08-22 に $4/$20 へ下がっている)。 Artificial Analysis Intelligence Index は 42(v4.3.2・max 設定/2026-09-23 確認)。9月22日に出た GPT-6 Sol は入力が同じ $2・出力が $10 と Terra より安く、同じ指標で 48 と上なので、API で新しく選ぶなら Terra を選ぶ理由は小さくなった。 ※ AA は推論の強さ別に max / xhigh / high / medium / low を出しており、条件が違うと数値も変わる。 出力速度は 125.7 トークン/秒(Artificial Analysis 実測)。コンテキストウィンドウは OpenAI 公式表記で 1,050,000 トークンだが、入力に使える上限は 922,000 トークン・1回の出力上限は 128,000 トークン。本表の値は「一度に読める量」なので入力上限の 922,000 を採用している。入力が 272,000 トークンを超えたリクエストは全体が入力2倍・出力1.5倍($4/$18)になる(2026-08-18 に公式ドキュメントで確認)。入力はテキストと画像に対応。 GPQA Diamond・HLE・SWE-bench Verified は Terra 個別の公開値が無いため本表では「—」(他グレードの数値では埋めていません)。

PROS & CONS

強み・弱み

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 →

GPT-5.6 Terra

AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work(エージェント機能)と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。

◎ 強み

  • ◎ 総合力が高くてなんでもこなす
  • ◎ 音声・画像・ファイル対応がスムーズ
  • ◎ アプリ・拡張機能が豊富

△ 注意点

  • △ 話の事実確認は弱め、要ファクトチェック
  • △ 2026-09-29 公開の GPT-6.1 Sol は、ChatGPT の通常のチャットでは使えない(使えるのは Work・Codex・API)
  • △ 無料・Go のチャットが GPT-6 Luna に切り替わるのは、OpenAI の発表とリリースノートでは 2026-10-08 から順次。モデル別のヘルプはまだ GPT-5.6 Luna を既定と書いていて、公式の案内どうしが食い違っている(2026-10-09 確認)
公式サイト →

FAQ

よくある質問

Q. GLM-5.3-Flash と GPT-5.6 Terra、結局どっちがいい?

A. AA Intelligence Index は GLM-5.3-Flash 42、GPT-5.6 Terra 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. GLM-5.3-Flash と GPT-5.6 Terra、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は GLM-5.3-Flash が $0.15/1M、GPT-5.6 Terra が $2/1M。出力料金は GLM-5.3-Flash が $0.5/1M、GPT-5.6 Terra が $12/1M 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. GLM-5.3-Flash と GPT-5.6 Terra、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(GLM-5.3-Flash 42/GPT-5.6 Terra 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. GLM-5.3-Flash と GPT-5.6 Terra、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 GLM-5.3-Flash が 82、GPT-5.6 Terra が 56。「安くて賢い」バランスでは GLM-5.3-Flash が有利です。

Q. GLM-5.3-Flash と GPT-5.6 Terra、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 GPT-5.6 Terra の方が高め(5/5 対 2/5)。まず触ってみるなら GPT-5.6 Terra から始めると迷いにくいです。

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