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VS COMPARISON

GLM-5.3 vs GPT-5.6 Luna

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は GLM-5.3 60 対 GPT-5.6 Luna 52。現時点では GLM-5.3 が明確に優位

ベンチ勝ち:GLM-5.3 1 / GPT-5.6 Luna 0 料金で安い項目:GLM-5.3 0 / GPT-5.6 Luna 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 GLM-5.3

  • 長い資料を読ませたい人(100万トークン)
  • 「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」を重視する人

こんな人は GPT-5.6 Luna

  • API 料金を抑えたい人(入力$0.2/出力$1.2)
  • コスパ重視の人(AIコスパ指数 90 対 81)
  • AI をはじめて使う人

SPECS

仕様の比較

項目 GLM-5.3 GPT-5.6 Luna
バージョン 5.3 GPT-5.6 Luna
公開日 2026-08-18 2026-07-09
コンテキスト長 1000K 勝ち 922K
入力料金 $/1M $1.4 $0.2 安い
出力料金 $/1M $4.4 $1.2 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 81 90 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)

GLM-5.3
60 勝ち
GPT-5.6 Luna
52

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。

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

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。

GPT-5.6 Luna

GPT-5.6 の3グレード(Sol / Terra / Luna)でいちばん軽い低価格モデル。 2026-08-06 の変更で ChatGPT の無料プランと Go プランの既定モデルがこの Luna になったので、 いま実際にいちばん多くの人が触っているのはこのグレード(それまでは中位の Terra、Plus・Pro は最上位の Sol)。 無料プランは同じタイミングでテキストチャットが無制限になり、じっくり考えさせる Think も使えるようになった (ファイルや画像のアップロード、ツール利用には引き続き上限がある)。 料金は 2026-07-30 の改定で 100万トークンあたり $1/$6 → $0.20/$1.20 に80%下がり、3グレードで最大の下げ幅だった (同じ日に Terra は20%減、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)。 ※ 本表の料金は OpenAI 公式の短いコンテキスト向けの価格。長いコンテキストでは入力 $0.40 / 出力 $1.80 と別料金になる。 Artificial Analysis Intelligence Index は 52(v4.1.1・max 設定/2026-08-11 時点)。 同じ v4.1.1 での Sol は 61、Terra は 57 なので上位2グレードには届かないが、前世代の Gemini 3.6 Flash(52)と同点で、 Gemini 3.1 Pro(48)を上回る(後継の Gemini 3.7 Flash は同じ版で 56)。入力料金が Sol の25分の1であることを考えると、価格に対する知能は3グレードで最も高い。 出力速度は 203.9 トークン/秒(Artificial Analysis 実測)で、Terra の 125.7 より速い3グレード中最速。 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($0.40/$1.80)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 Luna 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

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
公式サイト →

GPT-5.6 Luna

AIブームの火付け役。フラッグシップ GPT-5.6(Sol/Terra/Luna)を内蔵し、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
公式サイト →

FAQ

よくある質問

Q. GLM-5.3 と GPT-5.6 Luna、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は GLM-5.3 が 60、GPT-5.6 Luna が 52 と明確な差があり、現時点の総合性能では GLM-5.3 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. GLM-5.3 と GPT-5.6 Luna、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は GLM-5.3 が $1.4/1M、GPT-5.6 Luna が $0.2/1M。出力料金は GLM-5.3 が $4.4/1M、GPT-5.6 Luna が $1.2/1M です。入力・出力とも GPT-5.6 Luna の方が安く、コスト重視なら GPT-5.6 Luna が有利です。

Q. GLM-5.3 と GPT-5.6 Luna、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 60/GPT-5.6 Luna 52)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 GLM-5.3 の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では GLM-5.3 が優勢です。

Q. GLM-5.3 と GPT-5.6 Luna、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 が 81、GPT-5.6 Luna が 90。「安くて賢い」バランスでは GPT-5.6 Luna が有利です。

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

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