ai-garage

VS COMPARISON

GLM-5.3 vs Gemini 3.5 Flash-Lite

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」
VS

Google

Gemini 3.5 Flash-Lite

3.5 Flash-Lite ／ 2026-07-21

「とにかく身軽な節約家さん。頭のキレも上がったよ」

編集部の総合判定

総合知能（AA Index）は GLM-5.3 60 対 Gemini 3.5 Flash-Lite 37。現時点では GLM-5.3 が明確に優位

ベンチ勝ち：GLM-5.3 1 / Gemini 3.5 Flash-Lite 0 料金で安い項目：GLM-5.3 0 / Gemini 3.5 Flash-Lite 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

  • ✓ コスパ重視の人（AIコスパ指数 81 対 69）
  • ✓ 「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 Gemini 3.5 Flash-Lite

  • ✓ API 料金を抑えたい人（入力$0.3/出力$2.5）
  • ✓ AI をはじめて使う人
  • ✓ 画像も読ませたい人

SPECS

仕様の比較

項目 GLM-5.3 Gemini 3.5 Flash-Lite
バージョン 5.3 3.5 Flash-Lite
公開日 2026-08-18 2026-07-21
コンテキスト長 1000K 1049K
入力料金 $/1M $1.4 $0.3 安い
出力料金 $/1M $4.4 $2.5 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 勝ち 69

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
Gemini 3.5 Flash-Lite
37

※ 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。

GLM-5.3

今週の集計にこのモデルのデータはありません。

Gemini 3.5 Flash-Lite

X評判スコア 80 ／100（n=16）

ポジ 8 ／ ネガ 2 ／ 中立 6

👍 無料枠の大きさ

👍 NSFW規制の緩さ

👎 頭が悪い

👎 ProからLiteに強制切り替わる

※ 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

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。

Gemini 3.5 Flash-Lite

Gemini 3.5 ファミリー最速・最低コストの軽量モデル。高スループット / 低レイテンシ用途（サブエージェント、ドキュメント解析、分類・ルーティング）向けで、 出力速度は約 350 tokens/s、thinking_level の既定は minimal。入力 1M / 出力 64k tokens、マルチモーダル入力（テキスト・画像・動画・音声・PDF）対応。 旧 3.1 Flash-Lite（$0.25/$1.5）比でテキスト料金は上昇（$0.30/$2.5）だが、音声入力の割高分は統一料金化で解消。 公表ベンチはエージェント/コーディング系：SWE-Bench Pro (Public) 54.2%（前世代 49.6%）、Terminal-Bench 2.1 54%、GDPval-AA v2 Elo 1140。 GPQA / AIME / MMLU / SWE-Bench Verified は未公表のため空欄。 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（2026-08-18 に公式モデルページで確認）。

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 →

Gemini 3.5 Flash-Lite

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。最新は 3.7 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
  • ◎ 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 →

USE CASES

用途別のおすすめ

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Gemini 3.5 Flash-Lite

PRIMARY SOURCES

一次ソース

GLM-5.3

Gemini 3.5 Flash-Lite

FAQ

よくある質問

Q. GLM-5.3 と Gemini 3.5 Flash-Lite、結局どっちがいい？

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は GLM-5.3 が 60、Gemini 3.5 Flash-Lite が 37 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 Gemini 3.5 Flash-Lite、料金が安いのはどっち？

A. 入力料金は GLM-5.3 が $1.4／1M、Gemini 3.5 Flash-Lite が $0.3／1M。出力料金は GLM-5.3 が $4.4／1M、Gemini 3.5 Flash-Lite が $2.5／1M です。入力・出力とも Gemini 3.5 Flash-Lite の方が安く、コスト重視なら Gemini 3.5 Flash-Lite が有利です。

Q. GLM-5.3 と Gemini 3.5 Flash-Lite、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／Gemini 3.5 Flash-Lite 37）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 Gemini 3.5 Flash-Lite、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、Gemini 3.5 Flash-Lite が 69。「安くて賢い」バランスでは GLM-5.3 が有利です。

Q. GLM-5.3 と Gemini 3.5 Flash-Lite、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 3.5 Flash-Lite の方が高め（5／5 対 2／5）。まず触ってみるなら Gemini 3.5 Flash-Lite から始めると迷いにくいです。

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