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VS COMPARISON

Grok 4.7 vs GLM-5.3-Flash

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Grok 4.7 46 対 GLM-5.3-Flash 42 で Grok 4.7 がやや優位。用途しだいで逆転する差

ベンチ勝ち:Grok 4.7 1 / GLM-5.3-Flash 0 料金で安い項目:Grok 4.7 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 Grok 4.7

  • ✓ AI をはじめて使う人
  • ✓ 「Xのリアルタイム投稿を検索できる」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 64)
  • ✓ 長い資料を読ませたい人(100万トークン)

SPECS

仕様の比較

項目 Grok 4.7 GLM-5.3-Flash
バージョン Grok 4.7 5.3-Flash
公開日 2026-09-21 2026-08-26
コンテキスト長 500K 1000K 勝ち
入力料金 $/1M $2 $0.15 安い
出力料金 $/1M $6 $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 64 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)

Grok 4.7
46 勝ち
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。

Grok 4.7

X評判スコア 75 /100(n=17)

ポジ 12 / ネガ 4 / 中立 1

👍 コーディング支援

👍 自然な応答

👎 回答の雑さ

👎 挙動が不安定

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

Grok 4.7

2026-09-21 公開、Grok 4.6 の後継(API は grok-4.7)。SpaceXAI は「Grok 4.6 より大きい新しい土台のモデル」を使い、完了まで何時間もかかる難しい問題に重みを置いて追加学習を延ばしたと説明している。料金は入力 $2/出力 $6、キャッシュ済み入力 $0.50 で Grok 4.6 と同じ。ただしプロンプトが20万トークンに達したリクエストは、そのリクエストの全トークンが倍額(入力 $4/キャッシュ $1/出力 $12)になる。本表の $2/$6 は20万トークン未満のときの値。一度に読める量は50万トークン、1回の出力に上限は設けられていない。知識は2026年5月まで。考える機能は切れず、段階は low・medium・high・xhigh の4つで既定は high。出力速度が2倍・料金も2倍の高速版は、Cursor と自社のコーディングツール Grok Build でだけ使える。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 46(v4.3.2・xhigh 設定/2026-09-23 確認。high 設定でも 46)で、同じ指標の Grok 4.6(high 設定)は 44。公式の比較表(Grok 4.7 は xHigh、Grok 4.6 は High、GPT-5.6 Sol と Claude Fable 5.1 は Max での測定)では、コマンド操作の Terminal-Bench 4.0 が 37.6%(Grok 4.6 は 20.3%)、CursorBench 4.0 が 46.3%、DeepSWE v1.1 が 71.0%(この1項目だけ high 設定)、電気工学の EEBench が 64.0%、法務の Harvey Legal Agent Benchmark が 19.6%。なお同じ表は Claude Fable 5.1 の Terminal-Bench 4.0 を 57.9% としているが、Anthropic 自身の公表値は 55.8%。Artificial Analysis 自身の測定(共通の足回り)では、Grok 4.7 の Terminal-Bench 4.0 は 25.8% だった。本表の SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE は公式も第三者も数値を出しておらず「—」(DeepSWE や SWE-bench Pro の値を、別のテストである SWE-bench Verified の欄には入れません)。前世代 Grok 4.6(2026-08-12 公開)は料金も一度に読める量も同じで、知能スコアは 44(v4.3.2・high 設定)。

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

Grok 4.7

X 統合のノリ軽め AI。2026-09-21 公開の Grok 4.7 も「値段そのまま・賢さだけ上位」を続けた、安さと性能を両取りするコーディング向けフラグシップ。

◎ 強み

  • ◎ Xのリアルタイム投稿を検索できる
  • ◎ ユーモアと毒舌のあるキャラ設定
  • ◎ X Premium に同梱でコスパ良
  • ◎ Grok Speech / TTS API も2026-05 から提供開始
  • ◎ Grok 4.5・4.6・4.7 と3世代続けて $2/$6 per MTok 据え置き。この価格帯としては知能スコアが高い(第三者の Artificial Analysis で 4.7 は 46・xhigh 設定)
  • ◎ Grok Build・Cursor・Office アドインなど開発/実務ツールへ即統合

△ 注意点

  • △ 過激寄りの応答もあるので場面を選ぶ
  • △ コンテキストは 500k と前世代 Grok 4.3 の 1M から縮小
  • △ プロンプトが20万トークンに達すると、そのリクエストは全トークンが倍額になる
  • △ 4.6 は最初の1文字が返るまでの時間が 4.5 より大きく延びていた(第三者計測)。4.7 の出力速度は xhigh 設定で毎秒約39トークンと遅め(Artificial Analysis 実測)
  • △ 出力速度2倍・料金2倍の高速版は Cursor と Grok Build 限定で、API からは選べない
  • △ 日本語性能の第三者検証はまだ少ない
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 →

USE CASES

用途別のおすすめ

Grok 4.7 か GLM-5.3-Flash を取り上げてるタスク 1件

FAQ

よくある質問

Q. Grok 4.7 と GLM-5.3-Flash、結局どっちがいい?

A. AA Intelligence Index は Grok 4.7 46 対 GLM-5.3-Flash 42 で Grok 4.7 がやや優位ですが、用途によっては逆転しうる差です。料金・使い勝手も合わせて選ぶのがおすすめです。

Q. Grok 4.7 と GLM-5.3-Flash、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Grok 4.7 が $2/1M、GLM-5.3-Flash が $0.15/1M。出力料金は Grok 4.7 が $6/1M、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. Grok 4.7 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(Grok 4.7 46/GLM-5.3-Flash 42)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 Grok 4.7 の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Grok 4.7 が優勢です。

Q. Grok 4.7 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 Grok 4.7 が 64、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. Grok 4.7 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 Grok 4.7 の方が高め(3/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Grok 4.7 から始めると迷いにくいです。

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