GLM 4.6がZhipu AIの海外有料ユーザーを10倍に、コーディングツールが世界に拡大

中国発コーディングモデルの躍進

「Z.ai」ブランドを展開する北京のスタートアップ、Zhipu AIは、中国国外でのサービス有料利用が過去2カ月で10倍に増えたと明らかにした。同社の海外ユーザーは、月間約10万人の有料API利用者と、無料チャットボットの利用者約300万人に上る。この勢いは、コーディング、推論、エージェント型ワークフロー向けモデル「GLM 4.6」を9月下旬に公開した後に生まれた。手頃な価格、容易な導入、実際のプログラミング作業での実用的な性能により、公開直後から多くの開発者の日常的なツール群に加わった。

Zhipuの海外事業を統括する李子軒氏は、この急増は市場の動向と、同社が次に投資しようとしている分野を示すものだと述べた。海外での需要はすでに国内より速いペースで拡大しており、特定の地域を優先するのではなく、各地域で事業を築いていきたいという。

変化について説明した後、李氏は戦略を簡潔に表現した。

「海外の成長が国内を上回っているため、あらゆる市場で成長したい」と、Zhipu AIの海外事業責任者、李子軒氏は述べた。

GLM 4.6は、コーディングに強いオープンモデルとして売り出された。多くのプログラマーがすでに使っている開発者向けツールに、すぐに組み込まれた。Anthropicが提供するClaude CodeはGLM 4.6へのアクセスを追加し、Cline、Roo Code、Kilo Codeなどのコーディングエージェントも続いた。Kilo Codeによると、このモデルは同プラットフォーム史上最も速い普及をもたらし、トークン使用量は12日間で94倍に増えた。主要な米国製システムに比べて低コストで「十分な性能」を備えていたことが理由だという。実用的な能力と価格の組み合わせにより、Zhipuは中国国外の個人開発者や小規模チームの間で存在感を高めた。

GLM 4.6が開発者を引きつける理由

GLM 4.6はコンテキストウィンドウを20万トークンに拡張した。一度に読み取り、処理できる情報量が増え、大規模なコードベースや長い技術文書などを扱いやすくなる。また、コーディングの品質、推論、ツールの利用も改善した。エージェント、推論、コードに関する同社独自の評価では、GLM 4.6はGLM 4.5から明確に性能を伸ばした。エージェントのフレームワークとの連携がよりスムーズになり、推論時のツール呼び出しにも対応する。前バージョンと比べて、より洗練されたフロントエンドのページを生成できる。

社内外のテストで、GLM 4.6は広く使われている多くのモデルに対抗できる性能を示している。CC BenchのエージェントタスクでClaude Sonnet 4と直接比較した場合、勝率48.6％でほぼ互角に達する一方、同じ作業を完了するのに必要なトークン数はGLM 4.5より少ない。Zhipuは、コーディングの一部のベンチマークでは依然としてClaude Sonnet 4.5に及ばないことも認めている。このバランスは開発者の意見にも表れている。あらゆるランキングで最高のモデルであるかどうかよりも、日々の作業で十分に信頼して使えるかが重視されることが多い。

開発者はZ.ai APIやOpenRouterなどの中継サービスを通じてGLM 4.6にアクセスできるほか、オープンウェイトをローカルで実行することもできる。ZhipuはHugging FaceやModelScopeなどのプラットフォームでモデルの重みを公開し、vLLMやSGLangを含む一般的な推論環境をサポートしているため、導入方法を自社で管理したいエンジニアリングチームにとって魅力がある。同社の技術ブログでは変更点を詳しく解説し、コーディングやツール支援タスクに推奨する設定を紹介している。より詳しい技術情報は、公式チャンネルのGLM 4.6のモデルページとドキュメント、およびz.aiのブログで確認できる。

価格戦略と「十分な性能」という考え方

GLM 4.6が支持を広げている主な理由の一つは価格だ。Zhipuは、Claude並みの性能をわずかな費用で提供するとするコーディングプランを打ち出している。同社によると、米国の大手サービスの同等プランと比べて、費用はおよそ7分の1で、契約者が利用できる量も多い。正確な価値は利用状況や地域によって異なるが、メッセージは明快だ。多くの開発者は、限られた予算に収まる信頼性の高いアシスタントを求めており、見慣れないベンチマークでわずかな差を追うより、コードをリリースすることを優先する。

フリーランスのプログラマーや学生、スタートアップにとって、低料金で「十分な性能」のツールがあれば、AIを日常的な補助役として導入するか、試用期間後に使うのをやめるかが変わり得る。GLM 4.6は、デバッグ、バックエンド関数の作成、連携機能の実装、フロントエンド部品のスタイリングなど、多くのコーダーが日々取り組む基本的な作業で強みを見せている。開発者コミュニティのレビューでは、費用対効果の高さが指摘されている。時折修正が必要でも、速度と価格を考えれば、定型的な作業に実用的な選択肢だという。

Zhipuは、前バージョンより少ないトークンでタスクを完了できる点も強調している。トークン単位で料金を支払うユーザーにとって、同じ作業にかかるトークン料金が下がれば、総保有コストも減る。同社はこの効率性を、簡単なアップグレード方法と合わせて打ち出している。コーディングプランの契約者は自動的にGLM 4.6へ移行し、アプリの設定変更も新しいモデル名を選ぶだけで済む。

世界のツールへの統合とモデルの出自をめぐる新たな議論

GLM 4.6が急速に広まった理由の一つは、開発者がすでに信頼しているツールに接続できることだ。Claude Code、Cline、Roo Code、Kilo Codeはいずれも同モデルに対応している。プログラマーは同じコーディングエージェント内でプロバイダーを切り替え、課題ごとに結果を比較し、速度、品質、コストのバランスが取れたモデルを選べる。ツールの利用やウェブ検索、リポジトリー操作を通じて複数段階の作業をこなすエージェント型コーディングアシスタントが普及する中、こうした導入の容易さがZhipuの追い風となった。

この勢いを受け、米国の新たなコーディングツールの一部で、モデルの出自をめぐる議論も再燃している。ここ数週間に公開された注目度の高い2つのサービス、Cognition AIの新モデル「SWE 1.5」とCursorのツール「Composer」について、どちらにも中国製モデルの挙動の痕跡があるようだと気づいたユーザーから疑問の声が上がった。一方のツールは中国語で推論ログを生成し、もう一方は名前を明かさずに、主要なオープンモデルを基盤としていると認めた。

Zhipuはこの話題について公に見解を示した。同社は声明で、2つのツールのうち1つが最新モデルを基盤として使っていると考えていると述べた。

モデルの出自に関する質問に対し、Zhipu AIは声明で「SWE 1.5は最新のGLM 4.6をベースモデルとして使用したと考えている」と述べた。

この議論は法律よりも慣行に関するものだ。オープンライセンスは、出典の表示を伴わない場合も含め、商用での再利用を認めている。そのため、重みが公開された世界水準のシステムは、多くの後続製品の基盤となることがある。商用ツール独自の価値は、ベースモデルに加えられるファインチューニング、データパイプライン、システムエンジニアリングから生まれる場合もあると、専門家は指摘する。

オープンモデルを研究するトリーア大学の研究者、フロリアン・ブラント氏は、この見方をこう要約した。

「ファインチューニングはソースのようなものだ」と、ベースモデルを洗練された製品に変える独自の学習やエンジニアリングについて、フロリアン・ブラント氏は述べた。

海外重視と国内市場の制約

海外での急伸には、需要の強さと国内事情の両方が影響している。手頃な価格のコーディングAIに対する海外の需要は旺盛で、Zhipuは導入が簡単で運用コストも低いモデルで応えている。一方、国内では公共部門の案件獲得が遅く、競争も激化している。経営陣は、海外の成長が国内を上回っていると述べており、開発者がすでにAIツールに対価を支払っている市場への投資を進める理由となっている。

投資家も注目している。同社の企業価値は約400億元と評価され、2026年を目標に株式上場の準備を進めている。Zhipuは2019年に清華大学からのスピンアウトとして設立され、中国で最も知名度の高いAI企業の一つとなった。米国のプラットフォームに対抗する大衆向けの消費者サブスクリプション事業にはまだ乗り出していないが、より予測しやすい収益を築くため、法人契約と開発者向けのコーディングサブスクリプションに力を入れている。

地政学も依然として購入の判断に影響する。Zhipuによると、データを現地に保管できる場合や、データを一切保持しないと同社が約束する場合、第三国の顧客は同社のサービスを安心して利用できるという。現地でのデータ保管と厳格な保持方針の組み合わせは、国境を越えたプライバシー懸念への対応策として、AIプロバイダーの標準になりつつある。

ランキングを超えたGLM 4.6の性能

ベンチマークは能力を把握する手がかりになるが、開発者が重視するのは実際の作業をモデルが完了できるかどうかだ。ZhipuはCC Benchの評価対象を広げ、フロントエンド開発、ツール構築、データ分析、テスト、アルゴリズムの課題にまたがる、より難しい複数段階の作業を加えた。試験では、隔離された環境で人間の評価者がモデルを使い、現実的な複数ターンのワークフローをどれだけ適切にこなせるかを採点した。GLM 4.6はGLM 4.5を上回り、エージェントタスクではClaude Sonnet 4とほぼ互角に達した。また、作業をGLM 4.5より約15％少ないトークンで完了し、実際の運用での効率向上も示した。

開発者からは、GLM 4.6は複数ファイルにまたがるリポジトリーの処理能力が高く、機能を構築する際により長い手順を計画できるとの声がある。一度に多くのファイルを読めるため、大規模プロジェクトでの文脈の取り違えも少なくなった。フロントエンドの部品もより整理された形で生成し、修正の少ないページ全体を作成できる。ただし、複雑なスタイリングや特殊なケースでは、引き続き人間の確認が役立つ。こうした改善は、ソフトウェアチームの日々の仕事で効果を発揮する。

コンテキストウィンドウとトークンとは

トークンは、モデルが文章を読み書きする際に使う小さな単位で、単語の断片のようなものだ。APIの料金は、モデルが消費するトークン数に応じて決まることが多い。そのため効率が重要となる。少ないトークンでタスクを完了できれば料金が下がり、やり取りも速く感じられることが多い。

コンテキストウィンドウとは、モデルが一度に考慮できる文章の量を指す。大きければ、作業を始める前により多くのファイルや指示を読み込める。GLM 4.6は20万トークンのコンテキストを備え、長い関数の連鎖、設定ファイル、テストスイートをまとめて取り込めるため、実際のプログラミング作業に不可欠な能力となる。丁寧なプロンプトやツールの使い方が不要になるわけではないが、大規模プロジェクトで開発者の作業を遅らせるやり取りの往復を減らせる。

リスク、規制、利用環境

中国のAI企業は、複数の法域で輸出規制、サプライチェーン上の制約、規制当局の監視に直面している。こうした環境は、学習や導入の計画に影響する。GLM 4.6のようなオープンウェイトモデルは、オンプレミスや希望するクラウドのリージョンを含め、システムをどこでどのように動かすかを顧客がより細かく管理できる点で役立つ。それでも購入側は、プロバイダーを選ぶ前に、長期サポート、サービスレベルの確約、コンプライアンス機能を評価する。

データの取り扱いは最大の懸念事項の一つだ。海外顧客に対するZhipuの提案には、現地でのデータ保管とデータを保持しない設定が含まれる。高性能なコーディングアシスタントを利用しながら、機密性の高いコードや文書を顧客が選んだ地域内にとどめることが狙いだ。多くのチームにとって、この仕組みは性能、プライバシー、コストの現実的な妥協点となる。

競争が激化するコーディングアシスタント市場

コーディングアシスタント市場では、成熟したサービスと新規参入企業が入り乱れている。GitHub Copilotがこの分野を広く普及させた。OpenAIやAnthropicのモデルは、優れた推論能力とコンテキスト管理を備えた高価格帯のツールを支えている。中国勢もDeepSeekやQwenなどのシステムで急速に進歩しており、各地のスタートアップは検索、分析、コード編集、テストを一連の作業として実行する、エージェント型のIDEアシスタントを開発している。

この市場でZhipuは3つの差別化要素を前面に出している。第一は価格だ。同社はGLM 4.6を、低コストで優れた性能を発揮する実用的なツールとして位置付けている。第二はオープン性だ。モデルの重みを利用でき、一般的な推論フレームワークに対応するため、独自に調整したいチームや自社環境で運用したいチームにとって魅力がある。第三は統合のしやすさだ。人気のコーディングエージェントにスムーズに組み込め、簡単に使えるAPIも提供することで、試験導入や本格採用に必要な手間を減らしている。こうした要素だけで市場を支配できるわけではない。しかし、信頼性、制御性、月末の請求額を重視する開発者を取り込み、着実な成長を実現する道筋にはなる。

経営陣が描く今後の展望

Zhipuの最高経営責任者（CEO）、張鵬氏は、高度なAIの進歩のペースについて公に語っている。人工超知能をめぐる議論は重要な細部を曖昧にしがちで、実現時期の予測は変動するものとして捉えるべきだと同氏は指摘する。顧客にとって重要なのは、関心のある具体的な仕事でモデルが人間を上回れるか、そしてその改善が実際の生産性向上につながるかどうかだという。

最近の発表イベントで、張氏は今後数年をどう見るか説明した。

「2030年までに人間の知能に到達、あるいはそれを超えるというのは、特定の分野で人間を上回る一方、ほかの多くの分野ではまだ及ばないという意味かもしれない」と、Zhipu AIのCEO、張鵬氏は述べた。

この現実的な姿勢は、同社の製品戦略にも表れている。Zhipuは、あらゆる消費者向けサブスクリプションで首位を狙っているわけではない。法人顧客と開発者向けのコーディングプランに注力する一方、新規ユーザーの導入を促す、手軽に利用できる無料チャットボットも提供している。当面の目標は、知能の到達点を定義することではない。人々が機能をリリースし、バグを修正し、コストを抑えながら仕事を速く進めるのに役立つモデルを提供することだ。

要点

• Zhipu AIによると、海外の有料利用者は2カ月で10倍に増え、月間約10万人のAPI利用者と、中国国外の無料チャットボット利用者300万人に達した。
• 急増のきっかけは、コーディングと推論に対応するモデルGLM 4.6の公開だった。同モデルはClaude Code、Cline、Roo Code、Kilo Codeなどのツールにすぐに組み込まれた。
• Kilo Codeによると、GLM 4.6は同社史上最も速く普及し、低コストを背景にトークン使用量が12日間で94倍に増えた。
• GLM 4.6はコンテキストウィンドウを20万トークンに拡張し、ツール利用とエージェント性能を向上させた。タスク完了に必要なトークン数はGLM 4.5より約15％少ない。
• CC BenchのエージェントタスクではClaude Sonnet 4とほぼ互角だが、一部のコーディングテストではClaude Sonnet 4.5に及ばない。
• ローカル導入に使えるオープンウェイトが公開されており、vLLMやSGLangなどの推論環境にも対応する。
• Zhipuは低価格戦略を重視し、Claude並みの性能をわずかな費用で提供するとするコーディングプランを売り出している。
• 企業価値は約400億元と評価され、2026年の株式上場を視野に準備を進める。同社は海外での法人・開発者向け事業の拡大に注力している。