tech-insider.orgは7月5日(現地時間)、Z.ai（ジー・エーアイ）が開発した大規模言語モデル「GLM-5.2」が、最新ベンチマーク結果でSWE-bench Proのオープンウェイト部門において62.1%のスコアを記録し、首位に立ったと報じた。GLM-5.2はArtificial Analysis Intelligence Indexでもオープンモデルで1位、総合で4位に位置している。一方、DeepSeek V4-ProはSWE-bench Verifiedで80.6%を達成し、Gemini 3.1 Proと同率首位となった。
tech-insider.orgは、2026年半ばにおける主要なオープンウェイトモデルの比較を公開した。
「GLM-5.2」は、SWE-bench Proでの62.1%に加え、Artificial Analysis Intelligence Index v4.1で51を記録し、オープンウェイトモデルの総合リーダーと位置付けられている。同モデルは7440億の総パラメータと40Bのアクティブパラメータを持つスパースなMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しており、1-bit GGUF量子化によりコンシューマー向けGPUでの実行を可能としている。
DeepSeekが開発した「DeepSeek V4-Pro」は、SWE-bench Verifiedにおいて80.6%のスコアを達成し、Gemini 3.1 Proと同率首位となった。このモデルは1.6兆の総パラメータを持ちながら、100万トークンのコンテキストを基本料金内で提供し、効率性と長文コンテキスト処理に強みを持つ。そのAPI実行コストは100万トークンあたり$0.435 (入力) / $0.87 (出力) とされている。
Moonshot AI（ムーンショット・エーアイ）の「Kimi K2.6」は、1兆の総パラメータと262,144トークンのコンテキストウィンドウを持ち、最長の自律エージェント実行セッションに強みを発揮する。13時間のセッションと300サブエージェントのオーケストレーション能力が特徴で、Text, image, videoのマルチモーダル処理に対応している。
これらのモデルはいずれも中国の研究機関によって開発され、MIT LicenseまたはModified MIT Licenseの下でオープンウェイトとしてHugging Faceで提供されている。「GLM-5.2」は2026年6月13日に、「DeepSeek V4」は2026年4月24日に、「Kimi K2.6」は2026年4月20日にそれぞれリリースされた。National Institute of Standards and TechnologyのCAISI centerは、2026年5月(現地時間)に「DeepSeek V4-Pro」の評価を公表している。
参考: tech-insider.org (アーカイブ) — 2026年7月5日 21:18 (JST)