GLM 5.2 を Claude Code で動かす — Opusより5倍安いオープンソースモデルの実力

投稿者は、オープンソースの大規模モデルGLM 5.2をClaude Codeの中で一日中触り続けた感想として、速く・大幅に安く・Claude Codeのハーネスにうまく収まると述べる。その証拠に、視聴者が見ているこの動画のイントロ自体を、GLM 5.2が生の映像から最終形まで編集して仕上げたという。

実際には1つのプロンプト（/goal）だけで23秒の動画を生成しており、所要時間は1時間15分、消費トークンは約35.7万。GLMの方が速く終わるタスクもあれば、Opusの方が明らかに速い場面もあり、『二者択一ではなく、工程ごとにどのモデルを使うかを考えるべき』だと整理している。

GLM 5.2がオープンソースであるのに対し、ChatGPTやClaudeはクローズドソースで、プロバイダーに直接課金して使う。ただしGLM 5.2は7530億パラメータと非常に巨大で、ローカルで動かすには相応のハードとインフラが必要になるため、ほとんどの人は持っていない。結果として、AnthropicにClaudeの料金を払うのと似た形で、オンラインでレンタルして利用することになる。

それでもコストはClaudeよりはるかに安い。重いコーディングを一日こなすケースで、同じ作業ならOpus 4.8の約5分の1で済むという。Opus 4.8が入力5ドル・出力25ドルという水準であるのと比べ、GLMの安さが『みんなが熱狂している』背景だと説明する。

投稿者は、あらゆる企業が自前のローカルモデルを走らせる未来が来ると予想する。Anthropicもそれを認識し始めており、だからこそモデル単体ではなく、サービスや、企業に入り込むフォワードデプロイドエンジニアといった他の手段へ投資を広げている、と読む。『モデルが最終的な堀（moat）ではないかもしれない』ことを各社が理解し始めているという見立てだ。

クローズドとオープンの性能差は今は大きいものの、そのギャップは急速に縮まっており、リアルタイムで見ていて面白いと語る。今後はローカルモデルやopen codeなど、Claude Codeのハーネスに縛られない選択肢についても発信を増やすと述べて締めくくった。