オープンソース界のOpusの瞬間：GLM-5はAgentic Codingのバトンを受け取れるか？

もしあなたが開発者に、AIプログラミングで最もイライラする瞬間は何かと尋ねたら？

彼はあなたに、エラーに直面したときの機械的な「申し訳ありません、理解を間違えました」という言葉と、同じ間違いのあるコードを繰り返すことだと答える可能性が高いでしょう。

過去1年間、Coding大規模モデルの進歩は、より「生成能力」に現れています。一言でウェブページ、コンポーネント、ミニゲームを生成する——15秒以内にピクセル風のウェブページ、クールなSVGアイコン、または動作するヘビゲームを作成します。これらのデモは十分に素晴らしいですが、十分に「軽い」ものでもあります。それらはVibe Coding（雰囲気プログラミング）時代に生まれた高度なおもちゃのようなものです。しかし、高並行アーキテクチャ、基盤となるドライバの適合、または複雑なシステムのリファクタリングとなると、それらは「温室育ちの花」になります。

そのため、最近、シリコンバレーの風向きが変わってきました。

Claude Opus 4.6であろうとGPT-5.3であろうと、これらのトップレベルの大規模モデルはAgentic Codingを強調し始めています。「すぐに結果を出す」ことを追求するのではなく、計画、分解、反復実行を通じて、システムレベルのタスクを完了します。

この「フロントエンドの美学」から「システムエンジニアリング」へのパラダイムシフトは、かつてはクローズドソースの巨人の独占領域であると考えられていました。GLM-5をテストして初めて、オープンソースコミュニティの「アーキテクト時代」が前倒しで始まったことに気づきました。

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「フロントエンド」から「システムエンジニアリング」へ

以前にAI Codingについて話すとき、ほとんどの場合、おなじみの物語を思い浮かべるでしょう——一言でウェブページを生成し、1分でミニゲームを作成し、10秒でクールなアニメーション効果を構築します。それらは「視覚的な爽快感」を強調しています。ボタンが動き、ページが見栄えが良く、特殊効果が豊富です。

しかし、実際にエンジニアリングの現場に入る人は、デモを生成できることがシステムを支えることができることを意味しないことを知っています。

複雑なタスクの難しさは、「コードを書く」ことではなく、モジュールをどのように分割するか、状態をどのように管理するか、例外をどのように処理するか、パフォーマンスをどのように最適化するか、そしてシステムが複雑になり始めたときに、構造の安定性を維持できるかどうかにあります。

これが、複雑なタスクを実際のテスト対象として選択した理由です。

GLM-5のポジショニングは、多くの競合製品とは異なります。

ほとんどのモデルが「優秀なフロントエンド」——インタラクティブなインターフェースと視覚効果を迅速に生成することに長けていると言うなら、GLM-5は「システムエンジニアリングの役割」に傾倒しています。それは、マルチモジュールコラボレーション、長鎖タスク、本番環境で実行可能な構造の安定性を強調しています。

これを検証するために、完全に異なる2つの次元の実際のテストケースを設計しました。

最初のテストは、一見簡単ですが、実際には高度にシステム化されたタスク——ブラウザとカメラに基づいて、「AI視覚的隔空操作花火」の春節をテーマにしたインタラクティブゲームを実現します。

実際のテストビデオで見ることができるように、ユーザーはカメラの前に立ち、ジェスチャーで花火の発射方向とリズムを制御します。花火は空中で咲き、パーティクルエフェクトとダイナミックな光の効果がフィードバックされ、全体的なインタラクションはスムーズで自然です。

しかし、これは単純なフロントエンドアニメーションプロジェクトではありません。少なくとも、次のコアモジュールが含まれています。ジェスチャー認識と視覚入力処理。ジェスチャー座標から発射ロジックへのマッピング。花火パーティクルシステムと開花効果。リアルタイムレンダリングとフレームレート制御。ブラウザの互換性とカメラ権限の例外処理。インタラクション状態管理とユーザーフィードバックメカニズム

完全な構造とスムーズな体験を備えた小型のインタラクティブシステムと言えます。実際のテストプロセスから判断すると、GLM-5はすぐにコーディングに入るのではなく、最初に全体的なアーキテクチャを計画します。視覚入力モジュール、制御ロジック層、レンダリング層、特殊効果層をどのように分離するか。データフローをどのように伝達するか。どの部分がパフォーマンスのボトルネックになる可能性があるか。

その後、ジェスチャー認識のデータ処理から、発射軌道の計算、パーティクル爆発効果のパラメータ調整まで、ロジックをレイヤーごとに実装します。

レンダリングが遅くなった場合、パーティクルの数を減らし、ループ構造を最適化することを積極的に提案します。ジェスチャー認識が誤った判断を下した場合、しきい値とフィルタリング戦略を調整します。

ビデオに表示される効果は、「自然に見えるインタラクション」です。しかし、その背後には、計画→作成→デバッグ→パフォーマンスの最適化→インタラクションの修正という完全なエンジニアリングチェーンが反映されています。

最終的に生成されたコードは直接実行でき、インタラクションは安定しており、フレームレートはスムーズで、例外的な状況を処理できます。さらに重要なことは、その動作方法が明確なシステム思考を示していることです。モジュールの境界が明確で、ロジックの階層化が合理的であり、すべての機能を1つのファイルに積み重ねることはありません。

2番目のケースでテストしたのは、構造システム能力です。このシナリオは、メディアの仕事の日常と言えます——インタビューの速記録をインポートし、内容を要約し、トピックの角度とアイデアを出力します。

実際のテストで見ることができるように、操作フローは非常に直接的です。しばらく前にインタビューの速記録の内容を貼り付けたところ、モデルが分析を開始し、その後、内容の要約とトピックの角度を出力しました。結果から判断すると、生成されたトピックの角度は非常に操作可能です。

視覚的なインタラクションシステムと比較して、録音の整理は簡単に見えますが、実際にはモデルの「構造抽象化能力」をテストします。実際のインタビュー録音は、多くの場合、高度に非構造化されています。視点の飛躍、情報の繰り返し、メインラインとサブラインの絡み合い。したがって、このケースでGLM-5が示した能力は、システムレベルにあります。

**まず、テーマ認識とメインライン抽出能力です。**モデルは元のテキストの順序で要約を生成するのではなく、最初にコアトピックが何かを判断し、そのトピックを中心にコンテンツを再編成します。これは、内部でスキャンを完了し、どの情報がメインラインに属し、どれが補足またはノイズに属するかを識別することを意味します。この能力は本質的に計画能力、つまり出力する前に抽象的な構造フレームワークを確立することです。

**第二に、モジュール化された再編成能力です。**異なる段落に分散している関連する視点を同じモジュールに分類します。このクロスセグメント統合能力は、モデルが長いテキストを処理する際にグローバルな一貫性を持っていることを示しています。

**第三に、論理的な順序を積極的に調整する能力です。**実際に出力されるアウトラインは、元の録音順序とは異なることがよくあります。GLM-5は、因果関係または議論のロジックに基づいてレベルを再配置していることがわかります。これは、「ロジックが元の入力順序よりも優先される」という判断力を反映しています。この「最初に構造化し、次に出力する」というパターンは、システムエンジニアリングの思考の中核です。

これらの2つのケースは、1つはリアルタイムの視覚的インタラクションシステムであり、もう1つはメディア情報構造処理システムであり、一見すると完全に異なります。しかし、それらは同じことを検証しています——GLM-5は完全なタスククローズドループ能力を備えています。計画→実行→デバッグ→最適化。

花火ゲームでは、これはモジュールの階層化、パフォーマンスの最適化、および例外処理に反映されています。録音プロセッサでは、これはテーマの判断、構造の分解、およびロジックの再編成に反映されています。それらの共通点は、モデルが「結果の生成」にとどまらず、持続可能な進化を維持していることです。

比較的複雑なタスクである「最小限のオペレーティングシステムカーネルの構築」を試み続けました。この実際のテストで本当に注目に値するのは、ビデオでコードが最終的に実行されることではなく、GLM-5がプロセス全体でどのように動作するかです。

タスクを受け取るとすぐに生成状態に入るのではなく、最初にタスクの境界を明確にし、モジュールを積極的に分解し、システム構造を計画してから、実装段階に入ります。この「構造優先」パスは、本質的に前に述べたエンジニアリング思考です——最初にシステムがどのように構成されるかを定義し、次に特定の実装の詳細について議論し、書きながらつなぎ合わせるのではなく。

複数回の作成、実行、エラー、修正のサイクルで、GLM-5は構造の崩壊もありませんでした。すべての変更は、既定のアーキテクチャを中心に展開され、ひっくり返したり、部分的にパッチを当てたりすることはありませんでした。これは、内部で完全なシステムモデルを維持しており、長鎖タスクで一貫性を維持できることを示しています。多くのモデルは、コンテキストが長くなると矛盾しやすくなりますが、ビデオのパフォーマンスは、全体的な構造に対する継続的な記憶能力を正確に反映しています。

エラーの処理方法もあります。エラーが発生した場合、「特定の行のコードの問題である可能性がある」という表面的な推測にとどまるのではなく、最初にエラーの種類を判断し、ロジックの問題、環境の問題、または依存関係の競合を区別してから、トラブルシューティングパスを計画します。これは、問題のパスを修正することを目的とした戦略レベルのデバッグです。

ツールの呼び出しと組み合わせると、この能力はさらに明確になります。コマンドの提案を提供するだけでなく、ターミナルの実行を積極的にスケジュールし、ログを分析し、環境を修復し、タスクを継続します。この動作は、一種の「自動運転」エンジニアリングの推進に近づいています。目標が完了していない場合、反復を続けます。

最初に計画してから実行し、長鎖で構造の安定性を維持し、戦略的な方法で問題を調査し、目標を中心に継続的に推進する——システムエンジニアリングに必要な4つのコア能力の重ね合わせにより、GLM-5はエンジニアの働き方に近い動作モードを示し始めています。

なぜGLM-5は「アーキテクト」のバトンを受け取ることができるのか？

最初の部分の実際のテストでGLM-5が「複雑な作業ができる」ことが証明された場合、次の質問は**なぜできるのか？**です。答えは、出力の背後に隠された「エンジニアリングレベルの動作モード」のセット全体にあります。

重要な点の1つは、GLM-5がClaude Opus 4.6のような思考連鎖自己チェックメカニズムを明らかに導入したことです。

実際に使用すると、タスクを受け取るとすぐに「コードを埋める」ことを開始するのではなく、バックグラウンドで複数回のロジック推論を実行することがわかります。モジュール間の結合関係を予測し、デッドロックパスを積極的に回避し、リソースの競合と境界条件の問題を事前に発見します。この動作によってもたらされる直接的な変化は——ソリューションがエンジニアリングの観点から成り立つことを保証するために、ゆっくりと問題を完全に考え抜くことをいとわないことです。

複雑なタスクでは、GLM-5は最初に明確なモジュールの分解を提供します。システムがどのサブモジュールで構成されているか、各モジュールの入出力は何か、どの部分を並行して進めることができるか、どれを順番に完了する必要があるか。次に、書きながら考えるのではなく、1つずつ克服します。これにより、その働き方は実際のエンジニアに似ています。最初にアーキテクチャ図を描き、次に実装の詳細を書きます。問題を完全に解決するまで停止することを拒否する粘り強さを持っていることを明らかに感じます。見かけ上正しい部分を完了するだけで簡単に終わらせるのではなく。

この違いは、従来のコーディングモデルとの比較で特に顕著です。過去の多くのモデルは、エラーが発生すると、すぐに使い慣れたモードに陥ります。謝罪し、エラーメッセージを繰り返し、検証されていない修正提案を提供します。再び失敗した場合、近似的な答えを繰り返し出力し始めます。GLM-5の処理方法は、ベテランのアーキテクトに近いです。実際のテストでは、プロジェクトが環境依存関係の問題で実行できない場合、表面的なエラーメッセージにとどまるのではなく、依存関係ツリー（Dependency Tree）を積極的に分析し、競合のソースを判断し、OpenClawに環境の修復を指示します。

プロセス全体は「自動運転」デプロイメントに似ています。モデルは受動的に応答するのではなく、ログを継続的に読み取り、パスを修正し、結果を検証します。

もう1つ見過ごされがちですが、システムエンジニアリングで非常に重要な能力は、コンテキストの完全性です。

GLM-5の100万トークンウィンドウにより、同じコンテキストでプロジェクト全体のコード構造、過去の変更、構成ファイル、および実行ログを理解できます。これは、グローバルな視点から、1回の変更がどのモジュールに連鎖反応を引き起こすかを判断できることを意味します。長鎖タスクでは、この能力は、モデルが「賢いが近視眼的」であるか、「安定していて制御可能」であるかを直接決定します。

全体として、GLM-5が「アーキテクト」の役割を実際に受け入れているのは、アーキテクトのように問題を考え始めたからです。最初に計画し、次に実行します。継続的に検証し、常に修正します。システム全体に焦点を当て、単一のポイントの成功ではありません。

これが、最初の部分でそれらのシステムレベルの実際のテストタスクを完了できた根本的な理由です。

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オープンソース界のOpus？

2026年の大規模モデルのエコシステムに置くと、GLM-5の価値は、以前はほぼ当然のこととされていたことを打ち破ったことにあります。システムレベルのインテリジェンスは、クローズドソースモデルにのみ存在するように思われます。

以前は、Claude Opus 4.6とGPT-5.3が確かに「Agentic Coding」の道を切り開いていました。モデルは即時フィードバックを追求するのではなく、計画、分解、反復実行を通じて、本当に複雑なエンジニアリングタスクを完了します。しかし、代償も高く、高強度のタスクのトークン消費量が非常に高く、完全なシステムレベルの試みは、多くの場合、高額な呼び出しコストを意味します。

GLM-5はここで異なるソリューションを提供します。オープンソースモデルとして、「システムアーキテクトレベルのAI」をクラウドと請求書から開発者自身の環境に戻します。ローカルにデプロイして、汚い仕事、退屈な仕事、大きな仕事をさせるのに時間をかけることができます。ログを調整し、依存関係を調べ、古いコードを変更し、境界条件を補完します。

これは、コストパフォーマンスの構造的な変化と見なすことができます。アーキテクトレベルのインテリジェンスは、少数のチームの特権ではなくなりました。

この違いを職業的な比喩で理解すると、より直感的になります。Kimi 2.5のようなモデルは、美学がオンラインでインタラクション感が非常に強い優秀なフロントエンドエンジニアに似ており、ワンショット生成、視覚的なプレゼンテーション、および迅速なフィードバックに長けています。一方、GLM-5のスタイルは明らかに異なり、ボトムラインを守り、ロジックを重視するベテランのシステムアーキテクトに似ています。モジュール関係、例外パス、保守性、および長期的な安定した運用に焦点を当てています。

その背後には、プログラミングAIの明確なキャリアアップがあります——「見た目が良い」Vibe Codingを追求することから、堅牢性とエンジニアリング規律を強調するエンジニアリングに移行します。

さらに重要なことに、GLM-5の登場により、1人会社の概念がより実現可能になりました。ある開発者が、システム設計を理解し、長期的に稼働し、自己修正できるAIパートナーをローカルで持つことができるようになると、これまでチーム規模でしか完了できなかった多くのエンジニアリング作業が、個人で制御可能な範囲に圧縮され始める。今後、GLM-5は一人会社において、コアとなるエンジニアリング実装を担当する「デジタルパートナー」となる可能性を秘めている。