GLM-5V-Turbo - Zhipu AIが発表したネイティブマルチモーダルコーディング基盤モデル

GLM-5V-Turboとは何ですか？

GLM-5V-Turboは、Zhipu AIが開発したネイティブなマルチモーダルコーディング基盤モデルで、ビジュアルプログラミングとAIエージェント向けに特化して設計されています。このモデルは、事前学習段階からビジュアル機能とテキスト機能を深く統合し、画像、動画、設計図などのマルチモーダル入力を、最大20万のコンテキストウィンドウで理解することをサポートします。スクリーンショットを理解して完全な実行可能なコードを生成できるため、Design2CodeやGUI Agentなどのベンチマークテストで優れたパフォーマンスを発揮します。また、Claude CodeやAutoClawなどのエージェントと緊密に連携し、「画像ベースのコード作成」や自律的なタスク実行機能を提供することで、プログラミングにおける純粋なテキストからビジュアルインタラクションへのパラダイムシフトを実現します。

GLM-5V-Turboの主な機能

• 設計図からコードへスケッチ、UIデザインのドラフト、またはウェブサイトのスクリーンショットに基づいて、レイアウト、配色、およびインタラクションロジックを正確に再現し、完全で実行可能なフロントエンドプロジェクトコードを自動的に生成します。
• GUI自己複製このモデルは、対象となるウェブサイトを自律的に閲覧し、ページ構造、ナビゲーションの関係性、視覚資料を収集し、最終的にウェブサイト全体を再現するコードを生成することができる。
• 対話型反復編集生成されたコードの視覚的な反復処理をサポートしており、ユーザーは必要に応じてページモジュールの追加や削除、スタイルレイアウトの調整、ボタンのフィードバックやフォームのリンクなどのインタラクティブな機能の追加を行うことができます。
• マルチモーダルなネイティブ理解画像、動画、デザイン案、ドキュメントレイアウトなどのマルチモーダル入力の理解をネイティブにサポートし、描画フレーム、スクリーンショット、Webページ読み取りなどのツールを呼び出す機能を統合しており、コンテキストウィンドウサイズは最大200KBです。
• エージェントの視覚的強化Claude CodeやAutoClawといったフレームワークに深く適応し、「環境の理解→行動計画→タスクの実行」という完全な閉ループを実現することで、エージェントに真の視覚認識能力を与える。
• GUI自律制御AndroidやWebなどの実際のグラフィカルインターフェース環境で自律的に動作する能力を持ち、要素の配置、ページナビゲーション、タスクの実行を完了できます。
• 金融チャート分析このモデルは、証券会社の調査レポートに含まれるKラインのトレンド、評価レンジチャート、複雑なチャートを直接理解し、豊富な図表とテキストを含む専門的な分析レポートやプレゼンテーション資料を自動的に生成できます。
• マルチモーダルな詳細調査マルチモーダル検索と並列データ取得をサポートし、複数の情報源を統合して詳細な調査を行い、構造化されたコンテンツを出力できます。
• すぐに使えるスキルOCRテキスト認識、表認識、手書き文字認識、数式認識、テキストから画像への変換、履歴書選別などの機能を統合した公式スキルライブラリを提供します。ワンクリックでインストールして使用できます。

GLM-5V-Turboの使い方

• 直接的な製品体験
  • AutoClaw (澳龙)AutoClawのウェブサイトにアクセスして、エージェントの視覚的な機能や「株式アナリスト」などのスキルを体験してください。
  • Z.aiZ.aiのウェブサイトにアクセスして、マルチモーダルな対話やプログラミング作業に直接参加しましょう。
• API開発と統合
  • BigModelオープンプラットフォームAPIドキュメントとインターフェースは、https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/vlm/glm-5v-turbo から入手してください。
  • Z.ai開発者プラットフォームアクセスガイドについては、https://docs.z.ai/guides/vlm/glm-5v-turbo を参照してください。
• コーディング計画申請（優先審査）
  • 現在、コーディングプランの利用者向けに申請受付を開始しており、将来的には正式にGLMコーディングプランに組み込まれる予定です。
  • 応募方法：Feishuのアンケートに記入してください。https://zhipu-ai.feishu.cn/share/base/form/shrcndgpmRlJoD5rMmIavUrPwzg。

GLM-5V-Turboの主要情報と使用要件

• モデルの位置特定ビジュアルプログラミングおよびAIエージェントのシナリオ向けに設計された、ネイティブなマルチモーダルコーディング基盤モデル。
• コンテキストウィンドウ20万トークンまでサポートします。
• コアアーキテクチャ本システムは、新世代のCogViTビジュアルエンコーダを採用し、マルチモーダル入力に対応し、推論に適したMTP構造と組み合わせることで、より高度な機能を実現しています。
• パフォーマンスベンチマークDesign2Codeでのスコアは94.8、AndroidWorldでは75.7、WebVoyagerでは88.5であり、CC-Bench-V2プレーンテキストプログラミングベンチマークにおけるビジュアル機能と同等のパフォーマンスレベルを維持している。
• トレーニング方法STEM、基礎、ビデオ、GUIエージェントなどのサブドメインを網羅する30以上のタスクベースの協調型強化学習により、複数の能力が低下するのではなく、協調的に強化されることを保証します。
• ツールチェーンフレームの描画、スクリーンショットの撮影、ウェブページの閲覧、マルチモーダル検索など、マルチモーダルツールをネイティブにサポートしています。
• 生態系統合Claude CodeやAutoClawなどのエージェントフレームワークと高い互換性を持ち、すぐに使用できる公式スキルライブラリを提供します。

GLM-5V-Turboの主な利点

• ネイティブマルチモーダル深層融合この技術は、視覚機能とテキスト機能を後から継ぎ合わせるのではなく、事前学習段階からネイティブに統合することで、ユーザーが真に「画像を理解し、コードを書く」ことを可能にする。
• ビジュアルプログラミング機能において業界をリードDesign2Code（94.8点）やFlame-VLM-Code（93.8点）といった主要なベンチマークテストにおいて、類似モデルを上回る性能を発揮し、スケッチから完成したフロントエンドプロジェクトまで、正確な再現をサポートします。
• 劣化のないプレーンテキスト機能マルチタスク協調強化学習技術を採用することで、プレーンテキストプログラミング、推論、ツール呼び出しといった本来のレベルを維持しながら、視覚的な能力を向上させることを保証し、CC-Bench-V2テストにおいて安定したパフォーマンスを実証しました。
• エージェントの視覚認識能力の向上Claude CodeやAutoClawなどのエージェントフレームワークに深く適応しており、「画面を理解する」能力を備え、AndroidWorld（75.7ポイント）やWebVoyager（88.5ポイント）などのGUI制御ベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮します。
• 完全なマルチモーダルツールチェーンフレームの描画、スクリーンショットの撮影、ウェブページの閲覧、マルチモーダル検索などのツールをネイティブにサポートしており、プログラミングやタスク実行における知覚と行動のつながりを、プレーンテキストから視覚的なインタラクションへと拡張します。
• 30以上のタスクコラボレーション最適化STEM、グラウンディング、ビデオ、GUIエージェントなどの分野を網羅する協調型強化学習を用いることで、知覚、推論、エージェント実行などの能力をバランスよく向上させることができ、単一ドメインのトレーニングによって生じる能力の軽視を回避することができる。

GLM-5V-Turboと類似競合製品との比較

GLM-5V-Turboの応用事例

• フロントエンドのインテリジェント開発スケッチ、UIデザインのドラフト、ウェブサイトのスクリーンショットに基づいて、完全なフロントエンドプロジェクトを自動的に生成でき、ウェブサイトのクローン作成やインタラクティブ機能の反復開発にも対応しています。
• エージェントの視覚的強化これは、Claude CodeやAutoClawなどのフレームワークに視覚認識機能を提供し、ウェブページの閲覧、インターフェースとの対話、複雑なタスクの実行を可能にする。
• 財務データ分析ローソク足チャート、バリュエーションレンジチャート、証券会社の調査レポートチャートを直接解釈し、複数の情報源から並行してデータを収集して、豊富な図表とテキストを含む専門的な分析レポートやプレゼンテーション資料（PPT）を作成します。
• マルチモーダルな詳細調査画像、動画、文書を組み合わせることで、詳細な情報検索や質問応答をサポートし、視覚的グラウンディング、画像キャプション生成、OCR認識などの機能を実現します。
• エンタープライズ向け自動ワークフローこのモデルは、D2C開発のための設計図を直接理解し、複雑な図表を含むビジネス文書を処理し、視覚情報に基づいて自動テストとインターフェース検証を完了することができる。