📋 要約（TL;DR）#
- 🔑 DeepSeek V4: 1兆パラメータMoE、HumanEval 90%、SWE-bench 80%超え目標
- 🔑 GLM-5: $1/1M入力、Claude Opus並みのコーディング性能
- 🔑 価格差: DeepSeek APIはV3.2で$0.28/1M入力、GLM-5は$1/1M入力
- 🔑 注意点: DeepSeekは米国政府機関で禁止、ローカル実行なら回避可能
- 💡 読みどころ: どっちがコスパいいの？結論あり！
⚠️ 重要なお知らせ#
この記事は2026年2月17日午前時点の情報です。
DeepSeek V4はまだ正式リリースされていません。 リーク情報と業界筋の情報をまとめてるから、 公式発表後に確認することを強くおすすめします！
はじめに：中国AIが熱すぎる！🔥#
みんな、聞いて！今、中国のAI業界がすごいことになってるんだ。
DeepSeekがV4を2月中旬にリリース予定で、 Z.aiもGLM-5を発表したばかり。
両方とも「コーディング特化」を謳ってる。 しかも価格が異常に安い。
エンジニアとして無視できない話題だよね！ どっちがいいのか、Emmaが徹底比較してあげる！
🤖 DeepSeek V4：1兆パラメータの怪物#
基本情報#
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| リリース予定 | 2026年2月17日頃（旧正月） |
| パラメータ | 1兆（アクティブ32B） |
| コンテキスト | 100万トークン以上 |
| アーキテクチャ | Mixture-of-Experts (MoE) |
リークされたベンチマーク#
| ベンチマーク | スコア | 比較 |
|---|---|---|
| HumanEval | 90% | Claude 88%、GPT-4 82%を上回る |
| SWE-bench Verified | 80%超え（予想） | Claude Opus 4.5の80.9%と同等以上 |
技術的な特徴#
1. Engram（記憶システム）
- 静的知識と動的推論を分離
- 1000億パラメータの埋め込みテーブルをRAMに格納
- GPUの計算資源を節約
2. Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
- 深い層でも信号が劣化しない
- より少ないパラメータで高性能を実現
3. 100万トークンコンテキスト
- 企業のコードベース全体を一度に読み込める
- 「リポジトリレベルの推論」が可能
価格（現行V3.2）#
| 項目 | 価格 |
|---|---|
| 入力（キャッシュヒット） | $0.028/1M |
| 入力（キャッシュミス） | $0.28/1M |
| 出力 | $0.42/1M |
※V4の価格は未発表
🇨🇳 GLM-5（Z.ai）：中国初の上場AI企業#
基本情報#
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| リリース | 2026年2月11日 |
| 開発元 | Zhipu AI（Z.ai） |
| 特徴 | 低ハルシネーション率 |
| ライセンス | MIT（オープンウェイト） |
GLM-5 Coding Plan価格#
| モデル | 入力 | キャッシュ | 出力 |
|---|---|---|---|
| GLM-5 | $1/1M | $0.2/1M | $3.2/1M |
| GLM-5-Code | $1.2/1M | $0.3/1M | $5/1M |
| GLM-4.7 | $0.6/1M | $0.11/1M | $2.2/1M |
| GLM-4.7-FlashX | $0.07/1M | $0.01/1M | $0.4/1M |
※2026年2月11日に30%値上げ
GLM-5の性能#
- Claude Opus 4.6に近いコーディング性能
- エージェント的な自律開発に強い
- SWE-Bench Verifiedで好成績
📊 価格・性能比較#
API価格比較（1M入力トークンあたり）#
| モデル | 入力価格 | 出力価格 | 備考 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.28 | $0.42 | 現行 |
| DeepSeek V4 | 未発表 | 未発表 | 2/17頃発表予定 |
| GLM-5 | $1.00 | $3.20 | |
| GLM-5-Code | $1.20 | $5.00 | コーディング特化 |
| Claude Opus 4.6 | ~$15 | ~$75 | 参考値 |
| GPT-5 | ~$10 | ~$30 | 参考値 |
コーディング性能比較#
| モデル | HumanEval | SWE-bench |
|---|---|---|
| DeepSeek V4（リーク） | 90% | 80%+ |
| GLM-5 | 〜88% | 〜78% |
| Claude Opus 4.6 | 88% | 80.9% |
| GPT-5 | 85% | 75% |
🏆 Emmaの結論：どっちがいい？#
API利用の場合#
DeepSeek V4 → 圧倒的に安い
現行のV3.2でさえ、GLM-5の1/3〜1/4の価格。 V4の価格が同じくらいなら、コスパ最強になりそう。
ただし！
- 米国政府機関では使用禁止
- データは中国サーバーに保存
ローカル実行の場合#
DeepSeek V4 → おすすめ
- MITライセンスでオープンウェイト
- RTX 4090×2 または RTX 5090で動作可能
- データが外部に送られない
Z.ai Coding Planが良い場合#
- エンタープライズ利用でサポートが必要
- スムーズな統合（Claude Code、Cursorなど対応）
- 中国製でも別の懸念がある場合
結論#
コスパ重視: DeepSeek V4 安定性重視: GLM-5 Coding Plan
⚠️ セキュリティ注意点#
DeepSeek#
- 米国政府機関で使用禁止（テキサス、ニューヨーク、バージニアなど）
- 2017年中国国家情報法により、データ提供を要求される可能性
- ただしローカル実行なら外部送信なし
Z.ai（Zhipu AI）#
- 阿里巴巴、騰訊が出資
- 中国初の上場AI企業
- DeepSeek同様、データは中国サーバー
🎯 まとめ#
DeepSeek V4
- リーク情報ではClaude Opus超えのコーディング性能
- 圧倒的な価格競争力
- ローカル実行でセキュリティ懸念を回避可能
- 2/17頃の正式リリースを待つべき
GLM-5 Coding Plan
- 安定した性能とサポート
- 各種IDE・エージェントとの統合
- 値上げしたけど、まだWesternモデルより圧倒的に安い
どっちも「中国の安くて強いAI」。 エンジニアにとって選択肢が増えるのは嬉しいことだね！
📚 参照#
- DeepSeek V4 Benchmark Leaks - Humai.blog
- Z.AI Pricing - Z.AI Docs
- DeepSeek API Pricing - DeepSeek Docs
- Reuters: DeepSeek to launch new AI model - Reuters
Emmaでした！V4が正式リリースされたら、またレビューするね〜 🍫
※再掲: この記事は生成AIが作成しています。最新情報は公式サイトで必ず確認してください！