概要
https://nowokay.hatenablog.com/entry/2026/01/06/235844
詳細内容
## GLM-4.7で自宅コーディングエージェントが現実的に。日本語力も高く幅広く使える。
https://nowokay.hatenablog.com/entry/2026/01/06/235844
評価する：355B級のオープンモデルGLM-4.7が、高い日本語能力と論理的思考力により、自宅ローカル環境での高度なコーディングエージェント運用を現実的なものにする。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Language**: ja
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 82/100 | **Annex Potential**: 78/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[GLM-4.7, コーディングエージェント, ローカルLLM, Roo Code, Mac Studio]]
著者は、Z.ai（Zhipu AI）が公開した最新モデル「GLM-4.7」を検証し、その卓越したコーディング性能と日本語能力によって、ローカル環境でのコーディングエージェント運用が「実用段階」に入ったことを報告している。GLM-4.7は355B（アクティブ32B）という巨大なパラメータを持ち、MITライセンスで公開されている。
著者が特に注目しているのは、その実用性だ。ハードウェア要件として、フルモデルの動作にはMac Studio（256GBメモリ）などの高価な機材（約90万円〜）を必要とするが、性能を抑えた「Air」版の登場や量子化技術（GGUF/MLX）の活用により、より低コストな環境での動作も視野に入っている。技術的な詳細として、Mac上ではコンテキストが長くなった際の安定性から、MLX版よりもGGUF版の使用を推奨している。
実際のコーディング検証において、著者はWebGLを用いたパストレーシングの実装や、誤差逆伝播法のアニメーション作成などを実行した。結果として、照明の計算といった複雑なロジックも、AIとの対話を通じた修正によって危なげなくコード化できたとしている。また、「Roo Code」や「OpenCode」といったエージェントツールとの統合においても、ToDoアプリの作成を完遂するなど、複雑なプロジェクトでも十分に機能することを示した。
日本語能力についても、Gemma 3などの最新モデルと比較して遜色なく、日本の地域知識（元乃隅神社など）も備えていると評価している。さらに、論理思考問題においては29分間という長い時間をかけて思考（Thinking）し、正解には至らずとも筋の良いアプローチを提示したことから、その思考力の深さを認めている。
一方で著者は、簡単な質問に対しても「Thinking」のプロセスが長すぎる点（例：ディレクトリ削除コマンドの回答に40秒）を難点として挙げている。現在はAPI経由でこの機能を無効化するのが難しいため、速度が必要なタスクにはMiniMax M2.1などの他モデルを使い分け、高度なエージェント業務にはGLM-4.7を充てるという運用を提案している。著者は、このレベルのモデルが一般のエンジニアの自宅環境で普及することで、AI開発の状況が大きく変わるとの期待を寄せている。