パープレキシティは2026年7月9日に、Z.AIのGLM 5.2モデルのポストトレーニング版の研究プレビューを公開しました。このモデルはコンピューターエージェントのハーネス内で動作するように構築されており、現在本番環境で利用可能です。このシステムはベンチマークでClaude Opus 4.8の3分の1の価格で提供されます。会社は中国のオープンソースモデルを微調整し、必要に応じてフロンティアモデルにエスカレーションするオーケストレーターとして機能させており、これはR1-1776に続く18ヶ月間での2回目の中国オープンソース微調整です。
パープレキシティはコスト削減のためにアドバイザーツールを搭載したGLM 5.2を微調整
GLM 5.2は、北京のラボZ.ai（旧Zhipu AI）による7440億パラメータのモデルで、2025年1月から米国エンティティリストに掲載されています。6月にMITライセンスの下でリリースされ、長期コーディングベンチマークで利用可能なトップクラスのAIモデルの一つであり、APIコストの一部で提供されています。パラメータは、モデルがトレーニング中に扱えるさまざまなダイヤルや設定のことです。
パープレキシティは、ポストトレーニングを用いてGLM 5.2に重要なスキルを教えました。それは、「いつ自分でタスクを処理し、いつより強力なモデルにエスカレーションすべきか」を判断する能力です。微調整されたGLM 5.2には、パープレキシティが「アドバイザーツール」と呼ぶ、クエリが自分の能力を超えた場合にサードパーティのフロンティアモデルに渡すネイティブ機能が含まれています。ほとんどのタスクは高価なモデルに到達しません。
「アドバイザーと組み合わせることで、このモデルはOpus 4.8と同等の性能を、コストのごく一部で実現します」とCEOのアラヴィンド・スリニヴァスはXで述べました。
パープレキシティは、コストの基準を設定するために、通常のGLM 5.2と比較しました。同社の内部効率指標を用いて、複雑なタスクを完了させるのにかかるコストを測定した結果、アドバイザーツールを備えた微調整モデルは基本バージョンの約2倍のコストがかかることが判明しました。すべてをOpus 4.8モデルで行うと、はるかに高価（約600％高い）です。これらのツールを組み合わせることで、パープレキシティのシステムはOpusと同じ品質のパフォーマンスを、約3分の1の価格で実現しています。
微調整プロセスは焦点を絞ったデータセットでベースモデルを再訓練
微調整は、すでに訓練済みのAIモデルを、特定の仕事により適した小さな焦点を絞ったデータセットで再訓練するプロセスです。パープレキシティは、ポストトレーニングと呼ばれる、メインの訓練後に行う類似のプロセスを用いて、GLM 5.2に「いつ自分でタスクを処理し、いつエスカレーションすべきか」を教えました。
開発者はベースモデルを入手し、さまざまな設定を追加して、特定の分野に関する知識を増やしたり、政治的偏りを調整したり、制限を増減させたりします。オープンウェイトは、誰でもダウンロード、改変、商用微調整が制限なく可能です。パープレキシティもこれを行いました。
オープンソースMITライセンスによる商用改変を可能に
GLM 5.2のMITライセンスは、計算をシンプルにします。API契約違反やアクセス制御の切り替えはありません。ウェイトをダウンロードして、必要に応じて微調整できます。
パープレキシティは以前にもこの道を歩んでいます。2025年初頭にAI界を席巻したDeepSeek R1を微調整し、R1-1776に改良しました。これは、もともと中国政府の検閲により議論を拒否していた約300のトピックをマッピングし、米国寄りに偏らせるために再訓練したものです。
「R1の強力な推論能力を活用するには、まず偏見と検閲を軽減する必要があります」と、当時パープレキシティのチームはブログ投稿で述べました。
このGLM 5.2の動きも同じテンプレートに従っていますが、今回は政治的ではなく経済的な目的です。パープレキシティのコンピューター製品はすでに19以上のAIモデルをオーケストレーションしており、微調整されたGLMは、フロンティアモデルに触れる前に大部分のタスクを吸収する安価なデフォルトとして設計されています。
スリニヴァスは、長期的な見通しを次のように述べました。「ポストトレーニングのオープンソースモデルをエスカレーションに熟達させ、すでに何百万ものユーザーにサービスを提供しているエージェントハーネス内で運用することです。パープレキシティは、そのインフラがすでに大規模に展開されているため、解決に『唯一無二の立場』にあります」と。
モデルはアメリカのNvidia B200 GPU上で稼働
このモデルはアメリカのNvidia B200 GPU上で動作します。次の予定は、アメリカのオープンソースモデルを用いたNemotron 3 Ultraのポストトレーニングです。
完全なベンチマークと研究論文は今後数週間以内に公開される予定です。モデルは研究プレビューとして利用可能です。
よくある質問
2026年7月9日にパープレキシティは何をリリースしましたか？
パープレキシティは、Z.AIのGLM 5.2モデルのポストトレーニング版の研究プレビューを公開しました。このモデルはコンピューターエージェントのハーネス内で動作するように構築されており、現在本番環境で利用可能です。システムはClaude Opus 4.8の3分の1の価格で提供されます。
パープレキシティの微調整されたGLM 5.2はコストをどのように削減しますか？
微調整されたGLM 5.2には、「アドバイザーツール」が含まれており、クエリが自分の能力を超えた場合にサードパーティのフロンティアモデルに渡します。ほとんどのタスクは高価なモデルに到達しません。システムをベンチマークした結果、Opus 4.8と同等の品質を、約3分の1の価格で実現できることがわかりました。
パープレキシティの次の計画されたモデル微調整は何ですか？
次は、アメリカのオープンソースモデルを用いたNemotron 3 Ultraのポストトレーニングです。このモデルはアメリカのNvidia B200 GPU上で動作します。
