
Databricks独自ベンチマークでGLM 5.2とOpus 4.8が同等(タスク単価1.28ドル対1.94ドル)
Databricksは数百万行に及ぶ自社のコードベースでコーディングエージェントをベンチマーク評価した。その結果、中国のオープンソースモデルGLM 5.2がタスク品質においてOpus 4.8と統計的に同等(ともに87%)でありながら、タスクあたりのコストはOpusの1.94ドルに対し1.28ドルに収まることが分かった。また、トークン単価はコストの指標として不十分であることも判明した。Sonnet 5はトークン単価では約1.7倍安価だが、タスク完了までにより多くのコードを読み込み1.9倍のトークンを消費したため、タスクあたりのコストは2.09ドルに上っている。マージ済みPRのバックログを持つチームであれば、どのモデルも学習していないタスクを用意し、自社のテストで評価する同様のベンチマークを構築可能だ。
出典: databricks.com ↗
GLMは、多くの開発者にとって日常的に使えるモデルになるだろう。それはトップの能力層に位置し、品質面ではOpus 4.8と統計的に同等だが、Opusの1.94ドルに対し、1タスクあたり1.28ドルで利用できる。
Databricksのエンジニアリングチーム
なぜ重要か
- → Open-source GLMは、Claude Opusの品質に匹敵し、タスクあたりのコストは34%低い
- → Token priceは、推論効率のばらつきがあるため、実際のタスクコストの悪い予測因子だ
- → チームは、外部データなしで、自社のマージ済みPRからプロダクションレベルのベンチマークを構築できる
オープンソースがプレミアムAIと結びつく