GLM-5V-Turboは、ビジュアルプログラミングのためにZ.aiによって構築されたネイティブのマルチモーダルコーディングベースモデルです。Agent時代において、事前学習段階からビジュアルとテキスト機能を深く統合し（次世代CogViTビジュアルコーダーとMTPアーキテクチャを使用）、コンテキストウィンドウを最大200kまで拡張することで、テキストのみの入力による従来のモデルの限界を打ち破ります。 このモデルは複雑なデザインドラフト、Webインターフェース、ビデオ、ドキュメントレイアウトを理解するだけでなく、それらから直接完全な実行可能コードを生成します。さらに、GLM-5V-Turboは、強力なツール呼び出しとGUI操作機能を持ち、フレームを描く、スクリーンショットを撮る、ウェブページを読むなどのマルチモーダルなツールをネイティブにサポートしています。 Claude Code、AutoClaw（Lobster）、その他のエージェントフレームワークが深く適応されている。マルチタスク協調強化学習のサポートにより、そのプレーンテキストプログラミングと推論能力は低下せず、すべてのAIネイティブアプリケーションの理想的な礎石である「環境を感知→行動を計画→タスクを実行」という知的体の完全な閉ループを真に実現します。
機能一覧
- マルチモーダルなビジュアル・プログラミングCogViTは、新世代のビジュアルコーダーを使用して、デザインスケッチ、高精細スクリーンショット、複雑なレイアウトを正確に解析し、実行可能なHTML/CSS/JS、React、その他のフロントエンドエンジニアリングコードを直接出力します。
- 失われることのないプレーンテキスト・プログラミング機能協調強化学習の30以上のタスクは、バックエンド開発、フロントエンドのリファクタリング、リポジトリ探索などのテキストのみの機能を低下させないようにしながら、強力な視覚的機能を導入している。
- 200kの大型コンテクスト・ウィンドウ200kまで対応 Tokens マルチモーダルな文脈入力により、非常に長いグラフィカル・ドキュメントの本全体の分析や、巨大なコード・ベースのリファクタリングというタスクに簡単に取り組むことができる。
- 実際のGUI環境の自動操作AndroidWorld、WebVoyagerなどの実際のGUIベンチマークをリードし、ネイティブのマルチモーダル検索、フレーム、スクリーンショット、ウェブページの読み取りをサポートしています。
- 主流エージェント・フレームワークとの深い連携ネイティブ・ディープ・アダプテーション Claude Code OpenClaw/AutoClaw（ロブスター・エージェント）では、インテリジェンスに「目」を付け、エージェントの知覚と実行の境界を大幅に広げます。
- 豊富な公式スキルライブラリーGLM-OCRやGLM-Imageと連携し、数式認識や画像生成を行うことができます。
ヘルプの使用
GLM-5V-Turboへようこそ。GLM-5V-Turboは、ビジュアルプログラミングとマルチモーダルエージェントワークフローのための基本モデルで、基本的な「見て書く」だけでなく、深いシステムレベルの自律性にも使用できます。このモデルの200kコンテクストとネイティブなマルチモーダル融合機能をフルに活用するために、以下の非常に詳細な操作ガイドと展開ガイドをお読みください。
I. アカウント登録とSDK環境設定
1.開発者API認証情報を取得する
使用する前に、Z.ai Developer Open PlatformまたはBigModel Open Platform (docs.bigmodel.cn/docs.z.ai)にアクセスしてアカウントを登録してください。コンソールにログインした後、“API Management ”に移動し、GLM-5V-Turboを呼び出すために必要な唯一の認証情報である全く新しいAPI Keyを作成します。
2.公式SDKのインストールとアップデート
このモデルでは、リッチなマルチモーダルツールチェーンの着信をサポートするために、最新のPython SDKを使用することを強く推奨します。ターミナルで以下のコマンドを実行してください：
pip install zhipuai --upgrade
注意: Python のバージョンが 3.8。
II.コア実習：コードとしてのイメージ（フロントエンド・ビジュアル・プログラミング）
これはGLM-5V-Turboの強みであり、このモデルは “絵を見て、コードを書く ”ことができ、デザインドラフトから完全なフロントエンドエンジニアリングの再現まで達成することができます。
1.ファンデーションの削減（Figma/スクリーンショットからコードへ）
UIのスクリーンショットや手描きのスケッチを、Base64やURLとしてモデルに渡すことができます。
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="您的API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5v-turbo",
messages=[
{
"role": "user",
"content":[
{"type": "text", "text": "请扮演资深前端工程师。解析这张UI设计稿的布局、配色、组件层级与交互逻辑，使用 React + TailwindCSS 生成完整可运行的代码，准确还原动效与视觉细节。"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/design.png"}}
]
}
],
max_tokens=8192,
temperature=0.1 # 建议调低温度以保证代码逻辑的严密性
)
print(response.choices[0].message.content)
2.インタラクティブなビジュアル編集
コードの最初のバージョンを生成した後、現在レンダリングされているウェブページのスクリーンショットを撮り、テキスト命令（例えば、「上部のナビゲーションバーをダークモードに変更し、右下の送信ボタンにポップアップ確認のインタラクションを追加する」）を追加すると、モデルは新しいスクリーンショットと過去のコンテキストに基づいて、対応するコードブロックをピンポイントで修正します。
高度な実践：エージェントに目を向ける（GUI自律探索と複製）
GLM-5V-Turboは、事前トレーニングからエージェントのメタ能力を注入し、クロードコードとオートクローフレームワークに深く適応しています。
1.サイト・レプリケーションのためのクロード・コード・フレームワークへのアクセス
クロードコードフレームワークの基礎となるモデル構成で、GLM-5V-TurboのAPIを指し示すことができ、それが終わったら、単に高レベルのコマンドを与えます。“example.comを探索し、その構造について学び、レプリカコードを生成してください。”
この時点で、モデルはその強力なマルチモーダルツールチェーン：
- Webページのスクリーンショットを読み取る]ツールを呼び出す現場のライブ画面を見ることができます。
- ビジュアル接地/フレーム]ツールの呼び出し画面内のクリック可能な要素を認識します。
- アクションの実行このモデルは、クリック・ツー・スキップ・コマンドを返し、ページをナビゲートし、ページ飛ばし関係をソートする。
- 最終サマリーこのモデルは、200kという非常に長いコンテクスト・ウィンドウであり、“見た ”すべてのビジュアル素材とインタラクションの詳細を統合して、複数のページを一度に含む複雑なフロントエンド・エンジニアリング・コードを直接生成する。
2.オートクロー：自動化された財務データ分析
AutoClawを使えば、そのモデルを強力なビジュアル・エンジンとして使うことができる。株式アナリスト」であるスキルの例を見てみましょう：
- 手順：AutoClawコンソールで、大きなモデルを次のように切り替えます。
GLM-5V-Turbo。 - 今日の○○社の株価を分析し、専門的な分析レポートを作成するのを手伝ってください」と課題を設定する。
- モデルの実行：モデルは自動的に主要な金融ウェブサイトや端末にアクセスし、Kラインチャート、評価レンジチャート、複雑なチャートを持つ証券会社の調査レポートのスクリーンショットを取得する。新世代のCogViTビジュアル・エンコーダにより、人間のアナリストのようにKライン・トレンドやチャート・データを「読み取り」、60秒間の並列取得を行い、最終的にイラストやテキストを含むプロフェッショナルな分析PPTやリサーチ・レポートを出力します。
IV.公式スキルライブラリ（ClawHub Skills）の統合と使用
マルチモーダルセンシング能力をより幅広いシナリオに拡張するため、Smart SpectrumはClawHub(clawhub.ai)は、箱から出してすぐに公式スキルのフルセットを提供する。
コア・コンピテンシーの棚卸し：
- GLM-OCRリンケージOCR: スキャンされた難しい科学文書を前に、手書き文字、複雑な数式、ページをまたぐ表などを正確に認識するOCRスキルが求められます。
- 画像キャプションとビジュアル・グラウンディングこれは、RPA プロセスの自動化（携帯電話の画面タップの自動化など）に最適です。
- マルチモーダル検索と奥行き研究ネットワーキング・ツールを組み合わせて、特定のトピックに関するウェブ上の画像を含むウェブ・コンテンツを収集し、ロング・コンテクスト機能を使って詳細に要約する。
インストールと呼び出し方法：
開発者はGitHub (github.com/zai-org/GLM-skills)は対応するSkillソースを取り出し、それを標準のPython関数として登録します。 tools パラメータはGLM-5V-Turboのリクエストボディに直接渡され、モデルがこれらの強力な周辺ツールを呼び出すタイミングを決定します。
V. パフォーマンスの最適化と考察
- トークンの計算とインターセプト画像入力はある程度のContext Tokenを消費するため、Long-horizonマルチラウンドインタラクションGUIエージェントタスクでは、クライアント側で差分スクリーンショットを比較し、変更されたページ領域のみを送信することで、200kの容量と通話コストをさらに最適化することを推奨する。
- システムプロンプトの設定Agenticタスクでは、システムプロンプトでアイデンティティと出力フォーマット（例えば、特定のJSONアクションフォーマット）を明示的に指定することが推奨されます。
アプリケーションシナリオ
- 自動フロントエンド・レプリケーションによるイメージ・アズ・コード
シナリオの説明: 開発者は、スケッチ、Figmaデザイン、または参照Webサイトのスクリーンショットを提供します。モデルは、強力なビジュアル機能とコード理解機能により、コンポーネント階層、レイアウト、およびインタラクション・ロジックを正確に分析し、ワンクリックで高品質で直接実行可能なフロントエンド・プロジェクトのコードを生成して、開発効率を飛躍的に向上させます。 - GUIによる自律探索とサイト全体のレプリケーション
シナリオ説明：Claude Codeや他の知的ボディフレームワークと組み合わせることで、このモデルは「スクリーンショットの知覚→フレーム分析→クリックの計画→実行の探索」の閉ループを通じて、実際のユーザーのように自律的にターゲットウェブサイトを閲覧し、ページジャンプの関係を整理し、視覚的インタラクションの詳細を収集し、サイト全体を復元するための複雑なエンジニアリングコードを出力する。 - 複雑なチャートの解釈と専門的な財務調査レポートの作成
シナリオ説明：AutoClawにアクセスした後、強力なマルチモーダルロングテキスト処理機能に基づき、K-ライントレンド、金融チャート、証券会社の評価を含むマルチソースの金融イメージデータを独自に照会して「理解」し、グラフとテキストを並行して織り交ぜた高品質で詳細な調査レポートを分析・作成することができます。 - インテリジェント・ボディ・オートメーション実行（RPA）と自動テスト
シナリオ説明: AndroidWorldやその他のモバイルやWebデスクトップのテスト環境では、モデルは基礎となるソースコードに依存する必要はなく、直接画面を「見て」、ビジュアルグラウンディング機能を使ってインタラクティブな要素を識別し、操作座標を与え、困難なブラックボックス自動化テストやクロスソフトウェアRPAを実現する。ビジネス・オペレーション
QA
- GLM-5V-Turboが元々持っていたテキストのみのプログラミングや論理的推論の能力は、ビジュアル機能を導入することで低下するのでしょうか？
A: 劣化はありません。GLM-5V-Turboは、STEM、ビデオ、GUIエージェントなどのサブドメインを含む30以上のタスクタイプにおいて協調強化学習(RL)を採用しています。これにより、一流のビジュアル能力を持ちながら、バックエンド開発、フロントエンドオーサリング、プレーンテキストコードベース探索（CC-Bench-V2などのベンチマーク）において業界をリードするパフォーマンスを維持し、単一ドメイントレーニングの不安定性を効果的に緩和します。 - GLM-5V-Turboはどのようなネイティブのマルチモーダルツールをサポートしていますか？
A: GLM-5V-Turboは、通常のテキストツールコールに加え、マルチモーダル検索、描画ボックス（バウンディングボックス）、スクリーンショット解析、ウェブページ読み取りなどのマルチモーダルツールチェーンを知覚・行動チェーンにネイティブに追加することで、視覚的インタラクションシナリオにおけるモデルの操作空間を大幅に拡張しています。 - クロード・コードとロブスター・エージェントの深い適応」とは、具体的にどういう意味なのか？
A: このモデルは、基礎となるデータ（例えば、錯覚を減らすためにGUI Agent PRMデータを導入する）とインターフェイスレベルから、現在主流のインテリジェンスフレームワークに特化していることを意味します。オートクロー（ロブスター）やクロードコードにアクセスする際、モデルは「現在の環境を読む→次のアクションを計画する→タスクを実行する（クリックを呼び出す、またはコードを入力する）」という閉ループを完璧に実行することができ、エージェントにインテリジェントな「目」を直接設置することができます。エージェントにインテリジェントな「目」を直接設置する。 - GLM-5V-Turboは、非常に長いマルチモーダルな科学論文や膨大なコードベースを扱うことができますか？
GLM-5V-Turboは、200kという劇的に拡大されたコンテキストウィンドウを持っています。1回の会話で数十ページの豊富な図版の文献を読んだり、非常に大きなコードリポジトリファイルを読み込んだり、非常に長いコンテキストで正確なマルチモーダル情報検索と論理再構築を行うことができます。
