中国AIは米国にどこまで追い付いたか、コスト面では既に優位 | 日経クロステック（xTECH）

中国製AIモデルは、公開ベンチマークで米国製モデルに近い性能を示しています。
一方、問題データが非公開のベンチマークでは、米中モデルの差が広がるとの分析があります。
性能評価の基準によって、中国AIの実力に対する見方が分かれています。

記事の概要

中国のAIスタートアップZ.aiは2026年6月16日、最新モデルGLM-5.2をリリースしました。
Z.aiは、GLM-5.2がFrontierSWEベンチマークでClaude Opus 4.8に1％差で劣る一方、GPT-5.5を1％、Opus 4.7を11％上回ったと主張しています。
FrontierSWEは、公開データセットと評価方法を使ってコーディングエージェントの能力を測るベンチマークです。
Z.aiは、GLM-5.2と米国製の最先端モデルとの性能差が、時間にして2カ月まで縮まったと述べています。
スタンフォード大学も2026年4月13日、「The 2026 AI Index Report」で米中のAIモデルの性能差は事実上解消されたと分析しました。
同大学によると、2026年3月時点のベンチマークでは、米国製Claude Opus 4.6と中国製Dola-Seed-2.0-Previewの差は2.7％でした。
一方、Norwegian Defence Research EstablishmentのHåvard Tveit Ihle研究員は、公開ベンチマークで4～6カ月、非公開ベンチマークで8～10カ月の差が残ると分析しています。
この差の背景には、公開された問題に合わせてモデルを訓練する「ヒルクライミング」と呼ばれる過剰最適化の可能性があります。

記事のポイント

1. GLM-5.2が米国勢に接近： Z.aiはGLM-5.2について、Claude Opus 4.8に1％差で劣る一方、GPT-5.5を1％上回ったと主張しています。
2. 性能差は事実上解消： スタンフォード大学は2026年4月の報告書で、米中AIモデルの性能差は事実上解消されたと分析しています。
3. 評価方法で差が拡大： 非公開ベンチマークでは最適化の影響を受けにくく、米中モデルの差は8～10カ月に広がるとされています。

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中国AIは米国にどこまで追い付いたか、コスト面では既に優位

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