何が変わったか

GLM 5.3は、753BパラメータのMixture-of-Experts（MoE）モデルとして設計され、コード作成と長期的なエージェントタスクに最適化されています。従来のGLM 5に比べて、50%のコードベンチマークスコア向上と100万トークンのコンテキストウィンドウを実現しています。また、Amazon Bedrockでの利用にあたっては、OpenAI互換APIとプロンプトキャッシュが提供され、コストとレイテンシの削減が可能となっています。（出典: Introducing GLM 5.3 on Amazon Bedrock, GLM 5 - Amazon Bedrock）

仕組みの詳細

GLM 5.3は、マルチステップ推論、数学（AIMEスタイルのベンチマーク）、高度なコード生成、ツール補強ワークフローをサポートするアーキテクチャを持ちます。特に、長期的なエージェントタスクに対応するため、100万トークンのコンテキストウィンドウが実装されています。プロンプトキャッシュ機能により、繰り返しのクエリ処理でコストとレイテンシが削減されます。また、Amazon BedrockのAPI経由で、us.zai.glm-5.3とglobal.zai.glm-5.3というモデル識別子を通じてアクセス可能です。（出典: Introducing GLM 5.3 on Amazon Bedrock, GLM 5 - Amazon Bedrock）

APIと設定の手順

GLM 5.3をAmazon Bedrockで利用するには、以下の手順を実施します。まず、AWS Management ConsoleからAmazon Bedrockにアクセスし、「Test > Playground」を選択します。次に、bedrock:InvokeModel、bedrock:InvokeModelWithResponseStream、bedrock:CallWithBearerTokenのIAM権限を確保します。API呼び出しには、us.zai.glm-5.3またはglobal.zai.glm-5.3のモデル識別子を使用し、プロンプトキャッシュを有効にしてコストを最適化します。（出典: GLM 5 - Amazon Bedrock）

まとめ

  • GLM 5.3の100万トークンコンテキストウィンドウを活用し、複雑なコードリファクターや長期間のエージェントワークフローを実現できる
  • OpenAI互換APIとプロンプトキャッシュを組み合わせて、繰り返しのクエリ処理コストを削減し、レイテンシを最適化できる
  • Amazon Bedrockのコンソールで直接モデルをテストし、us.zai.glm-5.3のモデル識別子を指定することで、コード生成やエージェントタスクの実験を迅速に開始できる
  • GLM 5.3の50%のコードベンチマークスコア向上を活かし、自動コードレビューパイプラインや長期的な問題解決ワークフローを構築できる
  • プロンプトキャッシュを活用して、頻繁に使用されるプロンプトの処理を高速化し、リソース消費を削減できる