GLM 用語集

GLM モデル関連の技術用語クイックリファレンス：アーキテクチャ、アテンション、ベンチマーク、製品概念。

MoE Mixture of Experts	各トークンは専門家ネットワークの一部のみを活性化し、モデル容量と推論コストを両立。
Post-training 事後学習	事前学習基盤の後の大規模訓練段階（SFT/RL など）。GLM-5.3 の向上はすべてここによる。
1M Context 100万コンテキスト	100万トークンのコンテキストウィンドウ。大規模コードベースや長文書を一括で読み込み可能。
IndexShare インデックス共有	4つのスパースアテンション層ごとに軽量インデクサを共有し、トークンあたりFLOPsを2.9倍削減。
KVShare KV共有	層間でKVキャッシュを共有し、長文コンテキストのメモリをさらに圧縮。
MTP マルチトークン予測	複数の将来トークンを同時に予測し、推論と訓練信号を加速。
Thinking Level 思考力度	低・高・最高の3段階の推論深度をタスクの複雑さに応じて制御。
Terminal-Bench Terminal-Bench	実ターミナルでの長期システムタスクを評価。GLM-5.3 は v2.1 で 88.2。
CyberGym CyberGym	攻撃・防御のセキュリティ評価。GLM-5.3 は 84.5% で現時点最高。
ExploitBench ExploitBench	脆弱性監査と悪用の評価。GLM-5.3 は 54.4（前世代 24.4）。
Agent エージェント	自律的に計画し、ツールを呼び出し、複数ステップのタスクを完了するAIシステム。
MIT License MIT ライセンス	緩いオープンソースライセンス：商用・改変・再配布が著作権表示のみで可能。