BigModel（智譜 GLM オープンプラットフォーム）は月間 5,700,686 訪問、前月比成長率 -17%、料金体系フリーミアムを記録しています。CodeStack AI は月間 330 訪問、成長率 -80.9%、料金体系無料トライアルを記録しています。
智譜 AI の GLM 大規模モデル開放プラットフォーム。マルチモーダル API とエージェント開発を一体化
AIサポート付きで、手を動かしながらプログラミングを学ぶ
| 項目 / 指標 | | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | bigmodel.cn | codestack.pro |
| 料金モデル | フリーミアム | 無料トライアル |
| 月間訪問数 | 570.07万 (5,700,686) | 330 (330) |
| 前月比トラフィック増減 | -116.89万 (-17%) | -1400 (-80.9%) |
| 主要市場とシェア | 🇨🇳 中国 (85.8%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (100%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 423.05万 | 98 |
| ユーザー評価 | 4.6 | 3.8 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |
智譜 AI の GLM 大規模モデル開放プラットフォーム。マルチモーダル API とエージェント開発を一体化
1 つのアカウントで GLM 大規模モデルと視覚・OCR・音声・画像・動画の各エンドポイントを呼び出せます。
ツールを扱うエージェントを構築し、MCP サービスでモデルを外部システムに接続できます。
管理されたナレッジベースと検索パイプラインを作り、自社文書に基づく回答を実現します。
自社データでモデルを調整し、ブラウザでプロンプトを対話的に試してから本番投入できます。
AIサポート付きで、手を動かしながらプログラミングを学ぶ
長いチュートリアルではなく、ブラウザ上で完結する短い演習にプログラミングを分解します。
演習にAI支援が組み込まれており、つまずいたその瞬間にヒントや説明を求められます。
スマートフォンでも快適に学べる設計で、通勤や昼休みに短時間の練習を組み込めます。
基本構文や論理から問題解決、実践的なタスクへと段階的に積み上げます。
無料・オープンソース非常に低コストで優れたオープンウェイトの推論パフォーマンスを提供しますが、BigModelのような幅広い企業向けマルチモーダルエージェント構築スイートが不足しています。
無料・オープンソース非常に低コストで優れたオープンウェイトの推論パフォーマンスを提供しますが、BigModelのような幅広い企業向けマルチモーダルエージェント構築スイートが不足しています。
業界最先端のフロンティアインテリジェンスと開発者エコシステムを提供しますが、BigModelの専門的なGLMアーキテクチャやネイティブの中国語最適化が不足しています。
業界最先端のフロンティアインテリジェンスと開発者エコシステムを提供しますが、BigModelの専門的なGLMアーキテクチャやネイティブの中国語最適化が不足しています。
大規模なコンテキストウィンドウと堅牢なマルチモーダルGemini APIを提供しますが、モデルアーキテクチャや地域別の企業向けツールで異なります。
大規模なコンテキストウィンドウと堅牢なマルチモーダルGemini APIを提供しますが、モデルアーキテクチャや地域別の企業向けツールで異なります。
野心的なソフトウェアをつくるAIコーディングエージェント
特化型1つのAPIエンドポイントの下に数百のグローバルモデルを集約しますが、BigModelは智譜のGLMモデル向けに直接的なネイティブインフラストラクチャを提供します。
特化型1つのAPIエンドポイントの下に数百のグローバルモデルを集約しますが、BigModelは智譜のGLMモデル向けに直接的なネイティブインフラストラクチャを提供します。
特化型1,500以上の実運用向け生成メディアモデルを1つのAPIで
あなたのコーディングの「好み」を学習する AI コーディングエージェント
あなたのコーディングの「好み」を学習する AI コーディングエージェント
無料・オープンソースサーバーレスのオープンソースモデルホスティングと専用GPUクラスターを専門としていますが、独自のGLMモデルのネイティブ統合は少なくなっています。
無料・オープンソースサーバーレスのオープンソースモデルホスティングと専用GPUクラスターを専門としていますが、独自のGLMモデルのネイティブ統合は少なくなっています。
LabEx is a hands-on learning platform for Linux, DevOps, cybersecurity, programming, and data science. Instead of watching videos, learners work inside real online terminals and virtual environments to complete structured labs and build portfolio-ready projects.
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