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。

自律型AIエージェントをブラウザで動かすウェブプラットフォーム
| 項目 / 指標 | ![]() | ![]() |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | bigmodel.cn | godmode.space |
| 料金モデル | フリーミアム | 無料 |
| 月間訪問数 | 570.07万 (5,700,686) | 2.34万 (23,376) |
| 前月比トラフィック増減 | -116.89万 (-17%) | -6442 (-21.6%) |
| 主要市場とシェア | 🇨🇳 中国 (85.8%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (40.2%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 423.05万 | 1.1万 |
| ユーザー評価 | 4.6 | 1.6 |
| 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。

自律型AIエージェントをブラウザで動かすウェブプラットフォーム
コマンドラインフレームワークをインストールせず、ウェブページから自律エージェントを実行でき、導入の敷居が低くなります。
エージェントが目標を連続するサブタスクに分解し、行動を選んで反復しながら達成または入力待ちまで進みます。
目標を自然言語で記述すれば、手順を自前でスクリプト化しなくてもエージェントが計画を立てます。
Auto-GPT系の第一世代プロジェクトに属し、自律的なLLMワークフローという概念の普及を後押ししました。
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。
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。
無料・オープンソースオープン AI モデルをローカルでもクラウドでも実行・構築
無料・オープンソースプロジェクトを記憶し、あらゆるメッセージアプリで働く無料のオープンソースAIエージェント。

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
30以上の主要AIモデルと1つの快適なワークスペースで対話

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。