OllamaでGLM-5を無料で使う方法

Z.aiのGLM-5は、最先端のオープンソースモデルであり、Ollamaを通じてアクセス可能になりました。複雑な推論、ソフトウェアエンジニアリング、長期的なエージェントワークフローにおいて優れた機能を利用しながら、すべてを自身のハードウェア上で実行できます。

💡

セットアップを補完するために、今すぐApidogを無料でダウンロードしましょう。この堅牢なAPIクライアントを使用すると、OllamaのローカルなOpenAI互換エンドポイントに対するリクエストを視覚的に設計、テスト、デバッグでき、GLM-5での実験を効率化し、最初のインタラクションから開発ワークフローを加速させることができます。

ボタン

GLM-5が際立つ理由

Z.aiはGLM-5をMITライセンスのもとで公開し、その重みをHugging FaceとModelScopeで自由に利用できるようにしました。このモデルは、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャで合計7,440億のパラメータにスケールし、トークンあたり400億のパラメータのみをアクティブ化します。この設計により、高い知能を維持しつつ、推論コストを抑えることができます。

28.5兆のトークンでの事前学習により、GLM-5は強力な多言語サポートを備えており、主に英語と中国語に優れています。Ollamaの実装では、DeepSeek Sparse Attention（DSA）を通じて約198Kトークンまでのコンテキストを処理し、長系列のパフォーマンスを犠牲にすることなく計算オーバーヘッドを削減します。

ベンチマークは、その強みを浮き彫りにしています。GLM-5は、AIME 2026 Iで92.7%、GPQA-Diamondで86.0%、SWE-bench Verifiedで77.8%を達成しています。これらの結果は、コーディング、数学的推論、および多段階計画やツール利用などのエージェントタスクにおいて、主要なモデルと競争力のある位置に置かれます。

ユーザーは、PRD、スプレッドシート、レポートなどの構造化ドキュメントを生成する能力や、エージェントフレームワークとの互換性を特に高く評価しています。このモデルは、シンプルなチャットから高度なエンジニアリングワークフローへとスムーズに移行します。

GLM-5をOllamaと組み合わせる理由

Ollamaは、macOS、Linux、Windows全体でのローカルLLMデプロイメントを簡素化します。モデルのダウンロード、量子化、提供を管理し、`http://localhost:11434/v1` でOpenAI互換のREST APIを公開します。その結果、OpenAIエンドポイント用に構築されたすべてのツールは、GLM-5とすぐに連携できます。

クラウドコスト、レート制限、第三者へのデータ送信を回避できます。さらに、Ollamaはモデル間の簡単な切り替えをサポートし、開発者ツールと直接統合します。`glm-5:cloud`タグは、ローカル実行に特化した最適化されたバリアントを提供し、機能とリソース要件のバランスを取ります。

GLM-5をローカルで実行するための前提条件

インストール前にシステムを準備してください。Ollamaは最新のハードウェアで動作しますが、GLM-5はその規模のため、かなりのリソースから恩恵を受けます。

オペレーティングシステム: macOS（Apple Silicon推奨）、Linux、またはWSL2を備えたWindows。
GPU推奨: 24GB以上のVRAMを持つNVIDIAカードは、より高いコンテキスト長で快適なパフォーマンスを提供します。32GB以上のユニファイドメモリを持つApple Silicon Macも良好に動作します。CPUのみのセットアップも動作しますが、トークン生成速度は遅くなります。
RAM: 最低32GBのシステムメモリ。64GB以上で、長時間のコンテキスト処理中の安定性が向上します。
ストレージ: モデルファイルとOllamaランタイム用に50GB以上の空きSSD容量を確保してください。
インターネット: 最初の`ollama pull`コマンドに必要です。

これらのガイドラインに対してハードウェアを確認してください。ミドルレンジのGPUを使用するユーザーは、コンテキストを制限したり、利用可能な場合は低い量子化を使用したりすることで、実用的な速度を達成できることがよくあります。セットアップ後に段階的にテストしてください。

ステップ1: Ollamaをインストールする

Ollamaの公式ウェブサイトにアクセスし、お使いのプラットフォーム用のインストーラーをダウンロードしてください。ほとんどのシステムで、このプロセスは数秒で完了します。

macOSまたはLinuxでは、ターミナルを開き、サイトに記載されているインストールコマンドを実行します。Windowsユーザーは、ダウンロードした.exeファイルを実行します。

インストール後、ターミナルを開いて次のように入力し、成功したことを確認します。

ollama --version

このコマンドは、ランタイムがアクティブであることを確認します。自動的に起動しない場合は、`ollama serve`でOllamaサーバーをバックグラウンドで起動してください。

ステップ2: GLM-5をプルして実行する

1つのコマンドでモデルをダウンロードします。

ollama pull glm-5:cloud

このプロセスは必要なファイルをダウンロードし、接続状況によっては時間がかかる場合があります。ターミナルで進捗を監視してください。

その後すぐにインタラクティブセッションを起動します。

ollama run glm-5:cloud

これで、コマンドラインでGLM-5と直接対話できます。プロンプトを入力し、応答を確認してください。完了したら`/bye`でセッションを終了します。

ステップ3: コマンドラインと基本的なAPI呼び出しを介して対話する

CLIは迅速なテストに適しています。プログラムによるアクセスには、REST APIを使用します。

curlで簡単なチャット補完をテストします。

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "glm-5:cloud",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Explain the advantages of Mixture-of-Experts architectures in large language models." }
  ],
  "stream": false
}'

Ollamaは、アシスタントのメッセージを含むJSON応答を返します。このエンドポイントは、`"stream": true`に設定するとストリーミングをサポートし、アプリケーションでリアルタイムのトークン出力を可能にします。

Python開発者は、互換性のために公式の`ollama`ライブラリまたはOpenAI SDKを利用できます。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama"  # Placeholder; no real key required
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5:cloud",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are an expert software architect."},
        {"role": "user", "content": "Design a scalable microservices system for an e-commerce platform handling 1M daily users."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=2048
)

print(response.choices[0].message.content)

このコードは、既存のOpenAI互換コードベースがローカルモデルに簡単に適応する方法を示しています。

ステップ4: Apidogでワークフローを強化する

視覚的なAPIテストは、開発とデバッグを加速させます。Apidogは、リクエストの作成、環境の管理、クライアントコードの生成のための直感的なインターフェースを提供することで、ここで優れた性能を発揮します。

公式サイトからApidogを無料でダウンロードしてインストールしてください。新しいプロジェクトを作成し、以下を設定します。

ベースURL: http://localhost:11434/v1
エンドポイント: /chat/completionsをPOSTリクエストとして追加します。
ヘッダー: Content-Type: application/jsonを設定します（ローカルOllamaではAuthorizationヘッダーは不要です）。

リクエストボディを視覚的に構築します。メッセージ配列を定義し、`temperature`、`top_p`、`max_tokens`などのパラメータを調整し、モデル名`"glm-5:cloud"`を含めます。リクエストを送信し、トークン使用量やタイミングを含む完全なJSON応答を検査します。

Apidogではさらに以下のことが可能です。

異なるモデルやコンテキストのために再利用可能な環境を保存する。
Python、JavaScript、その他の言語でSDKコードを生成する。
予期されるスキーマに対してGLM-5の出力を検証するための自動テストスイートを作成する。
バックエンドがローカルで実行されている場合に、フロントエンド開発のためのレスポンスをモックする。

この統合により、生のAPI実験が構造化された共同作業プロセスへと変化します。複雑な複数ターンの会話やツール呼び出しのシナリオをテストする開発者は、Apidogの視覚的なデバッグツールから特に恩恵を受けます。

高度な構成と最適化

Modelfileを作成して動作をカスタマイズします。例：

FROM glm-5:cloud
SYSTEM You are a precise engineering assistant focused on long-term planning and code quality.
PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER num_ctx 131072

`ollama create my-glm5 -f Modelfile`でカスタムモデルを構築し、`ollama run my-glm5`として実行します。

コンテキスト長は慎重に調整してください。ウィンドウが大きいほどメモリを消費しますが、広範なコードベースやドキュメントの分析が可能になります。`nvidia-smi`のようなツールでVRAM使用量を監視してください。

エージェントワークフローの場合は、互換性のあるツールを直接起動します。

ollama launch openclaw --model glm-5:cloud

同様のコマンドは、Claude Code、Codex、その他のフレームワークをサポートし、GLM-5がデスクトップエージェントやコーディングアシスタントをローカルで動かすことを可能にします。

システムプロンプトを試して、フロントエンドアーキテクチャやサイバーセキュリティ分析などの特定のドメインにモデルを誘導します。パフォーマンス指標（通常、GPUアクセラレーションと最適化されたコンテキスト管理により、1秒あたりのトークン数が向上します）を追跡します。

よくある問題のトラブルシューティング

ユーザーは、初期設定中に問題に遭遇することがあります。`pull`コマンドが失敗した場合は、インターネット接続とディスク容量を確認してください。Ollamaサービスを再起動して再試行してください。

推論中のメモリエラーは、VRAM不足または過度に大きなコンテキストサイズを示しています。`num_ctx`を減らすか、他のGPU負荷の高いアプリケーションを閉じます。Apple Siliconでは、十分なユニファイドメモリ割り当てを確保してください。

応答時間が遅い場合は、GPUオフロードが確認できれば改善されることがよくあります。レイヤーがアクセラレータにロードされていることを確認するために、Ollamaログをチェックしてください。

API呼び出しが予期しない形式を返す場合は、モデルタグが正確に一致していること、およびリクエストボディが予期されるスキーマに従っていることを確認してください。Apidogは、生の要求と応答を並べて表示することで、これらの問題を迅速に特定するのに役立ちます。

コミュニティフォーラムや公式ドキュメントは、エコシステムが進化するにつれて追加のソリューションを提供します。

結論: 今すぐ高度なAIを制御する

Ollamaを通じてGLM-5をローカルで実行することで、高品質なAIアシスタンスへの障壁が取り除かれます。データの完全な主権を維持し、利用コストを排除しながら、最先端の推論とコーディングパフォーマンスにアクセスできます。

上記のインストール手順から始め、Apidogを統合してAPIインタラクションを洗練させ、特定のワークフローに合わせたカスタム構成を検討してください。最適化されたプロンプト、コンテキスト管理、ツール統合などの小さな調整でも、出力品質と効率が大幅に向上することがよくあります。

GLM-5の機能とOllamaのシンプルさの組み合わせは、開発者が自由に実験し、完全に自身のインフラストラクチャ上でプロダクションレベルのソリューションを構築する力を与えます。今すぐローカルデプロイメントを開始し、この強力なオープンソースモデルの可能性を最大限に引き出してください。

ボタン