1月からChatGLMとClaudeを実際の仕事で使い続けています。テスト用のプロンプトじゃなくて、コードのデバッグ、メールの下書き、議事録の要約、子供の誕生日カードの詩まで、全部リアルなタスクです。
これが本当の違いです。
最初の印象
ChatGLMはすぐに使えました。待機リストもクレジットカードも不要。「Pythonでフォルダ整理するスクリプト書いて」と入力したら、4秒で動くコードを返してきました。中国語は完璧で、不自然な翻訳感ゼロ。
Claudeはメール登録が必要で、使用目的も聞かれました。最初の応答は遅く感じました、約8秒。でも複雑なSQLクエリの説明を頼んだ時、その解説は深くて、理解しやすい比喩を使ってくれました。
実際のタスク
タスク1：30ページの中国語PDFを要約
ChatGLMは要点、日付、決定事項をうまく抽出しました。しかし22ページの微妙な矛盾——ある条項がエグゼクティブサマリーと衝突している——を見逃しました。私がざっと目を通したから気づいただけです。
Claudeはその矛盾を即座に検出し、要約に「注意：第22条は要約第3段落と矛盾しています」と注釈を付けました。契約レビューでのミスを防いでくれました。
タスク2：英語のコールドメール作成
ChatGLMのバージョンは直接的で丁寧でしたが、「I hope this message finds you well」という2024年には古臭い表現を使いました。
Claudeのバージョンは、受信者の最近のブログ記事に触れた具体的な褒め言葉で始まりました。テンプレート感がなく、実際に送信しました。
タスク3：Pythonコードのデバッグ
200行のクラッシュするスクリプトを貼り付けました。ChatGLMは10秒でインデックスエラーを特定。Claudeも同じエラーを見つけましたが、さらに私が気づかなかったメモリリークも指摘しました。
気になる点
ChatGLMは時々過剰に褒めます。履歴書の批評を頼んだら「完璧」と言い、フォント変更だけ提案。役に立ちません。
Claudeはタスクを拒否することがあります。皮肉なメールの書き換えを頼んだら「非専門的な内容には協力できません」と。言い回しを変える必要がありました。
速度 vs 深さ
ChatGLMは速いです。翻訳、簡単なコード、基本的な要約など、素早いタスクにはこれを使います。倍速で働く優秀なアシスタントという感じ。
Claudeは遅いですが、より思慮深い。ニュアンスの理解、矛盾の発見、安全性の確認が必要な場合、私は追加の数秒を待ちます。
最終 verdict
両方使うのが正解。中国語中心でスピード重視ならChatGLM。深い分析、英語ライティング、細部の見落としが致命的な仕事にはClaude。
どちらか一つだけ選ぶなら：中国語ワークフローにはChatGLM、英語主体のハイリスク業務にはClaude。でも本当の答えは——この二つは、私が試したどの単一モデルよりも互いを補完し合う、ということです。
