GLM-4.7 เปิดตัวแล้ว: นี่หมายความว่าอย่างไรต่อความฉลาดของ AI?

เมื่อวันที่ 22 ธันวาคม 2025 Zhipu AI (Z.ai) ได้เปิดตัว GLM-4.7 อย่างเป็นทางการ ซึ่งเป็นรุ่นล่าสุดในตระกูล General Language Model (GLM) — ดึงดูดความสนใจจากทั่วโลกในวงการโมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์ส โมเดลนี้ไม่เพียงยกระดับความสามารถด้านการเขียนโค้ดและการให้เหตุผลเท่านั้น แต่ยังท้าทายความเป็นผู้นำของโมเดลเชิงพาณิชย์อย่าง GPT-5.2 และ Claude Sonnet 4.5 ในเกณฑ์ทดสอบสำคัญ

GLM-4.7 ก้าวเข้าสู่สนามแข่งขันที่ซึ่ง AI สมรรถนะสูงมีความสำคัญต่อการพัฒนาใช้งานจริง งานวิจัย และเวิร์กโฟลว์ระดับองค์กร การเปิดตัวครั้งนี้นับเป็นหมุดหมายสำคัญของ แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพ่นซอร์ส (LLMs) — ทั้งในมิติทางเทคโนโลยีและเชิงยุทธศาสตร์

GLM 4.7 คืออะไร?

GLM ย่อมาจาก General Language Model — ชุดแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่พัฒนาโดย Zhipu AI ซึ่งมีจุดเด่นด้านสมรรถนะสูงควบคู่กับการเข้าถึงแบบโอเพ่นซอร์ส ตระกูล GLM ได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับ การให้เหตุผล งานมัลติโหมด การเขียนโค้ด และเวิร์กโฟลว์ที่ใช้เครื่องมือ โดยเวอร์ชันก่อนหน้าอย่าง GLM-4.5 และ GLM-4.6 ก็ได้รับการยอมรับว่ามีความสามารถสูงแล้ว

GLM-4.7 เป็น เวอร์ชันล่าสุด ในสาย GLM-4 ซึ่งไม่ใช่เพียงแพตช์ย่อย แต่ได้แนะนำ การปรับแต่งด้านสถาปัตยกรรมและการฝึกสอนที่มีนัยสำคัญ ส่งผลให้เกิดพัฒนาการที่วัดผลได้ในงานหลักของ AI: การเขียนโปรแกรม การให้เหตุผล การใช้เครื่องมือ และการสร้างแบบมัลติโหมด ที่สำคัญ ได้ถูก ปล่อยเป็นโอเพ่นซอร์ส ทำให้ผู้พัฒนา นักวิจัย และผู้ใช้ระดับองค์กรเข้าถึงได้กว้างขวางโดยไม่ถูกผูกมัดกับระบบปิด

คุณลักษณะเด่นบางประการ ได้แก่:

• กลไก “คิดก่อนลงมือ” ที่โมเดลวางแผนการให้เหตุผลและขั้นตอนการใช้เครื่องมือก่อนสร้างผลลัพธ์ — ช่วยเพิ่มความแม่นยำและความน่าเชื่อถือ
• ขีดความสามารถแบบ มัลติโหมดที่กว้างขึ้น ขยายการให้เหตุผลเชิงข้อความไปสู่ข้อมูลเชิงภาพและข้อมูลเชิงโครงสร้าง
• การสนับสนุน เวิร์กโฟลว์แบบ end-to-end ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น รวมถึงการเรียกใช้เครื่องมือและพฤติกรรมแบบเอเจนต์

มีอะไรใหม่ใน GLM 4.7? เปรียบเทียบกับ GLM 4.6 อย่างไร?

ความสามารถด้านโค้ดขั้นสูง

หนึ่งในการอัปเกรดเด่นของ GLM-4.7 คือก้าวกระโดดด้าน ประสิทธิภาพการเขียนโค้ด — โดยเฉพาะการจัดการสถานการณ์โปรแกรมหลายภาษาและหลายขั้นตอน

จากข้อมูลเกณฑ์ทดสอบ GLM-4.7 ทำได้ดังนี้:

• 73.8% บน SWE-bench Verified เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยจาก GLM-4.6
• 66.7% บน SWE-bench Multilingual (+12.9%) สะท้อนความสามารถข้ามภาษาที่ดีขึ้น
• 41% บน Terminal Bench 2.0 (+16.5%) บ่งชี้ถึงประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในบริบทบรรทัดคำสั่งและงานเอเจนต์

ตัวเลขเหล่านี้ยืนยันการก้าวกระโดดทั้งด้านคุณภาพโค้ดและเสถียรภาพ — ซึ่งสำคัญต่อผู้พัฒนาที่ใช้เครื่องมือ AI ในสภาพแวดล้อมการเขียนโค้ดจริง การทดลองใช้งานจริงระยะแรกยังชี้ว่า GLM-4.7 สามารถทำงานซับซ้อนตั้งแต่ส่วนหน้าไปจนถึงส่วนหลังได้เชื่อถือได้กว่ารุ่นก่อน

การให้เหตุผลและการใช้เครื่องมือที่ดียิ่งขึ้น

GLM-4.7 จัดโครงท่อการให้เหตุผลเป็นหลายโหมด:

• Interleaved reasoning โมเดลให้เหตุผลก่อนทุกการตอบหรือการเรียกใช้เครื่องมือ วางแผนก่อนแต่ละผลลัพธ์
• Retained reasoning เก็บรักษาบริบทการให้เหตุผลข้ามหลายเทิร์น ช่วยเพิ่มสมรรถนะงานระยะยาวและลดการคำนวณซ้ำ
• Turn-level control ปรับระดับความลึกของการให้เหตุผลแบบไดนามิกต่อคำขอแต่ละครั้ง

สิ่งนี้ส่งผลให้ประสิทธิภาพบนเกณฑ์ทดสอบการให้เหตุผลดีขึ้น ตัวอย่างเช่น บน HLE (“Humanity’s Last Exam”) GLM-4.7 ทำได้ 42.8% เพิ่มขึ้น 41% เมื่อเทียบกับ GLM-4.6 — และตามบางการประเมินยังทำได้ดีกว่า GPT-5.1 ในตัวชี้วัดที่ใกล้เคียงกัน

นอกเหนือจากตัวเลข การปรับปรุงเหล่านี้แปลเป็น ผลลัพธ์ที่สอดคล้องและแม่นยำยิ่งขึ้น สำหรับคำถามเชิงวิเคราะห์ การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ และการปฏิบัติตามคำสั่งเชิงโครงสร้าง

ความสวยงามของผลลัพธ์และความสามารถมัลติโหมดที่ดีขึ้น

แม้ GLM-4.7 จะยังคงเน้นที่การเขียนโค้ดและการให้เหตุผล แต่ก็ปรับปรุงงานสื่อสารในภาพรวม:

• คุณภาพการสนทนา ธรรมชาติมากขึ้นและเข้าใจบริบทยิ่งขึ้น
• งานเขียนเชิงสร้างสรรค์ มีความหลากหลายเชิงสไตล์และการมีส่วนร่วมที่ดีกว่า
• การสวมบทบาท และบทสนทนาเชิงดื่มด่ำให้ความรู้สึกเป็นธรรมชาติมนุษย์มากขึ้น
• การสร้างโค้ดเว็บและ UI ผลิตอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่สะอาด ทันสมัย พร้อมเลย์เอาต์และคุณภาพด้านสุนทรียะที่ดีขึ้น
• ผลลัพธ์เชิงภาพ สร้างสไลด์ โปสเตอร์ และงานออกแบบ HTML ได้ดีขึ้นพร้อมรูปแบบและโครงสร้างที่ปรับปรุง
• รองรับมัลติโหมด จัดการข้อความและชนิดอินพุตอื่น ๆ ได้ดียิ่งขึ้นเพื่อครอบคลุมโดเมนการใช้งานที่กว้างขึ้น

การอัปเกรดเชิงคุณภาพเหล่านี้ผลักดัน GLM-4.7 ให้เข้าใกล้การเป็น AI อเนกประสงค์มากขึ้น — ไม่ใช่เพียงโมเดลเฉพาะทางสำหรับนักพัฒนาเท่านั้น

ทำไม GLM-4.7 จึงสำคัญ?

การเปิดตัว GLM-4.7 มี นัยสำคัญต่อเทคโนโลยี ธุรกิจ และงานวิจัย AI ในวงกว้าง:

การทำให้ AI ขั้นสูงเข้าถึงได้อย่างทั่วถึง

ด้วยการทำให้โมเดลสมรรถนะสูงเป็น โอเพ่นซอร์สและเข้าถึงได้ภายใต้สัญญาอนุญาตที่ผ่อนปรน GLM-4.7 จึงลดอุปสรรคให้สตาร์ทอัพ กลุ่มวิชาการ และนักพัฒนาอิสระสามารถนวัตกรรมได้โดยไม่ต้องแบกรับต้นทุนสูง

การแข่งขันกับโมเดลเชิงพาณิชย์แบบปิด

ในการเปรียบเทียบบนเกณฑ์ทดสอบ 17 หมวด (การให้เหตุผล การเขียนโค้ด งานเอเจนต์):

• GLM-4.7 ยังคงแข่งขันได้กับ GPT-5.1-High และ Claude Sonnet 4.5
• และทำได้ดีกว่าโมเดลระดับสูงอื่น ๆ หลายตัวในสภาพแวดล้อมแบบเปิด

สิ่งนี้ชี้ให้เห็นไม่ใช่แค่การปรับปรุงเล็กน้อย — แต่ การก้าวกระโดด ด้านสมรรถนะอย่างมีนัย

สมรรถนะของ GLM-4.7 — โดยเฉพาะในการเขียนโค้ดและการให้เหตุผล — ท้าทายความเป็นใหญ่ของเฟรมเวิร์กเชิงพาณิชย์ (เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI และ Claude ของ Anthropic) โดยให้ผลลัพธ์ที่ทัดเทียมหรือเหนือกว่าในหลายเกณฑ์ทดสอบ

นี่ยิ่งทำให้การแข่งขันในภูมิทัศน์ AI ดุเดือดยิ่งขึ้น อาจขับเคลื่อน นวัตกรรมที่เร็วขึ้น รูปแบบการตั้งราคาที่ดีขึ้น และความหลากหลายของข้อเสนอ AI ที่มากขึ้น

นัยเชิงกลยุทธ์ต่อการแข่งขันด้าน AI

สมรรถนะของ GLM-4.7 ท้าทายลำดับชั้นแบบดั้งเดิมด้านความสามารถของ AI:

• ผลักดันพรมแดนสมรรถนะบนเกณฑ์ทดสอบของโมเดลแบบเปิด
• แข่งขันกับผู้นำเชิงพาณิชย์ระดับโลกในภารกิจใช้งานจริง
• ยกระดับมาตรฐานเวิร์กโฟลว์ AI เฉพาะทาง โดยเฉพาะใน งานพัฒนาซอฟต์แวร์และโดเมนที่พึ่งพาการให้เหตุผลสูง

ในบริบทนี้ GLM-4.7 ไม่ได้เป็นเพียงก้าวหน้าทางเทคนิค — แต่เป็น หมุดหมายเชิงกลยุทธ์ ของวิวัฒนาการระบบนิเวศ AI

กรณีใช้งานจริงของ GLM-4.7 มีอะไรบ้าง?

ผู้ช่วยเขียนโค้ดและโคไพลอต

สถานการณ์การใช้งานหลัก ได้แก่ ผู้ช่วยในสภาพแวดล้อมพัฒนาซอฟต์แวร์ (IDE) เครื่องมือสรุป pull request เครื่องมือปรับโครงสร้างโค้ดอัตโนมัติ และผู้ช่วยตรวจโค้ดอัจฉริยะ ความสามารถในการสังเคราะห์โค้ดและปฏิสัมพันธ์กับเทอร์มินัลที่ดีขึ้น ทำให้เหมาะกับรูปแบบ “ผู้ช่วยทำหน้าที่เป็นนักพัฒนา” ที่โมเดลลงมือทำหรือเสนอการเปลี่ยนแปลงหลายขั้นตอนต่ออาร์ติแฟกต์ในรีโพซิทอรี

อัตโนมัติแบบเอเจนต์และการออร์เคสเตรชัน

การปรับปรุงด้านเอเจนต์ของ GLM-4.7 เหมาะกับงานออร์เคสเตรชัน เช่น สคริปต์ดีพลอยอัตโนมัติ ผู้ช่วยในสายงาน CI เอเจนต์มอนิเตอร์ระบบที่เสนอขั้นตอนแก้ไข และบอตคัดกรองปัญหาในพายป์ไลน์ที่สามารถให้เหตุผลข้ามล็อก โค้ด และอาร์ติแฟกต์คอนฟิกเพื่อเสนอวิธีแก้ ความสามารถ “คิดก่อนลงมือ” ช่วยลดการเรียกใช้เครื่องมือที่มีสัญญาณรบกวนสูงหรือไม่ปลอดภัยในบริบทเหล่านี้

งานความรู้ที่ต้องใช้บริบทยาว

งานทบทวนด้านกฎหมายและกฎระเบียบ การตรวจสอบสถานะด้านเทคนิค การสังเคราะห์งานวิจัย และการสรุปหลายเอกสารได้ประโยชน์จากความสามารถบริบทยาว GLM-4.7 สามารถคงสถานะเซสชันยาวนานและสังเคราะห์ข้อมูลข้ามคลังข้อมูลขนาดใหญ่ เปิดทางสู่เวิร์กโฟลว์อย่าง Q&A ข้ามเอกสารและการวิเคราะห์ในระดับระบบ

วิศวกรรมและเอกสารหลายภาษา

ทีมที่ทำงานข้ามภาษาอังกฤษและจีน (รวมถึงภาษาอื่นที่รองรับ) สามารถใช้ GLM-4.7 เพื่อแปลเอกสาร คอมเมนต์โค้ดแบบโลคัลไลซ์ และการออนบอร์ดนักพัฒนานานาชาติ เกณฑ์ทดสอบแบบหลายภาษาของโมเดลบ่งชี้ถึงความแม่นยำและการจัดการบริบทที่ดีขึ้นข้ามภาษา ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อทีมผลิตภัณฑ์ระดับสากล

การทำต้นแบบและงานวิจัย

สำหรับทีมวิจัยที่ทดลองสถาปัตยกรรมเอเจนต์ เชนของเครื่องมือ หรือระเบียบวิธีประเมินแบบใหม่ การกระจายแบบเปิดของ GLM-4.7 ลดอุปสรรคต่อการทดลองอย่างรวดเร็วและการเปรียบเทียบที่ทำซ้ำได้กับโมเดลเปิดอื่น ๆ หรือเบสไลน์เชิงพาณิชย์

บทสรุป:

GLM-4.7 เป็น การเปิดตัวที่ถือเป็นหมุดหมาย ในโลกของ AI:

• ผลักดัน โมเดลโอเพ่นซอร์สให้เข้าสู่ระดับสมรรถนะที่ครั้งหนึ่งเคยถูกครอบครองโดยระบบปิด
• มอบ การปรับปรุงที่จับต้องได้สำหรับการใช้งานจริง ในการเขียนโค้ด การให้เหตุผล และเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์
• ความสามารถในการเข้าถึงและการปรับใช้ที่ยืดหยุ่นทำให้เป็นแพลตฟอร์มที่น่าดึงดูดสำหรับนักพัฒนา นักวิจัย และองค์กร

โดยแก่นแท้แล้ว GLM-4.7 ไม่ใช่แค่การอัปเกรดโมเดลอีกตัว — มันคือ เครื่องหมายเชิงกลยุทธ์ของความก้าวหน้า สำหรับ AI แบบเปิด ท้าทายสถานะเดิมพร้อมขยายพรมแดนของสิ่งที่นักพัฒนาและองค์กรสามารถสร้างได้

เพื่อเริ่มต้น ทดลองสำรวจความสามารถของ GLM 4.7 และ GLM 4.6 ใน Playground และดู คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าถึง โปรดตรวจสอบว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และขอรับคีย์ API แล้ว CometAPI มีราคาเสนอที่ต่ำกว่าราคาทางการอย่างมากเพื่อช่วยให้คุณผสานรวมได้

พร้อมใช้งานหรือยัง?→ ทดลองใช้ GLM 4.7 ฟรี !