TL;DR
ณ ปลายเดือนตุลาคม 2026 Z.ai (Zhipu AI) ยังไม่ได้ปล่อยหรือยืนยัน GLM-5.5 อย่างเป็นทางการ ตามข้อมูลรั่วไหลจากชุมชนและสื่อจีน มีการอธิบายว่ารุ่นเรือธงถัดไปอาจมีพารามิเตอร์รวม 2.5–3.5 ล้านล้าน (รายงานก่อนหน้านี้เริ่มที่ >1T) คงไว้ซึ่งบริบท 1M โทเค็น เน้นหนักด้านการเขียนโค้ดระยะยาวและวิศวกรรมเชิงเอเจนต์ การอัปเกรดสถาปัตยกรรมที่เป็นไปได้ (hybrid attention เทคนิคประสิทธิภาพ mHC และการคาดการณ์เกี่ยวกับ Transformer แบบเกิดซ้ำ/วนลูป) รวมถึงความเป็นไปได้ของ open-weight
CometAPI ได้ให้บริการเข้าถึงซีรีส์ GLM-5 ปัจจุบันแบบครบชุดในรูปแบบที่เข้ากันได้กับ OpenAI ในราคาส่วนลดอยู่แล้ว และพร้อมอย่างยิ่งสำหรับการเปิดให้ใช้งานรุ่นสืบทอดในวันแรก
Key Takeaways
- GLM-5.5 ยังไม่ถูกยืนยันและยังไม่ปล่อย; ช่องทางทางการยังคงเน้น GLM-5.3 และ GLM-5.3-Flash (สิงหาคม 2026)
- ข่าวลือเรื่องจำนวนพารามิเตอร์พัฒนาจาก >1T (บันทึกนักวิเคราะห์/JPMorgan กลางปี 2026) มาเป็น 2.5–3.5T รวม ตามรายงานสื่อจีนล่าสุด (ตุลาคม 2026) ในฐานะโมเดล MoE พารามิเตอร์ที่ใช้งานต่อโทเค็นจะต่ำกว่ามาก
- โฟกัสตามที่รั่วไหล: GLM-5.5 เน้นเอเจนต์เขียนโค้ดอัตโนมัติที่ทำงานยาวนาน ความลึกในการให้เหตุผลที่ดีขึ้น ประสิทธิภาพการอนุมาน และความใหม่ทางสถาปัตยกรรมที่เป็นไปได้
- ช่วงเวลาเปิดตัวจากที่คาดสิงหาคม เลื่อนไปเป็นปลายตุลาคม/ต้นพฤศจิกายน 2026 โดยอิงจากจังหวะประวัติเดิมของ Z.ai (ประมาณ 54–70 วันระหว่างรุ่นหลัก) และประกาศชดเชยล่าสุดที่แย้มถึง “โมเดลใหม่”
- ราคายังไม่ทราบ; การคาดจากเรตราคา GLM-5.3 (ประมาณ $1.40 อินพุต / $4.40 เอาต์พุต ต่อหนึ่งล้านโทเค็น) และราคาที่ต่ำกว่ามากของ Flash บ่งชี้ว่าคุณค่าคุ้มราคายังคงแข็งแกร่ง
- การวางตำแหน่งให้เป็นคู่แข่งของ Claude รุ่นระดับสูง (รวมถึงความสามารถระดับ Fable/Mythos ในการเขียนโค้ดและเอเจนต์) ยังเป็นการคาดการณ์ แต่สอดคล้องกับแนวโน้มล่าสุดของ Z.ai ที่ไล่ช่องว่างบนมาตรฐาน SOTA แบบ open-weight
- นักพัฒนาสามารถเข้าถึงโมเดล GLM ปัจจุบันได้แล้ววันนี้ผ่าน CometAPI ด้วยราคาที่แข่งขันได้และเครื่องมือแบบรวมศูนย์ และติดตามการเพิ่มปลายทาง GLM-5.5 ได้อย่างไร้รอยต่อ
What Is GLM-5.5?
GLM-5.5 เป็นชื่อที่ชุมชนและสื่อใช้เรียกรุ่นใหญ่ถัดไปที่มีข่าวลือในซีรีส์ GLM-5 ของ Z.ai
ต่างจากรุ่นย่อยก่อนหน้าที่ส่วนใหญ่เป็น post-training หรืออัปเกรดประสิทธิภาพบนฐานใกล้เคียงเดิม ข่าวรั่วไหลมองว่า GLM-5.5 เป็นก้าวที่ใหญ่กว่า—อาจเป็นการกระโดดสเกล pre-training ใหม่หรือวิวัฒน์สถาปัตยกรรมครั้งสำคัญที่มุ่งสู่การเขียนโค้ดเชิงเอเจนต์ระยะยาวและวิศวกรรมระบบซับซ้อน ขณะปลายตุลาคม 2026 Z.ai ยังไม่ใช้ชื่อ “GLM-5.5” ในเอกสารทางการ โมเดลการ์ด ที่เก็บบน Hugging Face (zai-org) แคตตาล็อก API หรือบันทึกการปล่อย
โมเดลที่ยืนยันแล้วปัจจุบันเน้นการเขียนโค้ด เวิร์กโฟลว์เอเจนต์ บริบทยาว (1M โทเค็นในรุ่นล่าสุด) และในรุ่น Flash รองรับมัลติโหมดแบบเนทีฟ ข่าวลือ GLM-5.5 เดินไปทิศทางเดียวกัน พร้อมอ้างถึงขนาดรวมที่ใหญ่ขึ้นและการปรับปรุงประสิทธิภาพ
Rumored / speculative improvements for GLM-5.5
ข่าวรั่วไหลอ้างการกระโดดไปสู่พารามิเตอร์รวม 2.5–3.5T—ราว 3.4–4.7× ของสเกล GLM-5.3 เนื่องจากเป็นโมเดล MoE พารามิเตอร์ที่ใช้งานจริง (และ FLOPs ต่อโทเค็น) จะไม่ได้สเกลตามเส้นตรง ชุมชนยังหยิบยกความเป็นไปได้ขององค์ประกอบ Transformer แบบเกิดซ้ำหรือวนลูปที่ Z.ai เคยยืนยันในการวิจัย มากไปกว่านั้นยังมีการปรับแต่ง hybrid attention และเทคนิค mHC ที่พบแล้วใน Flash
ความจุรวมที่ใหญ่ขึ้นโดยทั่วไปช่วยเพิ่มความหนาแน่นความรู้ การครอบคลุมทักษะที่พบยาก และความสามารถในการรักษาความสอดคล้องตลอดเส้นทางเอเจนต์ที่ยาวมาก—ทั้งนี้ต้องอาศัยคุณภาพข้อมูลการเทรนและ post-training ที่ก้าวทันกัน
Long-Horizon Coding and Agentic Performance
ทุกรุ่นของ GLM-5 ในปี 2026 เน้น “จาก vibe coding สู่วิศวกรรมเชิงเอเจนต์” ขยายขอบเขตงานอิสระให้ยาวขึ้น (ระดับชั่วโมงในบางสื่อประชาสัมพันธ์) การใช้เครื่องมือ และบันช์มาร์กโค้ด (ตระกูล SWE-bench, Terminal-Bench ฯลฯ) GLM-5.3 เน้นย้ำผลงานดีขึ้นในงานโค้ดซับซ้อนและความสามารถที่โผล่ขึ้นด้านความปลอดภัยไซเบอร์
ข่าวรั่วไหลวาง GLM-5.5 ให้เดินต่อและขยายโฟกัสนี้: เอเจนต์อัตโนมัติที่ทำงานยาวนานขึ้น การวางแผนหลายขั้นตอนที่เชื่อถือได้ยิ่งขึ้น และผลงานที่แกร่งขึ้นในงานวิศวกรรมระดับโปรดักชัน หากข้ออ้างด้านพารามิเตอร์และสถาปัตยกรรมเป็นจริง คาดยกระดับที่วัดได้บนชุดทดสอบเชิงเอเจนต์ และลดความจำเป็นต้องพึ่งโครงช่วยเสริมหนักๆ หรือขอให้มนุษย์แทรกแซงบ่อยครั้ง
What Does the Leaked GLM-5.4/5.5 Expert Memo Actually Say?
เมื่อวันที่ 21 ตุลาคม 2026 ผู้ใช้ X @NFT_Chen ได้แชร์ ภาพหน้าจอสรุปบทสัมภาษณ์ผู้เชี่ยวชาญที่ถูกส่งต่อ เกี่ยวกับโมเดลฐานถัดไปของ Z.ai รูปภาพด้านล่างทำซ้ำเนื้อหาที่ระบุในจอว่าอ้างอิงจากโพสต์บน Xueqiu; เป็นหลักฐานของข้ออ้างที่แพร่สะพัด ไม่ใช่เอกสารเทคนิคที่รับรองโดย Z.ai
ผู้ร่วมสัมภาษณ์ เอกสารต้นทาง และหลักฐานเทคนิคต้นฉบับยังไม่ได้รับการยืนยันอย่างอิสระ ดังนั้น รายละเอียดต่อไปนี้อธิบายสิ่งที่วัสดุที่รั่วไหลอ้าง มากกว่าสิ่งที่ Z.ai ประกาศอย่างเป็นทางการ
The rumored parameter count increases to 2.5T–3.5T
บทถอดเสียงท้าทายคำอ้างก่อนหน้าที่ว่า GLM-5.5 จะมาในปลายตุลาคมพร้อมพารามิเตอร์ราว 1.6 ล้านล้าน
แหล่งที่ถูกกล่าวอ้างแทน ระบุว่าโมเดลฐานถัดไปอยู่ระหว่าง 2.5–3.5 ล้านล้านพารามิเตอร์
| Specification | GLM-5.5 in CometAPI |
|---|---|
| Developer | Zhipu AI / Z.ai |
| Possible model name | GLM-5.4 หรือ GLM-5.5 |
| Release status | ยังไม่ประกาศอย่างเป็นทางการ |
| Total parameters | 2.5T–3.5T, ข่าวรั่วไหลที่ยังไม่ยืนยัน |
| Active parameters | ไม่เปิดเผย |
| Architecture | อธิบายว่าเป็นการออกแบบใหม่เชิงรุก |
| Training approach | อ้างว่าฝึกได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพดีขึ้น |
| Training progress | รายงานว่าแก้ปัญหา plateau ของ loss ได้แล้ว |
| Context window | ไม่เปิดเผย |
| Input modalities | ไม่ยืนยัน |
| Performance target | ความสามารถระดับ Fable-class, ยังไม่ยืนยัน |
| Inference | มุ่งเป้าความเร็วที่สูงขึ้นและต้นทุนต่ำลง |
| Day-one deployment | อ้างว่ามีความพร้อมใช้งานขนาดใหญ่ในวันแรก |
| API pricing | ยังไม่ประกาศ |
| Open-weight availability | ยังไม่ยืนยัน |
| Release date | ยังไม่มีวันที่ยืนยัน |
ความแตกต่างระหว่างพารามิเตอร์รวมและพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริงมีความสำคัญ โมเดล Mixture-of-Experts แบบสPARSE สามารถมีพารามิเตอร์รวมระดับล้านล้าน ขณะเปิดใช้งานเพียงเศษส่วนต่อโทเค็น
Why did GLM-5.5 reportedly encounter training difficulties?
บทถอดเสียงอธิบายช่วงก่อนหน้าใน pre-training ที่ loss หยุดลดลงจากที่คาด
นี่จะเป็นปัญหาที่มีนัยสำคัญในสเกลหลายล้านล้านพารามิเตอร์ ความไม่เสถียรในการเทรนอาจเกิดจากการตั้งค่าออปติไมเซชัน ปฏิสัมพันธ์เชิงสถาปัตยกรรม ความแม่นยำเชิงตัวเลข การกระจายข้อมูล หรือพฤติกรรมของระบบกระจาย วัสดุที่รั่วไหลไม่ได้ยืนยันว่าปัจจัยใดเป็นสาเหตุ
ต่อมามีการอ้างว่าแก้ปัญหาแล้วและกระบวนการเทรนกำลังเข้าใกล้จุดเสร็จสิ้น
การตีความนั้นมีข้อจำกัดสองประการ ประการแรก loss ที่ลดลงไม่ใช่หลักฐานของความสามารถปลายน้ำที่แข็งแกร่ง ประการที่สอง การจบ pre-training ไม่ได้หมายความว่า post-training การทดสอบความปลอดภัย และการปรับใช้ในโปรดักชันเสร็จสิ้นแล้ว
What does the day-one availability claim mean?
บทสัมภาษณ์ที่รั่วไหลระบุว่า Z.ai ต้องการจัดเตรียมขีดความสามารถในการอนุมานอย่างมีนัยทันที มากกว่าการเปิดตัวโมเดลที่มีผู้ใช้เข้าถึงได้ไม่เสถียร
ยังอธิบายการหารือกับผู้ให้บริการคลาวด์หลายรายเกี่ยวกับการแบ่งรายได้ ควบคู่กับการเสริมทีมโครงสร้างพื้นฐานของ Z.ai
เหล่านี้เป็นข้ออ้างเชิงปฏิบัติการที่เฉพาะเจาะจง แม้จะไม่มีการเปิดเผยชื่อผู้ให้บริการ สัญญา พันธสัญญาความจุ หรือการรับประกันระดับบริการ
GLM-5.5 Major Architectural Changed: 2.5T–3.5T
Z.ai แนะนำ GLM-5 อย่างเป็นทางการด้วย สถาปัตยกรรม MoE ขนาด 744B พารามิเตอร์ ซึ่งเปิดใช้งานราว 40B พารามิเตอร์ต่อโทเค็น การปล่อย GLM-5.3 ภายหลังนำโมเดลฐาน GLM-5.2 มาใช้ซ้ำ โดยการปรับปรุงมาจาก post-training แทนการเปลี่ยนสถาปัตยกรรมฐานใหม่
How much larger would GLM-5.5 be?
| Metric | GLM-5.3 | GLM-5.5 lower rumor | GLM-5.5 upper rumor |
|---|---|---|---|
| Total parameters | ~744B | 2,500B | 3,500B |
| Relative scale | 1.0× | 3.36× | 4.70× |
| BF16 weight storage | ~1.49 TB | ~5.0 TB | ~7.0 TB |
| FP8 weight storage | ~0.74 TB | ~2.5 TB | ~3.5 TB |
| Active parameters | ~40B | ไม่ทราบ | ไม่ทราบ |
| Architecture verification | สเปกตระกูลอย่างเป็นทางการ | ยังไม่ยืนยัน | ยังไม่ยืนยัน |
ประมาณการพื้นที่จัดเก็บใช้หน่วยเทราไบต์แบบทศนิยมและนับเฉพาะค่าของเวทโมเดล ไม่รวมเมทาดาทาการควอนไทซ์ แคช KV แอคทิิเวชัน บัฟเฟอร์การสื่อสาร เรพลิกาเสิร์ฟ และโอเวอร์เฮดรันไทม์อื่นๆ
อย่างไรก็ตาม การเพิ่มพารามิเตอร์รวม 4.7 เท่า ไม่จำเป็นต้องทำให้คอมพิวต์ต่อโทเค็นเพิ่ม 4.7 เท่าตาม พฤติกรรมเปิดใช้งานผู้เชี่ยวชาญแบบสPARSE การเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำ และการขนานแบบโมเดลที่ดีขึ้นอาจเปลี่ยนความสัมพันธ์นั้น
Which architectural improvements could make the practical?
มีแบบอย่างที่เป็นประโยชน์สองประการในตระกูล GLM ที่ปล่อยแล้ว
ประการแรก GLM-5.2 แนะนำ IndexShare ซึ่งนำตัวทำดัชนี attention แบบสPARSE มาใช้ซ้ำข้าม 4 เลเยอร์ attention Z.ai รายงานว่าลด FLOPs ของ attention ต่อโทเค็นได้ 2.9× ที่ความยาวบริบทหนึ่งล้านโทเค็น
ประการที่สอง GLM-5.3-Flash รับสถาปัตยกรรมใหม่ที่เทรนขึ้น 320B รวม 18B ที่ใช้งาน ซึ่งผสมผสาน attention แบบสPARSE และแบบเชิงเส้น อีกทั้งแนะนำ Manifold-Constrained Hyper-Connections และคอร์ปัส pre-training มัลติโหมด 30T-token
เมื่อเทียบกับ GLM-5.3 Z.ai รายงานว่า GLM-5.3-Flash ใช้คอมพิวต์ attention น้อยลงประมาณ 3.0× และมีแคช KV เล็กลง 4.4×
การปรับปรุงเหล่านี้ไม่ได้ยืนยันสถาปัตยกรรมของ GLM-5.5 แต่แสดงให้เห็นว่า Z.ai ศึกษาปัญหาประสิทธิภาพที่โมเดลระดับล้านล้านพารามิเตอร์จะขยายขึ้นมาแล้ว
สำหรับโมเดล MoE ที่ใหญ่กว่ามาก มีแรงสองขั้วแข่งขันกัน: ต้นทุนคอมพิวต์สัมบูรณ์ที่สูงขึ้น เทียบกับเทคนิคสPARSE และประสิทธิภาพที่ดีขึ้น (hybrid attention, mHC ที่กล่าวถึงในบริบท Flash) ซึ่งช่วยให้พารามิเตอร์ที่ใช้งานและต้นทุนอนุมานยังควบคุมได้ ตำแหน่งทางประวัติของ Z.ai ให้ความสำคัญกับสมรรถนะต่อดอลลาร์ที่แข็งแกร่งเมื่อเทียบกับโมเดลปิดฝั่งตะวันตกระดับแนวหน้า คาดว่าราคา API ยังแข่งขันได้—อาจอยู่ในช่วงคล้ายเรือธงปัจจุบันหรือสูงขึ้นเล็กน้อย—โดยเฉพาะหาก open-weight เปิดทางเลือกให้โฮสต์เองได้
Can GLM-5.5 Really Support Large-Scale Inference From Day One?
การให้บริการโมเดล MoE หลายล้านล้านพารามิเตอร์มีความท้าทายเพิ่มเติมนอกเหนือจากการเก็บเวท การกำหนดเส้นทางผู้เชี่ยวชาญ การสื่อสารระหว่างตัวเร่ง กระบวนการ prefill อัตราผลิตโทเค็น (throughput) ระหว่างดีโค้ด และการจัดการหน่วยความจำบริบทยาว ทั้งหมดต้องทำงานได้อย่างเชื่อถือภายใต้ภาระงานพร้อมกัน
อย่างไรก็ตาม ต่างจากขนาดโมเดล Z.ai ได้เผยหลักฐานความก้าวหน้าเชิงโครงสร้างพื้นฐานที่แท้จริง
Z.ai has already demonstrated infrastructure scaling
ในบทความวิจัยวันที่ 17 กันยายน Z.ai อธิบายว่าเอเจนต์โครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนด้วย GLM-5.3 ช่วยพา GLM-5.3-Flash เข้าสู่โปรดักชันบนคลัสเตอร์ที่มีมากกว่า 100,000 ตัวเร่ง AI ภายในประเทศ
รายงานโครงสร้างพื้นฐานทางการ อธิบายการปรับปรุงสมรรถนะการให้บริการแบบ end-to-end ประมาณสามเท่า และกระบวนการปรับใช้งานที่เสร็จภายในไม่ถึงสองสัปดาห์
| Infrastructure indicator | Published GLM-5.3-Flash result | GLM-5.5 implication |
|---|---|---|
| Accelerator deployment | มากกว่า 100,000 ตัวเร่งภายในประเทศ | หลักฐานของโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ที่มีอยู่แล้ว |
| End-to-end performance | ปรับปรุงประมาณ 3× | แสดงความสามารถในการปรับให้บริการให้เหมาะสม |
| Adaptation timeline | ใช้เวลาน้อยกว่าสองสัปดาห์สู่ความพร้อมโปรดักชัน | แสดงกระบวนการปรับใช้ที่รวดเร็วขึ้น |
| Agent-assisted optimization | เอเจนต์โครงสร้างพื้นฐาน GLM-5.3 | อาจนำการเพิ่มประสิทธิภาพอัตโนมัติมาใช้ซ้ำ |
| GLM-5.5 capacity | ไม่ได้รายงาน | ยังไม่ยืนยัน |
ผลเหล่านี้เกี่ยวกับ GLM-5.3-Flash ไม่ใช่รุ่นที่มีข่าวลือว่ามีขนาดหลายล้านล้านพารามิเตอร์ถัดไป
Does the GLM HighSpeed trial provide additional evidence?
บันทึกการเปลี่ยนแปลง ZCode 3.15.1 ลงวันที่ 12 ตุลาคม 2026 ยืนยันว่ามีการสุ่มเลือกผู้สมัครสมาชิกให้เข้าร่วมทดลอง GLM HighSpeed
รายงานจากชุมชนเชื่อมโยงการทดลองนั้นกับชื่อ GLM-5.3-Highspeed และในบางกรณีระบุความเร็วสร้างผลลัพธ์ที่สูงเป็นพิเศษ
บันทึกการเปลี่ยนแปลงอย่างเป็นทางการยืนยันการทดลอง แต่ไม่ได้ยืนยันความเชื่อมโยงกับ GLM-5.5 หรือให้บันช์มาร์กความเร็วที่เป็นมาตรฐาน
What Would Confirm That GLM-5.5 Is a Genuine Frontier Upgrade?
ข่าวรั่วไหลทำข้ออ้างที่เป็นรูปธรรมหลายข้อ ซึ่งการเปิดเผยมาภายหลังสามารถสนับสนุนหรือขัดแย้งได้
| Leaked claim | Evidence needed | Why it matters |
|---|---|---|
| 2.5T–3.5T parameters | สถาปัตยกรรมหรือโมเดลการ์ดทางการ | ยืนยันการกระโดดสเกลที่อ้าง |
| New high-efficiency architecture | รายงานเทคนิคและการเปิดเผยพารามิเตอร์ที่ใช้งาน | อธิบศรษฐศาสตร์การอนุมาน |
| Training difficulties resolved | ข้อมูลการเทรนหรือประกาศปล่อยอย่างเป็นทางการ | สนับสนุนความพร้อมในการพัฒนา |
| Fable-class performance | การประเมินอิสระที่สอดคล้องกัน | ยืนยันความสามารถแข่งขันจริง |
| Large-scale day-one availability | ความจุโปรดักชันและการวัดสมรรถนะบริการ | ทดสอบความพร้อมเชิงปฏิบัติการ |
| Lower inference cost | ราคา API ที่ประกาศและการวัดภาระงาน | กำหนดความเป็นไปได้เชิงพาณิชย์ |
| GLM-5.5 model identity | ตัวระบุโมเดลอย่างเป็นทางการ | แยกความต่างระหว่างรุ่นจริงกับข่าวลือ |
Conclusion
บทสนทนาเรื่อง GLM-5.5 สะท้อนทั้งความเร็วของแนวหน้าด้าน open-weight และสัญญาณรบกวนที่มาพร้อมข่าวลือที่ยังไม่ยืนยัน ข่าวลือขนาดพารามิเตอร์แตะ 3.5T ผนวกกับการเน้นความสามารถเอเจนต์เขียนโค้ดที่ใช้งานได้ในวันแรก สร้างความตื่นเต้นอย่างมีเหตุผล ในเวลาเดียวกัน การไม่มีการยืนยันทางการหมายความว่านักพัฒนาควรมองทุกตัวเลขเฉพาะและไทม์ไลน์เป็นเพียงชั่วคราว
ผลงานของ Z.ai ตลอดปี 2026—การไล่ออกรุ่นรวดเร็ว โมเดลเปิดที่แข่งขันได้ และการเน้นงานวิศวกรรมที่ใช้งานจริง—ทำให้ก้าวต่อไปที่มีนัยมีความเป็นไปได้ จนกว่าจะมาถึง กลยุทธ์ที่ดีที่สุดคือใช้ GLM-5.3 / Flash รุ่นปัจจุบันที่ยอดเยี่ยมอยู่แล้ว แพลตฟอร์มอย่าง CometAPI ลดแรงเสียดทานในการทดลองและวางทีมให้พร้อมรับรุ่นสืบทอดทันทีที่เข้าถึงได้