GLM-5 vs GLM-4.7: มีอะไรเปลี่ยนแปลงบ้าง อะไรสำคัญ และควรอัปเกรดหรือไม่?

GLM-5 ซึ่ง Zhipu AI (Z.ai) เปิดตัวเมื่อ 11 กุมภาพันธ์ 2026 เป็นก้าวกระโดดเชิงสถาปัตยกรรมครั้งใหญ่จาก GLM-4.7: สเกล MoE ใหญ่ขึ้น (≈744B เทียบกับ ~355B พารามิเตอร์รวม), ความจุพารามิเตอร์ที่ทำงานจริงสูงขึ้น, ลดฮัลลูซิเนชันที่วัดได้, และได้คะแนนดีขึ้นอย่างชัดเจนบนเบนช์มาร์กเชิงตัวแทนและการเขียนโค้ด — โดยแลกมากับความซับซ้อนในการอนุมานและบางครั้งความหน่วง

GLM-5 คืออะไร และทำไมการเปิดตัวครั้งนี้จึงสำคัญ?

GLM-5 เป็นโมเดลประเภทใด?

GLM-5 คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบเปิดน้ำหนักระดับแนวหน้าตัวใหม่ล่าสุดจาก Zhipu AI (Z.ai) เปิดตัวเมื่อ 11 กุมภาพันธ์ 2026 เป็นทรานส์ฟอร์เมอร์แบบ Mixture-of-Experts (MoE) ที่ขยายตระกูล GLM ไปถึง ~744 พันล้านพารามิเตอร์รวม โดยเปิดใช้งานประมาณ 40 พันล้านพารามิเตอร์ต่อการอนุมาน (กล่าวคือการกำหนดเส้นทาง MoE ทำให้คอมพิวต์ที่ทำงานจริงเล็กกว่าจำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมดมาก) โมเดลนี้เผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาต MIT และถูกปรับให้เหมาะสมกับงาน เชิงตัวแทน — งานระยะยาวหลายขั้นตอน เช่น การจัดออร์เคสเทรตเครื่องมือ การเขียนและปรับแต่งโค้ด การวิศวกรรมเอกสาร และงานความรู้ที่ซับซ้อน

มีอะไรเด่นกว่า GLM รุ่นก่อนบ้าง?

รายการสั้นของการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุด:

• การขยายพารามิเตอร์: GLM-5 ≈ 744B รวม (40B ทำงานจริง) เทียบกับ GLM-4.7 ประมาณ ~355B รวม / 32B ทำงานจริง — เพิ่มสเกลโมเดลประมาณ 2×
• เบนช์มาร์ก & ความถูกต้องตามข้อเท็จจริง: ยกระดับอย่างมากบนเบนช์มาร์กอิสระ (Artificial Analysis Intelligence Index: GLM-5 = 50 เทียบกับ GLM-4.7 = 42) และ ลดฮัลลูซิเนชันอย่างมาก บนเมตริก AA Omniscience (รายงานว่าลดลง 56 จุดเปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับ GLM-4.7)
• ความสามารถเชิงตัวแทน: ความน่าเชื่อถือที่ดีขึ้นสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือ การแยกงานออกเป็นแผน และการดำเนินการระยะยาว (Z.ai จัดวาง GLM-5 สำหรับ “agentic engineering”)
• การปรับใช้ & ชิป: สร้างและทดสอบให้ทำงานบนฮาร์ดแวร์อนุมานภายในประเทศจีน (Huawei Ascend และอื่น ๆ) สะท้อนการเดินหน้าของ Z.ai ไปสู่สแตกชิปที่หลากหลาย

ทำไมจึงสำคัญ: GLM-5 ทำให้ช่องว่างระหว่างโมเดลเปิดน้ำหนักและโมเดลเชิงพาณิชย์ระดับแนวหน้าแคบลงในงานเชิงตัวแทนและงานความรู้ — ทำให้โมเดลโอเพนซอร์สประสิทธิภาพสูงกลายเป็นตัวเลือกที่เป็นจริงสำหรับองค์กรที่ต้องการการปรับใช้แบบควบคุมได้และความยืดหยุ่นด้านไลเซนส์

มีอะไรใหม่ใน GLM-5 (ละเอียด)

การวางตำแหน่ง: “Agentic engineering” ในระดับขนาดใหญ่

GLM-5 ถูกจัดวางโดย Z.ai อย่างชัดเจนว่าเป็นโมเดลสำหรับ “agentic engineering”: คลาสของการใช้งานที่โมเดลวางแผน เรียกใช้เครื่องมือ ตรวจผลลัพธ์ และวนซ้ำอย่างอัตโนมัติผ่านหลายขั้นตอน (เช่น สร้าง CI pipeline จัดลำดับและแก้ไขชุดทดสอบที่ล้มเหลว หรือเชื่อม microservices เข้าด้วยกัน) นี่เป็นการขยับเชิงกลยุทธ์จากการสร้างโค้ดแบบครั้งเดียวไปสู่โมเดลที่ออกแบบมาเพื่อทำงานและให้เหตุผลตามรอยการดำเนินการและผลลัพธ์จากเครื่องมือ

โหมดการคิด การคง/สอดแทรกการให้เหตุผล

GLM-5 นำเสนอ “โหมดการคิด” ที่ปรับแต่ง (ในเอกสารบางครั้งเรียกว่า interleaved thinking, preserved thinking) หมายถึงโมเดลสามารถส่งออก — และนำกลับมาใช้ — รอยการให้เหตุผลภายในในเทิร์นถัดไปและในการเรียกเครื่องมือ หลังบ้านสิ่งนี้ลดต้นทุนการคำนวณซ้ำในเวิร์กโฟลว์ยาว ๆ และเพิ่มความสม่ำเสมอเมื่อเอเจนต์ต้องรักษาสถานะของแผนตลอดผลลัพธ์จากเครื่องมือ GLM-4.7 เคยนำเสนอรูปแบบการคิดและพฤติกรรมที่ตระหนักถึงเครื่องมือมาก่อน; GLM-5 ปรับกลไกและสูตรการฝึกให้รอยเหล่านั้นเชื่อถือได้และนำกลับมาใช้ได้มากขึ้น

วิศวกรรมบริบทยาวและเสถียรภาพของระบบ

การฝึกและการปรับแต่งของ GLM-5 ทดสอบการสร้างผลลัพธ์ด้วย บริบทที่ยาวมาก (202,752 โทเคนในช่วง SFT/การประเมิน) ซึ่งเป็นการเพิ่มเชิงปฏิบัติที่สำคัญเมื่อคุณต้องให้โมเดลเห็นหลายรีโพ โพล์กทดสอบ และผลลัพธ์การออร์เคสเทรตในพรอมต์เดียว บริบทบางการประเมินผลผลักความยาวการสร้างไปถึง 131,072 โทเคนสำหรับงานให้เหตุผลบางประเภท นี่เป็นความพยายามเชิงวิศวกรรมที่โดดเด่นเพื่อลดความไม่เสถียรตามปกติเมื่อปรับสภาพบนบริบทขนาดใหญ่

สถาปัตยกรรมและการสเกล (MoE)

รายงานสาธารณะระบุว่า GLM-5 ใช้สถาปัตยกรรม MoE (mixture-of-experts) ขนาดใหญ่ด้วยพารามิเตอร์รวมหลายร้อยพันล้าน (การนับสาธารณะลิสต์ ~744–745B) GLM-4.7 มีรุ่น MoE และรุ่น Flash ที่ปรับเพื่อแลกเปลี่ยนการปรับใช้แตกต่างกัน (เช่น รุ่น “Flash” ที่มีพารามิเตอร์ทำงานจริงน้อยลงสำหรับการอนุมานโลคอลหรือราคาถูก) การออกแบบ MoE ช่วยให้ GLM-5 ดันความสามารถสูงสุด พร้อมเปิดทางให้มีตัวเลือกคอนฟิก (พารามิเตอร์ทำงานจริงต่ำลงเพื่ออนุมานถูกลง) คาดว่าจะมีโปรไฟล์อนุมานต่างกัน (latency, VRAM) ตามรุ่นที่คุณปรับใช้

Z.ai ขยายสเกลและฝึก GLM-5 ต่างจาก GLM-4.7 อย่างไร?

ความต่างเชิงสถาปัตยกรรมหลัก

ข้อสรุปสำคัญ: GLM-5 เพิ่มความจุรวมเกือบเท่าตัว เมื่อเทียบกับ GLM-4.7 และเพิ่มพารามิเตอร์ทำงาน ซึ่งช่วยให้การให้เหตุผลและการสังเคราะห์ดีขึ้น โดยเฉพาะสำหรับคอนเทนต์เทคนิคแบบยาวไปจนถึงสายการให้เหตุผลต่อเนื่องและงานวิศวกรรมโค้ดที่ซับซ้อน

สถาปัตยกรรม: อะไรเปลี่ยนไป?

GLM-4.7 ใช้ดีไซน์ MoE ในรุ่นใหญ่ (บันทึกไว้ที่ ~355B พารามิเตอร์รวม พร้อมชุดพารามิเตอร์ทำงานต่อโทเคนที่เล็กกว่า) GLM-5 รักษาแนวคิด sparsity แบบ MoE แต่เพิ่มกลไก attention แบบเบาบางใหม่ — รายงานเรียกว่า DeepSeek Sparse Attention (DSA) — ที่จัดสรรทรัพยากร attention แบบไดนามิกให้กับโทเคนที่โมเดลเห็นว่าสำคัญ ข้ออ้างคือ DSA ลดต้นทุนฝึก/อนุมานพร้อมคงไว้ (หรือปรับปรุง) ความสามารถในการให้เหตุผลบนบริบทยาว ช่วยให้โมเดลจัดการบริบทที่ยาวกว่าเช็คพอยต์รุ่นเก่า ขณะรักษาคอมพิวต์ให้อยู่ในระดับจัดการได้

สเกล: พารามิเตอร์และข้อมูล

• GLM-4.7: บันทึกไว้ประมาณ 355 พันล้าน พารามิเตอร์รวมสำหรับรุ่น MoE หลัก (โดยมีชุดพารามิเตอร์ทำงานต่อครั้งเดินหน้าเล็กลงเพื่อประสิทธิภาพ)
• GLM-5: รายงานที่ ~744 พันล้านพารามิเตอร์ และฝึกด้วยงบโทเคนประมาณ ~28.5 ล้านล้านโทเคน โดยเน้นฝึกกับโค้ดและลำดับเชิงตัวแทน การผสมผสานนี้มุ่งให้การสังเคราะห์โค้ดและการวางแผนเชิงตัวแทนยาว ๆ ดีขึ้น

การกระโดดด้านพารามิเตอร์ควบคู่กับการขยายงบโทเคนและอัปเดตสถาปัตยกรรม คือเหตุหลักฝั่งอินพุตที่ทำให้ GLM-5 ได้ผลลัพธ์เชิงตัวเลขดีกว่าบนลีดเดอร์บอร์ดโค้ดและเชิงตัวแทน

กลยุทธ์การฝึกและหลังการฝึก (RL)

ที่ GLM-4.7 เริ่มต้น “โหมดการคิด” แบบสอดแทรกหรือคงไว้เพื่อปรับปรุงการให้เหตุผลหลายขั้นตอนและการใช้เครื่องมือ GLM-5 ทำให้สายงานนั้นเป็นระบบโดย:

1. ขยาย ความยาวบริบท ผ่านกำหนดการกลางการฝึก (ทีมรายงานการขยายบริบทแบบก้าวหน้าไปถึง 200K โทเคน)
2. ใช้ สายงาน RL หลังการฝึกแบบเรียงลำดับ (Reasoning RL → Agentic RL → General RL) ร่วมกับการกลั่นแบบ on-policy ข้ามระยะเพื่อหลีกเลี่ยงการลืมแบบหายนะ
3. เพิ่ม RL แบบอะซิงโครนัสและเอนจิน rollout ที่แยกส่วน เพื่อขยายทราจักทอรีของเอเจนต์ระหว่าง RL โดยไม่เกิดคอขวดการซิงโครไนซ์

วิธีเหล่านี้มุ่งปรับปรุงพฤติกรรมเชิงตัวแทนระยะยาว — เช่น รักษาสถานะภายในให้เสถียรตลอดเซสชันยาวที่โมเดลทำการเรียกเครื่องมือและแก้ไขโค้ดที่พึ่งพากันหลายครั้ง

GLM-5 และ GLM-4.7 เทียบกันด้านสมรรถนะและความสามารถอย่างไร?

เบนช์มาร์ก & ตัวชี้วัดความฉลาด

การตีความ:

• GLM-5 เหนือกว่า GLM-4.7 อย่างกว้างขวางบนเบนช์มาร์กหลักด้านโค้ดและการให้เหตุผล โดยมีส่วนต่างที่วัดได้ชัดเจน โดยเฉพาะใน การอัตโนมัติหลายขั้นตอน การแยกปัญหาเป็นส่วน ๆ และงานตรรกะเชิงลึก
• การปรับปรุง ไม่ใช่เรื่องเล็กน้อย: เช่น ความสามารถบน Terminal Bench กระโดดจาก ~41% เป็น 56% ซึ่งเป็นการเพิ่มขึ้นเชิงสัมพัทธ์ครั้งใหญ่ในความน่าเชื่อถือของการอัตโนมัติเชิงตัวแทน
• บนการทดสอบการให้เหตุผล (เช่น HLE ภายใน) GLM-5 แสดงผลการให้เหตุผลทั้งแบบดิบและแบบใช้เครื่องมือที่แข็งแกร่งกว่า
• มีผลดีที่วัดได้บนการทดสอบเชิงตัวแทนในโลกจริง: ใน CC-Bench-V2 เมตริก frontend HTML ISR GLM-5 บันทึก 38.9% เทียบกับ GLM-4.7 ที่ 35.4% บนชุดงาน frontend บางส่วน (นี่เป็นเมตริกที่ประเมินอัตโนมัติที่ใช้แสดงความชำนาญการพัฒนา front-end เชิงปฏิบัติ)

ขนาดบริบท & งานระยะยาว

• ทั้งสองโมเดลรองรับ บริบทขนาดใหญ่ (~200k โทเคน) — ทำให้สามารถอ่านและให้เหตุผลเหนือเอกสาร โค้ดเบส หรือบทสนทนาที่ยาวกว่า
• รายงานภาคสนามบางกรณีบ่งชี้การปรับใช้ GLM-5 มีปัญหาการจัดการบริบทที่ผู้ใช้รู้สึกได้บนบางแพลตฟอร์ม — แต่นี่อาจสะท้อนขีดจำกัดของโฮสต์มากกว่าการออกแบบโมเดลเอง

การเรียกใช้เครื่องมือและฟังก์ชัน

ทั้งสองรองรับการเรียกใช้ฟังก์ชัน/เครื่องมือแบบมีโครงสร้าง; เพียงแต่ GLM-5 ดำเนินตรรกะสคริปต์ที่ซับซ้อนได้แม่นยำกว่า โดยเฉพาะในกิ่งงานที่ยืดยาว

ตัวอย่าง: งานให้ผลลัพธ์ต่างกันอย่างไรในเชิงคุณภาพ

ตัวอย่างโค้ด (เชิงแนวคิด)

• GLM-4.7: สร้างสคริปต์ไฟล์เดียวที่ใช้งานได้ดี มีไวยากรณ์ถูกต้องและตรรกะอ่านง่าย
• GLM-5: โดดเด่นใน การสร้างโค้ดหลายไฟล์ คำแนะนำดีบักเชิงลึก และลูปข้อเสนอแนะยาว ๆ โดยมีการตัดบริบทน้อยลง

การให้เหตุผล & การวางแผน

• GLM-4.7: ให้เหตุผลหลายขั้นตอนได้ดี แต่บางครั้งหยุดชะงักบนโซ่เหตุผลที่ลึกมาก
• GLM-5: จัดชิ้นงานเหตุผลได้ดีขึ้น จำขั้นตอนก่อนหน้าได้ และเดินผ่านโซ่ยาว — เป็นประโยชน์สำหรับการสังเคราะห์ข้อมูลและกลยุทธ์ข้ามโดเมน

ความหน่วงและต้นทุนเปลี่ยนอย่างไรเมื่อย้ายจาก GLM-4.7 ไป GLM-5?

แลกเปลี่ยนด้านความหน่วงและจุดที่ GLM-4.7 ยังเหนือกว่า

ข้อความสั้น & UI ที่ฉับไว: เบนช์มาร์กจากผู้ปฏิบัติแสดงว่า GLM-5 อาจมี overhead คงที่เล็กน้อยบนผลตอบสนองสั้น (งานกำหนดเส้นทางและบันทึกการเลือก expert) ที่อาจเห็นเป็นความหน่วงสูงขึ้นเล็กน้อยสำหรับเพย์โหลดเล็กมาก สำหรับ UI ที่ต้องการความหน่วงต่ำมาก GLM-4.7 หรือรุ่น Flash ยังคงน่าสนใจ

GLM-5 เทียบกับ GLM-4.7:

• GLM-4.7: input $0.60/1M tokens, output $2.20/1M tokens.
• GLM-5: input $1.00/1M tokens, output $3.20/1M tokens.

ต้นทุนเทียบกับเวลาที่มนุษย์แก้ไข

ราคาที่สูงขึ้นของโมเดลมีเหตุผลเมื่อ GLM-5 ลดเวลาของมนุษย์ลงอย่างมีนัยสำคัญ (เช่น แก้ไข merge request จัดการข้อผิดพลาดอัตโนมัติ หรือหลีกเลี่ยงการเรียกโมเดลซ้ำ ๆ) กฎตัดสินง่าย ๆ:

หาก GLM-5 ลดเวลาการแก้ไขด้วยมือได้ > X% (X ขึ้นกับอัตราค่าจ้างและจำนวนโทเคนต่อเวิร์กโฟลว์) ก็อาจคุ้มค่าทั้งที่ต้นทุนต่อโทเคนสูงกว่า บล็อกวิเคราะห์หลายฉบับสร้างโมเดลภาวะคุ้มทุนและพบว่า GLM-5 มักคุ้มสำหรับเวิร์กโฟลว์เชิงตัวแทนที่หนักและซ้ำ ๆ (เช่น ซ่อมโค้ดอัตโนมัติในสเกล)

ความหน่วง & ฮาร์ดแวร์

VRAM และความหน่วงในการอนุมาน ขึ้นกับรุ่น (Flash, FlashX, MoE เต็ม) ไกด์ชุมชนแสดงว่า GLM-4.7 รุ่น FlashX และ 30B Flash สามารถปรับใช้บน GPU 24GB; รุ่น MoE เต็มต้องตั้งค่าหลาย GPU ขนาดใหญ่ GLM-5 รุ่นเต็มคาดว่าจะต้องใช้ทรัพยากรสูงขึ้นอย่างมีนัยสำหรับอัตราผลผลิตเดียวกัน แม้ sparsity ของ MoE จะช่วยลดคอมพิวต์ต่อโทเคน คาดว่าต้องลงทุนวิศวกรรมเพื่อจูนการทำให้ละเอียด (quantization) การแมปหน่วยความจำ และการสตรีมเพื่อใช้งานจริง

ควรอัปเกรดจาก GLM-4.7 ไป GLM-5 เมื่อใด?

อัปเกรดถ้า:

• คุณต้องการ การให้เหตุผลโค้ดหลายไฟล์ที่ดีขึ้น การออร์เคสเทรตเอเจนต์บริบทยาว หรืออัตราความสำเร็จปลายทางของเอเจนต์ที่สูงขึ้น
• งานของคุณมีมูลค่าสูงและยอมรับความซับซ้อนและต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานต่อคำขอที่สูงขึ้นได้

อยู่กับ GLM-4.7 ถ้า:

• เวิร์กโหลดของคุณคือ จำนวนมาก พรอมต์สั้น (จัดหมวดหมู่ ติดแท็ก) ที่ความคาดเดาได้ของต้นทุน & ความหน่วงสำคัญกว่าการเพิ่มคุณภาพเล็กน้อย
• กรณีใช้งานที่เอื้อต่อการอยู่กับ GLM-4.7
• งาน throughput สูง เพย์โหลดสั้น: แชตบอท ข้อเสนอแนะอัตโนมัติ งานถอดความเล็ก ๆ — GLM-4.7 (โดยเฉพาะรุ่น Flash) มักถูกกว่าและมีความหน่วงต่ำกว่า
• งบจำกัดและงานจำนวนมาก: สำหรับการติดแท็ก จัดหมวดหมู่ หรือไมโครทาสก์ในสเกล GLM-4.7 มีประสิทธิภาพและราคาต่อโทเคนต่ำที่น่าดึงดูด
• คุณไม่มีโครงสร้างพื้นฐานหรือบัดเจ็ตเพื่อรับมือกับการ sharding ของ MoE / autoscaling ที่ซับซ้อน

เลือกโมเดลใน API calls อย่างไร? (ตัวอย่าง)

cURL — สลับรหัสโมเดล (ตัวอย่าง CometAPI / เข้ากันได้กับ OpenAI):

# GLM-4.7
curl -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
 -H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{"model":"glm-4.7","messages":[{"role":"user","content":"Summarize this repo..."}],"max_tokens":800}'
# GLM-5
curl -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
 -H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{"model":"glm-5","messages":[{"role":"user","content":"Summarize this repo..."}],"max_tokens":1200}'

Python (requests): เปลี่ยนฟิลด์ model เพื่อส่งไปยัง GLM-4.7 หรือ GLM-5 — โค้ดส่วนอื่นของไคลเอนต์สามารถใช้เหมือนเดิม

บทสรุปสุดท้าย:

GLM-5 เป็น การวิวัฒน์ที่มีจุดพลิกสำคัญ

• เชิงวิวัฒน์ เพราะสานต่อการออกแบบ MoE และแนวคิด “ให้เหตุผลก่อน” ของตระกูล GLM และยังคงรูปแบบการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง (4.5 → 4.6 → 4.7 → 5)
• จุดพลิก เพราะเพิ่มสเกลอย่างมีนัยสำคัญ แนะนำ DSA และยึดมั่นในหลักสูตร RL ที่จัดไว้เฉพาะสำหรับงานเชิงตัวแทนระยะยาว — ซึ่งทั้งหมดให้การปรับปรุงที่จับต้องได้และวัดได้บนเบนช์มาร์กเชิงปฏิบัติหลากหลาย

หากประเมินด้วยตำแหน่งบนลีดเดอร์บอร์ดเพียงอย่างเดียว GLM-5 อ้างความเป็นผู้นำแบบเปิดน้ำหนักบนหลายเมตริกและลดช่องว่างกับระบบเชิงพาณิชย์ระดับท็อปในงานเชิงตัวแทนและโค้ด หากประเมินด้วยประสบการณ์นักพัฒนาและการใช้งานที่ไวต่อความหน่วง ข้อดีข้อเสียเชิงปฏิบัติก็ยังต้องพิสูจน์ในงานปรับใช้ขนาดใหญ่และเมื่อเวลาผ่านไป นั่นหมายความว่า GLM-5 น่าดึงดูดเมื่อกรณีใช้งานต้องการความสามารถเชิงตัวแทนต่อเนื่อง; GLM-4.7 ยังคงเป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์โตเร็ว และคุ้มราคาสำหรับความต้องการโปรดักชันจำนวนมากในปัจจุบัน

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง GLM-5 และ GLM-4.7 ผ่าน CometAPI ได้แล้ว เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู API guide สำหรับคำแนะนำละเอียด ก่อนเข้าถึง โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ล็อกอิน CometAPI และรับ API key แล้ว CometAPI มีราคาต่ำกว่าราคา official อย่างมากเพื่อช่วยให้คุณผสานรวมได้สะดวก

พร้อมลุยหรือยัง?→ สมัครใช้ GLM-5 วันนี้ !

หากต้องการเคล็ดลับ คู่มือ และข่าวสารด้าน AI เพิ่มเติม โปรดติดตามเราได้บน VK, X และ Discord!