Qwen 3.5 เทียบกับ Minimax M2.5 เทียบกับ GLM 5: ตัวไหนดีกว่าในปี 2026

โมเดลเรือธงสำหรับตลาดจีนล่าสุด 3 รุ่น — Qwen 3.5 ของ Alibaba Group, MiniMax M2.5 ของ MiniMax และ GLM-5 ของ Zhipu AI — ถูกประกาศเปิดตัวห่างกันเพียงไม่กี่สัปดาห์ และนำเสนอข้อแลกเปลี่ยนที่แตกต่างกัน Qwen 3.5 มุ่งเน้นความสามารถแบบ agentic หลายโมดัลที่สเกล sparse ขนาดใหญ่มากและอ้างถึงการเพิ่มประสิทธิภาพด้านต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญ; MiniMax M2.5 เน้นผลิตภาพในโลกจริงที่สมดุล (โดยเฉพาะงานโค้ดดิ้ง) พร้อมต้นทุนการให้บริการที่ต่ำกว่า; และ GLM-5 ตั้งเป้าเป็นผู้เล่น open-weights อันดับต้นๆ ในงานให้เหตุผล โค้ดดิ้ง และงานเอเยนต์ โดยวิศวกรรมให้ทำงานบนชิปที่ผลิตในประเทศ การเลือกว่า “อะไรดีกว่า” ขึ้นอยู่กับเป้าหมายของคุณอย่างมาก: การปรับใช้เอเยนต์ระดับองค์กรขนาดใหญ่ (Qwen), ผลิตภาพของนักพัฒนาและความอ่อนไหวด้านต้นทุน (MiniMax), หรือการวิจัย / การนำไปใช้แบบโอเพนซอร์สและความโปร่งใส (GLM)

Qwen 3.5, MiniMax M2.5, GLM-5 ของ Zhipu คืออะไร?

Qwen 3.5 — คืออะไร?

Qwen 3.5 เป็นตระกูลโมเดลมัลติโมดัลแบบ open-weight รุ่นปี 2026 ของ Alibaba (โดยเฉพาะรุ่น Qwen-3.5-397B) ที่ทำการตลาดสำหรับงาน “agentic” — กล่าวคือ โมเดลที่สามารถให้เหตุผลร่วมกับเครื่องมือ, โต้ตอบกับ GUI และทำงานข้ามอินพุตข้อความ ภาพ และวิดีโอ Alibaba วางตำแหน่ง Qwen 3.5 ว่าเป็นโมเดลแบบผสมผสานระหว่างความเบาบาง (sparse) และความหนาแน่น (dense) ที่มอบประสิทธิภาพสูงในงานมัลติโมดัลและ agentic ด้วยต้นทุนต่อโทเค็นที่ต่ำกว่าหลายโมเดลปิดฝั่งตะวันตกอย่างมาก การเปิดตัวถูกกำหนดให้ตรงกับคืนวันส่งท้ายปีเก่าตามปฏิทินจีน สะท้อนท่าทีเชิงรุกด้านผลิตภัณฑ์และราคา

สเปกและคำกล่าวอ้างสำคัญที่เผยแพร่:

• คลาสพารามิเตอร์: รวม ~397B ด้วยกลยุทธ์การกำหนดเส้นทางแบบ Mixture-of-Experts (MoE) ที่มีความเบาบาง โดยจำนวนพารามิเตอร์ที่ถูกเปิดใช้งานจริงในการอนุมานหลายกรณีจะต่ำกว่ามาก
• มัลติโมดัล: ฝึกแบบเนทีฟทั้งด้านภาพและข้อความ; รองรับภาพและการให้เหตุผลบนวิดีโอแบบขยาย
• หน้าต่างบริบท / ข้อความยาว: รุ่นแพลตฟอร์ม Qwen (Plus) โปรโมตหน้าต่างบริบทที่ยาวมาก (ตั้งเป้าค่าหลายแสนถึงเกือบล้านโทเค็นบนชั้นบริการแบบโฮสต์)
• ข้อเสนอเชิงธุรกิจ: การกระทำแบบเอเยนต์ (โต้ตอบ GUI ของแอป), ต้นทุนต่อโทเค็นต่ำ และคะแนนมาตรฐานที่แข็งแกร่งเมื่อเทียบกับ Qwen รุ่นก่อนและคำกล่าวอ้างของคู่แข่งบางราย

MiniMax M2.5 — คืออะไร?

MiniMax M2.5 เป็นรุ่นล่าสุดจากทีม MiniMax (ห้องทดลอง/สตาร์ทอัพ AI อิสระ) วางตำแหน่งเป็นโมเดลเชิงปฏิบัติที่มีประโยชน์สูง ปรับเหมาะสำหรับโค้ดดิ้ง การใช้เครื่องมือแบบ agentic และเวิร์กโฟลว์เพิ่มผลิตภาพ MiniMax เน้นการปรับจูนด้วยการเรียนรู้แบบเสริมแรงและ RLHF ในงานจริง เพื่อยกระดับประสิทธิภาพเอเยนต์ในสภาพแวดล้อมการผลิต

สเปกและคำกล่าวอ้างสำคัญที่เผยแพร่:

• พื้นที่โฟกัส: โค้ดดิ้ง (งาน SWE), การจัดวางเครื่องมือแบบ agentic และระบบอัตโนมัติสำหรับการค้นหา/งานสำนักงาน
• คะแนนมาตรฐานที่อ้าง: คะแนนสูงใน SWE-Bench Verified, Multi-SWE และการทดสอบเอเยนต์แบบ BrowseComp (ตัวเลขจากผู้ขายรายงาน 80.2% บน SWE-Bench Verified; 76.3% ในชุดทดสอบ BrowseComp บางรอบที่เผยแพร่)
• ความเปิดกว้าง: MiniMax แจกจ่ายน้ำหนักโมเดลและให้เข้าถึงผ่านสแตกอนุมานและรีโพซิทอรีทั่วไป (เช่น Ollama)

GLM-5 ของ Zhipu — คืออะไร?

GLM-5 เป็นรุ่นเรือธงจาก Zhipu (Z.AI / Zhipu AI) ต่อเนื่องจากจังหวะอัปเดต GLM-4.x ที่รวดเร็ว GLM-5 ถูกกำหนดเป้าหมายให้เป็นโมเดล open-weight ที่มีความสามารถกว้าง เน้นโค้ดดิ้ง การให้เหตุผล ลำดับงานแบบเอเยนต์ และความเข้ากันได้กับฮาร์ดแวร์ในประเทศ (ฝึกและปรับเหมาะบนตัวเร่งฮาร์ดแวร์ที่ผลิตในจีน เช่น Huawei Ascend และ Kunlunxin) Zhipu วาง GLM-5 ว่าเป็นระดับดีที่สุดในบรรดาโมเดลเปิดบนหลายบอร์ดมาตรฐานทางวิชาการสาธารณะ

ตารางเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัว

การตีความ: ทั้งสามโมเดลครอบคลุมช่องทางการแข่งขันที่ทับซ้อนกันแต่มีความแตกต่าง Qwen-3.5 ถูกวางเป็นเอเยนต์มัลติโมดัลที่ครอบคลุมพร้อมประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐานและ open weights GLM-5 เสนอความแข็งแกร่งด้านโค้ดดิ้งและงานเอเยนต์ โดยเน้นห่วงโซ่อุปทานฮาร์ดแวร์ในประเทศ MiniMax M2.5 เน้นความเร็ว runtime และการวิศวกรรมเพื่อภารกิจเอเยนต์ในงานผลิต

Qwen 3.5 เทียบกับ Minimax M2.5 เทียบกับ GLM 5: เปรียบเทียบสถาปัตยกรรม

ความแตกต่างด้านสถาปัตยกรรมส่งผลอย่างมากต่อการทำงานในงานต่างๆ เช่น การให้เหตุผล โค้ดดิ้ง เวิร์กโฟลว์แบบเอเยนต์ และความเข้าใจแบบมัลติโมดัล

ต่อไปนี้เป็นการเปรียบเทียบคุณลักษณะสถาปัตยกรรมแกนหลักแบบข้างเคียง:

การตีความ:

• การออกแบบของ Qwen 3.5 มุ่งทั้งสเกลและประสิทธิภาพผ่านสถาปัตยกรรมแบบไฮบริดที่มีความเบาบาง ทำให้ได้ หน้าต่างบริบทขนาดมหึมา และผลลัพธ์มัลติโมดัลที่หลากหลาย
• MiniMax’s M2.5 ให้ความสำคัญกับ การอนุมานอย่างมีประสิทธิภาพและผลิตภาพในวันนี้ ทำให้ต้นทุนคำนวณต่ำลงและการเรียกใช้เครื่องมือเร็วขึ้น ซึ่งสำคัญต่อภารกิจเอเยนต์ในโลกจริง
• สเกลมหึมาของ GLM 5 และพารามิเตอร์ที่ใช้งานจำนวนมากมุ่งแข่งขันบนบอร์ดมาตรฐานและงานที่มีหลายสเต็ป อาจทัดเทียมคู่แข่งแบบปิด

Qwen 3.5 — แบบผสมผสาน sparse/dense, โครงสร้างฐานสำหรับงานเอเยนต์

• แนวคิดหลัก: Qwen 3.5 ใช้ความเบาบางแบบ MoE (Mixture-of-Experts) ร่วมกับการกำหนดเส้นทางแบบ dense สำหรับโทเค็นมัลติโมดัล ส่งผลให้มีจำนวนพารามิเตอร์รวมสูง (เช่น ~397B) แต่เปิดใช้งานเพียงบางส่วนระหว่างอนุมาน — ลดภาระคำนวณและหน่วยความจำในคำขอทั่วไป
• นัยยะ: ความจุเชิงตัวแทนขนาดใหญ่สำหรับองค์ความรู้ + การหลอมรวมโมดาลิตี้ พร้อมการควบคุมต้นทุนอนุมาน เหมาะกับบริบทยาวและงานมัลติโมดัลหนัก หากโครงสร้างโฮสติ้งรองรับเคอร์เนลแบบ sparse

MiniMax M2.5 — RL ปรับเหมาะตามงาน + แบ็กโบนกระทัดรัด

• แนวคิดหลัก: MiniMax เน้นการฝึกผ่านสายพาน RLHF/RL-in-environment อย่างกว้างขวางและการปรับจูนเพื่อการใช้เครื่องมือ M2.5 ดูเหมือนให้ความสำคัญกับแบ็กโบนแบบ dense ที่มีประสิทธิภาพ ปรับแต่งสำหรับโค้ดดิ้งและลำดับงานเอเยนต์
• นัยยะ: ให้ความสำคัญน้อยกว่ากับสเกลพารามิเตอร์สุดขั้ว; มุ่งพฤติกรรมที่สอดคล้อง การใช้งานของนักพัฒนา และความเชื่อถือได้ของเอเยนต์ มักให้พฤติกรรมเอเยนต์ในโลกจริงที่ดีกว่าต่อเงินคอมพิวต์ในเวิร์กโฟลว์โค้ดดิ้ง

GLM-5 — สถาปัตยกรรมแบบ dense พร้อมวิศวกรรมเพื่อ throughput

• แนวคิดหลัก: GLM-5 เป็นโมเดลขนาดใหญ่แบบ dense ที่ปรับเหมาะเพื่อ throughput ระหว่างการฝึกและรอบการปรับหลังฝึกแบบเพิ่มพูน โดยใช้โครงสร้าง RL แบบอะซิงก์ (รายงานว่า “slime” ในบางการ์ดโมเดล) Zhipu ยังปรับเหมาะให้เข้ากับสแตกตัวเร่งฮาร์ดแวร์ในประเทศอย่างชัดเจน
• นัยยะ: ประสิทธิภาพการให้เหตุผลและโค้ดดิ้งแบบสายงานทั่วไปที่แข็งแกร่ง พร้อมตัวเลือกวิศวกรรมที่มุ่งสู่การวนรอบเร็วและความเข้ากันได้กับระบบซิลิคอนของจีน

เปรียบเทียบกันอย่างไรบนบอร์ดมาตรฐาน?

การทดสอบข้ามโมเดลโดยตรงเป็นวิธีที่มีประโยชน์มากในการประเมินประสิทธิภาพในความสามารถหลัก เช่น การให้เหตุผล โค้ดดิ้ง และความเข้าใจครอบคลุม

ด้านล่างเป็นผลลัพธ์สำคัญที่มีรายงาน พร้อมบริบท

การให้เหตุผลและความรู้โดยรวม

เวิร์กโฟลว์แบบเอเยนต์และโค้ดดิ้ง

• MiniMax M2.5 มีคะแนนโค้ดดิ้งในโลกจริงที่แข็งแกร่งด้วย 80.2% บน SWE-Bench Verified และการจัดการงานหลายขั้นที่มั่นคง
• GLM 5 รายงานว่า เข้าใกล้ผู้นำฝั่งปิด และชนะบางบอร์ด เช่น Gemini 3 Pro บนเมตริกโค้ดดิ้งและเอเยนต์บางรายการ
• Qwen 3.5 มีรายงานกว้างขวางว่าทำได้ ทัดเทียมโมเดลปิดชั้นนำ เช่น Gemini 3 Pro และ GPT-5.2 แม้ว่าชีทรวมบอร์ดภายนอกที่ครอบคลุมยังอยู่ระหว่างการปรากฏ

ประสิทธิภาพมัลติโมดัล

โดยรวม การรองรับมัลติโมดัลของ Qwen 3.5 และหน้าต่างบริบทที่ยาวมากทำให้มันได้เปรียบในบทสนทนายาว การเข้าใจวิดีโอ และงานเอเยนต์ที่ต้องใช้บริบทต่อเนื่อง

บอร์ดมาตรฐานและจุดที่แต่ละโมเดลโดดเด่น:

• Qwen3.5: โดดเด่นในงานเอเยนต์มัลติโมดัล (VITA, BFCL, TAU2) แข็งแกร่งในความเข้าใจเอกสาร/วิดีโอแบบมัลติโมดัล และแข่งขันได้ในโค้ดดิ้งและการให้เหตุผลทั่วไป ข้อได้เปรียบทางธุรกิจของ Qwen คือการผสานกับระบบนิเวศของ Alibaba อย่างราบรื่นและกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ที่เน้นการค้ากับเอเยนต์และเครื่องมือ
• MiniMax M2.5: เน้นต้นทุนและ throughput พร้อมประสิทธิภาพเชิงปฏิบัติที่มั่นคงข้ามงานเอเยนต์; จุดเด่นคือเศรษฐศาสตร์สำหรับลูปเอเยนต์ปริมาณสูง ภาพรวมรีเบนช์อิสระชี้ว่า MiniMax แข่งขันได้บนดัชนีผลิตภาพ แต่ไม่จำเป็นต้องเป็นอันดับหนึ่งบนลีดเดอร์บอร์ดวิชาการทุกตัว
• GLM-5 (Zhipu): โดดเด่นในชุดโค้ดดิ้งและ SWE (SWE-bench Verified ~77.8, Terminal-Bench ~56.2) มีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่และประสิทธิภาพแบบ open-weight ที่แข็งแกร่ง — GLM-5 น่าจะเป็นตัวเลือก open-weight อันดับต้นๆ สำหรับงานเอเยนต์วิศวกรรมหนัก ณ ต้นก.พ. 2026

ข้อแนะนำเชิงปฏิบัติ

หากภารกิจหลักของคุณคือ การจัดออร์เคสเตรตแบบเอเยนต์มัลติโมดัล (การเรียกใช้เครื่องมือ, การทำงานอัตโนมัติบน GUI, เอกสารมัลติโมดัล, การผสานเอเยนต์อีคอมเมิร์ซ) Qwen3.5 เป็นหนึ่งในตัวเลือกที่ดีที่สุดและมอบข้อได้เปรียบด้านแพลตฟอร์มในเอเชีย หากคุณต้องการ โมเดลวิศวกรโค้ดแบบ open-weight ที่ดีที่สุด GLM-5 ตอนนี้ดูแข็งแกร่งกว่าในบอร์ดโค้ดดิ้งที่เน้นนักพัฒนา หากต้นทุน/throughput เป็นข้อจำกัดใหญ่ที่สุดสำหรับลูปเอเยนต์ปริมาณมาก MiniMax M2.5 เป็นตัวเลือกที่คุ้มค่า ใช้แนวทางแบบไฮบริดโดยเลือกโมเดลให้เหมาะกับแต่ละองค์ประกอบ (เช่น ใช้ GLM-5 สำหรับการสร้างโค้ดหนัก, Qwen3.5 สำหรับการจัดออร์เคสเตรตส่วนหน้าแบบมัลติโมดัลของเอเยนต์, Minimax M2.5 สำหรับลูปเอเยนต์ปริมาณสูง latency ต่ำ)

แล้ว—รุ่นไหนดีกว่า: Qwen 3.5, MiniMax M2.5 หรือ GLM-5?

คำตอบสั้นๆ

ไม่มีโมเดลเดียวที่ “ดีกว่า” — แต่ละโมเดลนำหน้าในแกนที่ต่างกัน:

• Qwen 3.5: ผู้สมัครที่เหมาะที่สุดสำหรับแอปพลิเคชัน เอเยนต์มัลติโมดัล และการปรับใช้ขนาดใหญ่ที่ไวต่อราคามาก (กลยุทธ์ราคาแข็งแกร่งและโฟกัสด้านวิสชัน + การกระทำแบบเนทีฟ)
• MiniMax M2.5: เหมาะกับ โค้ดดิ้งและเชนเครื่องมือแบบเอเยนต์เชิงปฏิบัติ ที่ความสะดวกของนักพัฒนาและบอร์ดโค้ดดิ้งในโลกจริงมีความสำคัญ
• GLM-5: เป็น โมเดลทั่วไปแบบเปิด ที่แข็งแกร่ง น่าสนใจสำหรับการปรับใช้ในจีนและองค์กรที่ให้คุณค่ากับความเข้ากันได้กับฮาร์ดแวร์ในประเทศและความยืดหยุ่นของ open-weights

การเปรียบเทียบขีดความสามารถเชิงปฏิบัติ

นอกเหนือจากคะแนนบอร์ด มูลค่าใช้งานจริงขึ้นอยู่กับว่าโมเดลทำงานกับงานที่สำคัญต่อธุรกิจและนักพัฒนาได้ดีเพียงใด เช่น โค้ดดิ้ง การให้เหตุผล การจัดการอินพุตมัลติโมดัล และการดำเนินงานแบบ chain-of-thought

ด้านล่างเป็นสรุปของ จุดแข็งสัมพัทธ์และกรณีใช้งานทั่วไป:

ประเด็นสำคัญ:

• MiniMax M2.5 โดดเด่นสำหรับเวิร์กโฟลว์การผลิต — เร็ว ถูก และแข่งขันได้มากในบอร์ดโค้ดดิ้งและเอเยนต์
• Qwen 3.5 แข็งแกร่งด้านความเข้าใจเชิงลึกแบบมัลติโมดัล และ บริบทยาวมาก ซึ่งสำคัญต่อภารกิจวิจัยที่ซับซ้อน
• GLM 5 แสดงศักยภาพการให้เหตุผลแบบเอเยนต์ที่แข็งแกร่ง เหมาะกับงานวิศวกรรมระดับองค์กร

การเปรียบเทียบราคาและต้นทุน

ประสิทธิภาพด้านต้นทุนเป็นตัวแบ่งสำคัญสำหรับการนำไปใช้ระดับองค์กร — โดยเฉพาะสำหรับผู้ใช้ปริมาณสูง

การตีความ:

• MiniMax M2.5 นำหน้าด้านประสิทธิภาพราคา ต่อหนึ่งล้านโทเค็น ทำให้น่าดึงดูดสำหรับการปรับใช้ปริมาณสูง
• ราคา Qwen 3.5 ต่ำกว่าคู่แข่งหลักหลายราย รวมถึงโมเดลปิดและแม้แต่บางโมเดลเปิด
• GLM 5 มีต้นทุนต่อโทเค็นสูงกว่า แต่สามารถชดเชยด้วยประสิทธิภาพงานเอเยนต์ระยะยาวและความสามารถด้านวิศวกรรมที่แข็งแกร่ง

CometAPI ผสานรวมทั้งสามโมเดลนี้แล้ว และราคา API จะถูกลดอยู่เสมอ หากคุณไม่ต้องการสลับผู้ให้บริการและปรับตามกลยุทธ์ราคาที่แตกต่างกันของแต่ละราย CometAPI เป็นทางเลือกที่ดีที่สุด ใช้เพียงคีย์เดียวเพื่อเข้าถึงผ่านรูปแบบแชต

บทสรุป

ในบริบทของ ต้นปี 2026 Qwen 3.5, MiniMax M2.5 และ GLM 5 ต่างเป็น โมเดลที่น่าสนใจพร้อมจุดแข็งที่แตกต่าง ทั้งสามสะท้อนวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องของ AI แบบ open-weight ประสิทธิภาพสูง:

• Qwen 3.5 นำหน้าในงานมัลติโมดัล บริบทยาว และการรองรับหลายภาษา
• MiniMax M2.5 ผลักดัน ผลิตภาพในโลกจริงและเวิร์กโฟลว์เอเยนต์ที่มีประสิทธิภาพ
• GLM 5 ขยายสเกลสู่ภารกิจวิศวกรรมหนักด้วยฐานพารามิเตอร์ที่ใช้งานจำนวนมาก

การเลือก โมเดลที่ใช่ ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดของโครงการ — ไม่ว่าจะเป็น ความสามารถในการจัดการการให้เหตุผลแบบมัลติโมดัล, ประสิทธิภาพโค้ดดิ้ง, ขนาดบริบท, หรือ ประสิทธิภาพด้านต้นทุน

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Qwen 3.5 API, MiniMax M2.5 และ GLM-5 (Zhipu) ผ่าน CometAPI ได้แล้วตอนนี้ เริ่มต้นโดยสำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนการเข้าถึง กรุณาเข้าสู่ระบบ CometAPI และรับคีย์ API CometAPI เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาทางการอย่างมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ

พร้อมใช้งานแล้วหรือยัง?→ สมัครใช้งาน Qwen-3.5 วันนี้ !

หากคุณอยากรู้เคล็ดลับ คู่มือ และข่าวสารด้าน AI มากขึ้น ติดตามเราได้บน VK, X และ Discord!