ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว การเปิดตัวโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ใหม่แต่ละโมเดลนั้นมีความหมายมากกว่าแค่การเพิ่มเวอร์ชันเชิงตัวเลข แต่มันยังบ่งบอกถึงความก้าวหน้าในด้านการใช้เหตุผล ความสามารถในการเขียนโค้ด และการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร ในช่วงปลายเดือนกันยายน พ.ศ. 2025 ซิปู เอไอ (Z.ai) เปิดตัว GLM-4.6สมาชิกใหม่ล่าสุดของตระกูล General Language Model การอัปเดตนี้สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรมที่แข็งแกร่งและรากฐานการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่งของ GLM-4.5 และปรับปรุงความสามารถของโมเดลใน การใช้เหตุผลเชิงตัวแทน สติปัญญาในการเข้ารหัส และความเข้าใจในบริบทระยะยาวในขณะที่ยังคงเปิดกว้างและเข้าถึงได้สำหรับทั้งนักพัฒนาและองค์กร
GLM-4.6 คืออะไร?
GLM-4.6 เป็นรุ่นหลักในชุด GLM (General Language Model) ที่ออกแบบมาเพื่อสร้างสมดุลระหว่างการใช้เหตุผลประสิทธิภาพสูงกับเวิร์กโฟลว์เชิงปฏิบัติของนักพัฒนา ในระดับสูง รุ่นนี้จะมุ่งเน้นไปที่กรณีการใช้งานที่เกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิดสามกรณี ได้แก่ (1) การสร้างโค้ดขั้นสูงและการใช้เหตุผลเกี่ยวกับโค้ด (2) งานบริบทขยายที่จำเป็นต้องมีความเข้าใจโมเดลในอินพุตที่ยาวมาก และ (3) เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ ซึ่งโมเดลต้องวางแผน เรียกใช้เครื่องมือ และประสานกระบวนการหลายขั้นตอน โมเดลนี้นำเสนอในรูปแบบต่างๆ ที่ออกแบบมาสำหรับ API บนคลาวด์และฮับโมเดลชุมชน ช่วยให้สามารถใช้งานทั้งแบบโฮสต์และโฮสต์ด้วยตนเอง
ในทางปฏิบัติ GLM-4.6 ถูกวางตำแหน่งให้เป็นเรือธงที่ “นักพัฒนาต้องมาก่อน” การปรับปรุงไม่ได้จำกัดอยู่แค่ตัวเลขเกณฑ์มาตรฐานดิบๆ เท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสามารถที่เปลี่ยนแปลงวิธีที่นักพัฒนาสร้างผู้ช่วย ผู้ช่วยโค้ด และเอเจนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยเอกสารหรือความรู้อย่างมีนัยสำคัญ คาดว่าจะมีการเปิดตัวที่เน้นการปรับแต่งคำสั่งสำหรับการใช้งานเครื่องมือ การปรับปรุงคุณภาพโค้ดและการดีบักอย่างละเอียด และตัวเลือกโครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้สามารถใช้งานบริบทที่ยาวนานได้โดยไม่ทำให้ประสิทธิภาพลดลงแบบเชิงเส้น
GLM-4.6 มุ่งหวังที่จะแก้ไขปัญหาอะไร?
- ลดความยุ่งยากในการทำงานกับฐานโค้ดยาวๆ และเอกสารขนาดใหญ่ด้วยการรองรับหน้าต่างบริบทที่มีประสิทธิภาพและยาวนานยิ่งขึ้น
- ปรับปรุงความน่าเชื่อถือของการสร้างโค้ดและการดีบัก ส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่ทดสอบได้ชัดเจนยิ่งขึ้น
- เพิ่มความแข็งแกร่งของพฤติกรรมของตัวแทน — การวางแผน การใช้เครื่องมือ และการดำเนินการงานหลายขั้นตอน — ผ่านคำแนะนำที่กำหนดเป้าหมายและการปรับแต่งแบบเสริมแรง
จาก GLM-4.5 ถึง GLM-4.6 มีอะไรเปลี่ยนแปลงไปบ้างในทางปฏิบัติ?
- การปรับขนาดบริบท: 128K กระโดดไปที่ โทเค็น 200K คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดด้าน UX/สถาปัตยกรรมสำหรับผู้ใช้: เอกสารขนาดยาว ฐานโค้ดทั้งหมด หรือทรานสคริปต์ของเอเจนต์ที่ขยายออกไป สามารถประมวลผลเป็นหน้าต่างบริบทเดียวได้ ช่วยลดความจำเป็นในการแบ่งข้อมูลเฉพาะกิจหรือลูปการดึงข้อมูลที่มีค่าใช้จ่ายสูงสำหรับเวิร์กโฟลว์จำนวนมาก
- การเข้ารหัสและการประเมินในโลกแห่งความเป็นจริง: Z.ai ขยาย CC-Bench (เกณฑ์มาตรฐานการเขียนโค้ดและการเสร็จสมบูรณ์) ด้วยเส้นทางงานจริงที่ยากขึ้น และรายงานว่า GLM-4.6 ทำงานเสร็จสิ้นด้วย โทเค็นลดลง ~15% เหนือกว่า GLM-4.5 พร้อมทั้งปรับปรุงอัตราความสำเร็จในงานวิศวกรรมที่ซับซ้อนแบบหลายรอบ สิ่งนี้บ่งชี้ถึงประสิทธิภาพของโทเค็นที่ดีขึ้น รวมถึงการปรับปรุงความสามารถเบื้องต้นในสถานการณ์การเขียนโค้ดประยุกต์ ซ.ไอ
- การรวมตัวแทนและเครื่องมือ: GLM-4.6 มีรูปแบบการรองรับที่ดีกว่าสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือและตัวแทนการค้นหา ซึ่งมีความสำคัญสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ต้องอาศัยโมเดลในการจัดการการค้นหาเว็บ การดำเนินการโค้ด หรือไมโครเซอร์วิสอื่นๆ
GLM-4.6 มีคุณสมบัติหลักอะไรบ้าง?
1. ขยายหน้าต่างบริบทเป็น 200 โทเค็น
หนึ่งในคุณสมบัติที่เป็นข่าวโด่งดังที่สุดของ GLM-4.6 คือ หน้าต่างบริบทที่ขยายอย่างมหาศาล. ขยายจาก 128K ในรุ่นก่อนหน้าเป็น โทเค็น 200KGLM-4.6 สามารถประมวลผลหนังสือทั้งเล่ม ชุดข้อมูลเอกสารหลายชุดที่ซับซ้อน หรือบทสนทนาหลายชั่วโมงได้ในเซสชันเดียว ส่วนขยายนี้ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มความเข้าใจ แต่ยังช่วยให้ การใช้เหตุผลที่สอดคล้องกันในการป้อนข้อมูลที่ยาว — ก้าวกระโดดครั้งสำคัญสำหรับการสรุปเอกสาร การวิเคราะห์ทางกฎหมาย และเวิร์กโฟลว์ทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์
2. ปรับปรุงความฉลาดในการเขียนโค้ด
ภายในของ Zipu AI ซีซี-เบ็นช์ เกณฑ์มาตรฐาน ชุดงานการเขียนโปรแกรมในโลกแห่งความเป็นจริง แสดงให้เห็นว่า GLM-4.6 บรรลุผลสำเร็จ การปรับปรุงที่เห็นได้ชัดในความแม่นยำและประสิทธิภาพของการเข้ารหัสแบบจำลองสามารถสร้างโค้ดที่ถูกต้องตามไวยากรณ์และถูกต้องตามตรรกะในขณะที่ใช้ โทเค็นลดลงประมาณ 15% สูงกว่า GLM-4.5 สำหรับงานที่เทียบเท่ากัน ประสิทธิภาพของโทเค็นนี้หมายถึงการทำงานที่เร็วขึ้นและประหยัดขึ้น โดยไม่กระทบต่อคุณภาพ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการใช้งานในองค์กร
3. การใช้เหตุผลขั้นสูงและการรวมเครื่องมือ
นอกเหนือจากการสร้างข้อความดิบ GLM-4.6 ยังโดดเด่นใน การใช้เหตุผลเสริมด้วยเครื่องมือได้รับการฝึกอบรมและปรับให้เหมาะสมสำหรับการวางแผนแบบหลายขั้นตอนและการประสานงานระบบภายนอก ตั้งแต่ฐานข้อมูลไปจนถึงเครื่องมือค้นหาและสภาพแวดล้อมการดำเนินการ ในทางปฏิบัติ นั่นหมายความว่า GLM-4.6 สามารถทำหน้าที่เป็น "สมอง" ของ ตัวแทน AI อัตโนมัติการตัดสินใจว่าจะเรียก API ภายนอกเมื่อใด การตีความผลลัพธ์ และวิธีการรักษาความต่อเนื่องของงานในแต่ละเซสชัน
4. การปรับปรุงการจัดตำแหน่งภาษาธรรมชาติ
ผ่านการเรียนรู้การเสริมแรงอย่างต่อเนื่องและการเพิ่มประสิทธิภาพการตั้งค่า GLM-4.6 ส่งมอบ การสนทนาไหลลื่นขึ้น การจับคู่สไตล์ที่ดีขึ้น และการจัดแนวความปลอดภัยที่แข็งแกร่งขึ้นโมเดลนี้ปรับโทนและโครงสร้างให้เหมาะสมกับบริบท ไม่ว่าจะเป็นเอกสารทางการ การสอนพิเศษทางการศึกษา หรือการเขียนเชิงสร้างสรรค์ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและความสามารถในการอ่านของผู้ใช้
สถาปัตยกรรมใดที่ขับเคลื่อน GLM-4.6?
GLM-4.6 เป็นโมเดลแบบผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญหรือไม่?
ความต่อเนื่องของวิธีการอนุมาน: ทีม GLM ระบุว่า GLM-4.5 และ GLM-4.6 ใช้กระบวนการอนุมานพื้นฐานเดียวกัน ช่วยให้สามารถอัปเกรดการตั้งค่าการใช้งานที่มีอยู่ได้โดยมีความยุ่งยากน้อยที่สุด ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงในการปฏิบัติงานสำหรับทีมที่ใช้ GLM-4.x อยู่แล้ว โดยเน้นที่การปรับขนาดพารามิเตอร์และตัวเลือกการออกแบบโมเดลที่เน้นความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านสำหรับการให้เหตุผลเชิงเอเจนต์ การเขียนโค้ด และการอนุมานที่มีประสิทธิภาพ รายงาน GLM-4.5 ให้คำอธิบายสาธารณะที่ชัดเจนที่สุดเกี่ยวกับกลยุทธ์และระเบียบการฝึกอบรมของกระทรวงศึกษาธิการ (MoE) ของครอบครัว (การฝึกอบรมล่วงหน้าแบบหลายขั้นตอน การวนซ้ำแบบจำลองผู้เชี่ยวชาญ การเรียนรู้แบบเสริมแรงเพื่อการจัดแนว) GLM-4.6 นำบทเรียนเหล่านี้ไปประยุกต์ใช้ พร้อมกับปรับความยาวของบริบทและความสามารถเฉพาะงาน
บันทึกสถาปัตยกรรมเชิงปฏิบัติสำหรับวิศวกร
- พารามิเตอร์ฟุตพริ้นท์เทียบกับการคำนวณที่เปิดใช้งาน: จำนวนพารามิเตอร์ที่รวมกันจำนวนมาก (หลายร้อยพันล้าน) ไม่ได้แปลเป็นต้นทุนการเปิดใช้งานที่เทียบเท่ากันโดยตรงในทุกคำขอ MoE หมายถึงเฉพาะกลุ่มย่อยของผู้เชี่ยวชาญเท่านั้นที่เปิดใช้งานต่อลำดับโทเค็น ซึ่งทำให้มีการแลกเปลี่ยนต้นทุน/ปริมาณงานที่เอื้ออำนวยมากขึ้นสำหรับเวิร์กโหลดต่างๆ มากมาย
- ความแม่นยำและรูปแบบของโทเค็น: น้ำหนักสาธารณะจะกระจายอยู่ในรูปแบบ BF16 และ F32 และการวัดปริมาณแบบชุมชน (GGUF, 4-/8-/บิต) กำลังปรากฏขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งทำให้ทีมต่างๆ สามารถรัน GLM-4.6 บนโปรไฟล์ฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายได้
- ความเข้ากันได้ของสแต็กการอนุมาน: เอกสาร Z.ai จัดทำเอกสาร vLLM และรันไทม์ LLM สมัยใหม่ตัวอื่นๆ เป็นแบ็กเอนด์อนุมานที่เข้ากันได้ ซึ่งทำให้ GLM-4.6 เป็นไปได้สำหรับการใช้งานทั้งบนคลาวด์และภายในองค์กร
ประสิทธิภาพเกณฑ์มาตรฐาน: GLM-4.6 ทำผลงานได้อย่างไร?
มีการรายงานเกณฑ์มาตรฐานอะไรบ้าง?
Z.ai ประเมิน GLM-4.6 ในชุด เกณฑ์มาตรฐานสาธารณะแปดประการ ครอบคลุมงานเชิงตัวแทน การใช้เหตุผล และการเขียนโค้ด พวกเขายังได้ขยาย CC-Bench (เกณฑ์มาตรฐานการเขียนโค้ดงานจริงที่ประเมินโดยมนุษย์ ซึ่งทำงานในสภาพแวดล้อมที่แยก Docker ออกจากกัน) เพื่อจำลองงานวิศวกรรมการผลิตได้ดียิ่งขึ้น (การพัฒนาส่วนหน้า การทดสอบ และการแก้ปัญหาด้วยอัลกอริทึม) ในงานเหล่านี้ GLM-4.6 แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเมื่อเทียบกับ GLM-4.5
ประสิทธิภาพการเขียนโค้ด
- ชัยชนะของงานจริง: ในการประเมินมนุษย์ CC-Bench GLM-4.6 บรรลุ ใกล้จะเท่าเทียม โดยมี Claude Sonnet 4 ของ Anthropic อยู่ในภารกิจแบบตัวต่อตัวหลายรอบ—Z.ai รายงานว่า 48.6 อัตราการชนะ% ในการประเมินแบบแยก Docker และตัดสินโดยมนุษย์ (การตีความ: เกือบ 50/50 กับ Claude Sonnet 4 ในชุดที่คัดสรรมา) ในเวลาเดียวกัน GLM-4.6 มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลเปิดในประเทศหลายตัว (เช่น ตัวแปร DeepSeek) ในงานของพวกเขา
- ประสิทธิภาพโทเค็น: รายงานโดย Z.ai โทเค็นลดลง ~15% ใช้ในการทำงานให้เสร็จสิ้นเมื่อเปรียบเทียบกับ GLM-4.5 ในเส้นทาง CC-Bench ซึ่งเรื่องนี้สำคัญทั้งในด้านเวลาแฝงและต้นทุน
การใช้เหตุผลและคณิตศาสตร์
GLM-4.6 อ้างว่าความสามารถในการใช้เหตุผลที่ดีขึ้นและประสิทธิภาพการใช้เครื่องมือที่แข็งแกร่งกว่าเมื่อเทียบกับ GLM-4.5 ในขณะที่ GLM-4.5 เน้นที่โหมด "การคิด" แบบผสมผสานและโหมดตอบกลับโดยตรง GLM-4.6 ช่วยเพิ่มความทนทานสำหรับการใช้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อผสานรวมกับเครื่องมือค้นหาหรือเครื่องมือดำเนินการ
ตำแหน่งการส่งข้อความสาธารณะของ Z.ai GLM-4.6 เป็น แข่งขันกับโมเดลชั้นนำทั้งในประเทศและต่างประเทศได้ ตามเกณฑ์มาตรฐานที่พวกเขาเลือก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ความสามารถในการแข่งขันกับ Claude Sonnet 4 และประสิทธิภาพที่เหนือกว่าทางเลือกอื่นๆ ในประเทศ เช่น DeepSeek ในงานโค้ด/เอเจนต์ แต่ในเกณฑ์มาตรฐานย่อยเฉพาะด้านการเขียนโค้ดบางอย่าง** GLM-4.6 ยังคงตามหลัง Claude Sonnet 4.5 (ซึ่งเป็น Anthropic เวอร์ชันใหม่กว่า) ทำให้สภาพแวดล้อมเป็นการแข่งขันที่สูสีมากกว่าการครองตลาดโดยตรง
วิธีการเข้าถึง GLM-4.6
- 1. ผ่านแพลตฟอร์ม Z.ai: นักพัฒนาสามารถเข้าถึง GLM-4.6 ได้โดยตรงผ่าน API ของ Z.ai or **อินเทอร์เฟซการแชท (chat.z.ai)**บริการโฮสต์เหล่านี้ช่วยให้สามารถทดลองและผสานรวมได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องติดตั้งภายในเครื่อง API รองรับทั้งโหมดการเติมข้อความมาตรฐานและโหมดการเรียกใช้เครื่องมือแบบมีโครงสร้าง ซึ่งจำเป็นสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์
- 2. เปิดน้ำหนักบน Hugging Face และ ModelScope: สำหรับผู้ที่ต้องการควบคุมในพื้นที่ Zhipu AI ได้เผยแพร่ไฟล์โมเดล GLM-4.6 บน กอดหน้า และ โมเดลสโคปรวมถึงเวอร์ชันเซฟเทนเซอร์ใน BF16 และ F32 ความแม่นยำ นักพัฒนาชุมชนได้ผลิต GGUF เวอร์ชันเชิงปริมาณแล้ว ซึ่งช่วยให้สามารถอนุมานบน GPU ระดับผู้บริโภคได้
- 3. กรอบการทำงานบูรณาการ: GLM-4.6 สามารถบูรณาการได้อย่างราบรื่นกับเครื่องมืออนุมานหลัก เช่น วีแอลแอลเอ็ม, เอสจีแลงและ LMดีพลอยทำให้สามารถปรับให้เข้ากับกองเสิร์ฟสมัยใหม่ได้ ความหลากหลายนี้ช่วยให้องค์กรสามารถเลือกระหว่าง เมฆ, ขอบและ การปรับใช้ภายในองค์กร ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามหรือความล่าช้า
CometAPI เป็นแพลตฟอร์ม API แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI มากกว่า 500 โมเดลจากผู้ให้บริการชั้นนำ เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI, Gemini ของ Google, Claude ของ Anthropic, Midjourney, Suno และอื่นๆ ไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา ด้วยการนำเสนอการตรวจสอบสิทธิ์ การจัดรูปแบบคำขอ และการจัดการการตอบสนองที่สอดคล้องกัน CometAPI จึงทำให้การรวมความสามารถของ AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบ็อต เครื่องกำเนิดภาพ นักแต่งเพลง หรือไพพ์ไลน์การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล CometAPI ช่วยให้คุณทำซ้ำได้เร็วขึ้น ควบคุมต้นทุน และไม่ขึ้นอยู่กับผู้จำหน่าย ทั้งหมดนี้ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในระบบนิเวศ AI
การผสานรวม GLM-4.6 ล่าสุดจะปรากฏบน CometAPI เร็วๆ นี้ โปรดติดตาม! ในขณะที่เรากำลังสรุปการอัปโหลดโมเดล GLM 4.6 ให้สำรวจโมเดลอื่นๆ ของเราในหน้าโมเดลหรือลองใช้ใน AI Playground
นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ จีแอลเอ็ม‑4.5 เอพีไอ ผ่านทาง CometAPI รุ่นใหม่ล่าสุด ได้รับการอัปเดตอยู่เสมอจากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ
พร้อมไปหรือยัง?→ ลงทะเบียน CometAPI วันนี้ !
บทสรุป — เหตุใด GLM-4.6 จึงมีความสำคัญในขณะนี้
GLM-4.6 ถือเป็นก้าวสำคัญในสายผลิตภัณฑ์ GLM เพราะได้รวมเอาการพัฒนาที่เป็นรูปธรรมสำหรับนักพัฒนาไว้ด้วยกัน ไม่ว่าจะเป็นหน้าต่างบริบทที่ยาวขึ้น การเขียนโค้ดที่ตรงเป้าหมาย การปรับแต่งเอเจนต์ และผลลัพธ์จากการเปรียบเทียบประสิทธิภาพที่เป็นรูปธรรม เข้ากับความเปิดกว้างและความยืดหยุ่นของระบบนิเวศที่หลายองค์กรต้องการ สำหรับทีมที่กำลังสร้างผู้ช่วยเขียนโค้ด เอเจนต์เอกสารแบบยาว หรือระบบอัตโนมัติที่ใช้เครื่องมือ GLM-4.6 ถือเป็นตัวเลือกอันดับต้นๆ ที่ควรค่าแก่การประเมิน