Solutions Choose your path
For individuals Build, learn, and create with simple usage-based access. For business Scale teams, billing, governance, and model workflows. More English 繁體中文 日本語 한국어 Français Deutsch Español Italiano Português Русский العربية ไทย Tiếng Việt Bahasa Indonesia Bahasa Melayu Türkçe Polski Nederlands Danish Norsk Қазақ اردو
เริ่มต้นฟรี เริ่มต้นฟรี
500+ AI Model API, All In One API.
Just In CometAPI © 2026 CometAPI · All rights reserved
technology / งานวิจัย CometAPI
GLM-5.1 คืออะไร GLM-5.1 คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพนซอร์สระดับเรือธงรุ่นถัดไปของ Z.ai (เดิมชื่อ Zhipu AI) เปิดตัวเมื่อวันที่ 7 เมษายน 2026 Built for agentic engineering and long-horizon tasks, it delivers state-of-the-art performance on SWE-Bench Pro (58.4 score), leads all open-source models, ranks #3 globally across major coding benchmarks, and achieves 94.6% of Claude Opus 4.6’s coding performance in independent evaluations (45.3 vs. 47.9). It sustains productive optimization over 600+ iterations and 8+ hour autonomous runs—far beyond GLM-5—while remaining significantly cheaper than Western frontier models.
Anna ทีมวิจัยโมเดล AI และ API GLM-5.1 คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพนซอร์สระดับเรือธงรุ่นถัดไปของ Z.ai (เดิมชื่อ Zhipu AI) เปิดตัวเมื่อวันที่ 7 เมษายน 2026 Built for agentic engineering and long-horizon tasks, it delivers state-of-the-art performance on SWE-Bench Pro (58.4 score), leads all open-source models, ranks #3 globally across major coding benchmarks, and achieves 94.6% of Claude Opus 4.6’s coding performance in independent evaluations (45.3 vs. 47.9). It sustains productive optimization over 600+ iterations and 8+ hour autonomous runs—far beyond GLM-5—while remaining significantly cheaper than Western frontier models.
ใช้สรุปนี้เพื่อดูคำตอบอย่างรวดเร็ว แล้วอ่านคู่มือเพื่อดูบริบท ตัวอย่าง และรายละเอียดการใช้งาน
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)GLM-5.1 เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในภูมิทัศน์ของ AI เมื่อบริษัท AI จีนเร่งทำให้เชิงพาณิชย์ควบคู่กับการเปิดซอร์สขีดความสามารถแนวหน้า โมเดลนี้ลดช่องว่างกับผู้นำเชิงกรรมสิทธิ์อย่าง GPT-5.4 ของ OpenAI, Claude Opus 4.6 ของ Anthropic และ Gemini 3.1 Pro ของ Google—โดยเฉพาะในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์โลกจริง ถูกฝึกบนสถาปัตยกรรม MoE พารามิเตอร์ 744B แบบเดียวกับ GLM-5 แต่ปรับแต่งอย่างหนักสำหรับเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์ โดดเด่นในจุดที่ LLM ส่วนใหญ่สะดุด: งานยาว คลุมเครือ วนซ้ำ ที่ต้องอาศัยการวางแผน ทดลอง ดีบัก และแก้ไขตนเองตลอดการเรียกใช้เครื่องมือหลายพันครั้ง
ตอนนี้ CometAPI ผสาน GLM-5.1 และ GLM-5 แล้ว และนักพัฒนาสามารถดูโมเดลชั้นนำจากตะวันตกอื่นๆ และเข้าถึงได้ในราคา API ที่ต่ำมาก (ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบของ CometAPI เมื่อเทียบกับคู่แข่งรายอื่น)
GLM-5.1 คืออะไร?
GLM-5.1 คือโมเดลภาษาหลักรุ่นเรือธงล่าสุดของ Z.ai และเป็นความเคลื่อนไหวล่าสุดสู่การทำงานเชิงเอเจนต์ระยะยาว ในคำอธิบายของ Z.ai มันถูกออกแบบมาสำหรับงานที่ต้องการการดำเนินการอย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่คำตอบแบบครั้งเดียว และถูกวางตำแหน่งให้เป็นโมเดลที่สามารถวางแผน ดำเนินการ ปรับปรุง และส่งมอบได้ภายในการรันยาวครั้งเดียว โน้ตการเปิดตัวระบุว่า GLM-5.1 ถูกสร้างด้วยการปรับจูนแบบกำกับหลายรอบ การเรียนรู้แบบเสริมแรง และกรอบประเมินคุณภาพกระบวนการ และว่ามันเพิ่มเสถียรภาพ ความสม่ำเสมอ และการใช้เครื่องมือในการทำงานระยะยาว
เรียนรู้ต่อ
เชื่อมโยงบทความนี้กับการตัดสินใจถัดไป ดูทุกหัวข้อ ตรวจสอบความชัดเจน การอ้างอิงแหล่งที่มา และคำศัพท์ API ปัจจุบันแล้ว
การวางตำแหน่งนี้สำคัญเพราะ GLM-5.1 ไม่ได้ถูกขายเป็นเพียง “อีกโมเดลแชตหนึ่ง” แต่มุ่งไปที่เวิร์กโฟลว์วิศวกรรมที่โมเดลต้องยึดเป้าหมายไว้ในใจ จัดการขั้นตอนกลาง และกู้คืนจากความผิดพลาดโดยไม่หลุดแกน จึงถูกวางให้เป็นโมเดลสำหรับการวางแผนอัตโนมัติ การดำเนินงานอย่างต่อเนื่อง แก้บั๊ก และวนกลยุทธ์ ซึ่งเป็นเรื่องราวผลิตภัณฑ์ที่ต่างจากผู้ช่วยทั่วไปหรือโคไพลอตโค้ดบริบทสั้น
รายละเอียดเชิงปฏิบัติที่เป็นประโยชน์: GLM-5.1 รองรับเฉพาะข้อความ รองรับใน GLM Coding Plan และใช้กับเอเจนต์โค้ดยอดนิยมอย่าง Claude Code และ OpenClaw ได้ จึงเหมาะเป็นพิเศษสำหรับทีมที่ต้องการให้โมเดลฝังอยู่ในเวิร์กโฟลว์นักพัฒนาที่มีอยู่แทนที่จะมาแทนที่มัน
สเปคเทคนิครวม (สืบทอดและปรับปรุงจาก GLM-5):
สถาปัตยกรรม : Mixture-of-Experts (MoE) รวม 744 พันล้านพารามิเตอร์ และมีประมาณ 40 พันล้านพารามิเตอร์ทำงานต่ออินเฟอเรนซ์หน้าต่างบริบท : 203K–204.8K tokens (รองรับเอาต์พุตสูงสุด 131K tokens)การปรับปรุงสำคัญ : DeepSeek Sparse Attention (DSA) เพื่อรองรับบริบทยาวอย่างมีประสิทธิภาพและลดต้นทุนดีพลอย; โครงสร้างพื้นฐานการเรียนรู้แบบเสริมแรงแบบอะซิงโครนัสขั้นสูง (ผ่านเฟรมเวิร์ก “slime” ของ Z.ai) เพื่อการฝึกหลังที่มีประสิทธิผลยิ่งขึ้นความพร้อมใช้งาน : น้ำหนักเปิด (สัญญาอนุญาต MIT บน Hugging Face ผ่าน zai-org/GLM-5.1), เข้าถึงผ่าน API บนแพลตฟอร์มของ Z.ai และตัวรวมอย่าง CometAPI และถูกรวมในเครื่องมือ GLM Coding Plan (รองรับ Claude Code / OpenClaw) ต่างจาก GLM รุ่นก่อนที่เน้นสติปัญญาทั่วไปหรือ “vibe coding” ระยะสั้น GLM-5.1 มุ่งโจทย์เป็นเอเจนต์อัตโนมัติระดับพร้อมผลิตจริง สามารถวางแผน ดำเนินการ ทำเบนช์มาร์ก ดีบัก และวนทำโปรเจกต์วิศวกรรมที่ซับซ้อนได้เองเป็นชั่วโมงโดยไม่ต้องมีมนุษย์แทรกแซง—ขีดความสามารถที่วางตำแหน่งให้เป็นคู่แข่งตรงกับเอเจนต์โค้ดเฉพาะทางจาก Anthropic และ OpenAI
การเปิดตัวมาพร้อมกับการขึ้นราคา API ราว ~10% (input tokens ~$0.54/M, output ~$4.40/M) แต่ยังถูกกว่าทางเลือกอย่าง Claude Opus 4.6 ของ Anthropic อย่างมีนัย (แพงกว่าประมาณ 250–470%)
ผลลัพธ์เบนช์มาร์กของ GLM-5.1 Z.ai วาง GLM-5.1 ว่าเป็นโมเดลโอเพนซอร์สที่แข็งแกร่งที่สุดในโลกและติดท็อป 3 ทั่วโลกในงาน agentic coding ข้อมูลประสิทธิภาพมาจากการประเมินทางการบน SWE-Bench Pro, NL2Repo, Terminal-Bench 2.0 และสถานการณ์ระยะยาวแบบกำหนดเอง
เบนช์มาร์กด้านโค้ดและเชิงเอเจนต์ SWE-Bench Pro (งานวิศวกรรมซอฟต์แวร์สมจริงที่ต้องนำทางรีโป แก้โค้ด และยืนยันการทำงาน):
GLM-5.1: 58.4 (สถิติใหม่)
GLM-5: 55.1
GPT-5.4: 57.7
Claude Opus 4.6: 57.3
Gemini 3.1 Pro: 54.2
GLM-5.1 เป็นโมเดลภายในประเทศ (จีน) และโอเพนซอร์สตัวแรกที่ติดอันดับหนึ่งบนเบนช์มาร์กเข้มข้นนี้ ซึ่งสะท้อนเวิร์กโฟลว์นักพัฒนามืออาชีพอย่างใกล้เคียง
NL2Repo (จากภาษาธรรมชาติสู่การสร้างรีโปทั้งชุด):
GLM-5.1: 42.7 (เหนือ GLM-5 ที่ 35.9 อย่างกว้าง)
โมเดลคู่แข่งอยู่ในช่วง 32.0–49.8 (ผู้นำเฉพาะขึ้นกับฮาร์เนส)
Terminal-Bench 2.0 (งานเทอร์มินัลและระบบโลกจริง):
ฮาร์เนส Terminus-2: GLM-5.1 63.5 (เทียบกับ GLM-5 ที่ 56.2)
ตัวที่รายงานตนเองดีที่สุด (Claude Code): สูงสุด 69.0
ในการประเมินฮาร์เนสโค้ดอีกชุด (สไตล์ Claude Code) GLM-5.1 ทำได้ 45.3 —เท่ากับ 94.6% ของ Claude Opus 4.6 ที่ 47.9 และดีกว่า GLM-5 ที่ 35.4 อยู่ 28%
จัดอันดับภาพรวม : #1 โอเพนซอร์ส, #1 โมเดลจีน, #3 ทั่วโลก เมื่อรวม SWE-Bench Pro + NL2Repo + Terminal-Bench
ประสิทธิภาพงานระยะยาว: ตัวแยกความต่างที่แท้จริง เบนช์มาร์กมาตรฐานวัดแบบครั้งเดียวหรือช่วงสั้น GLM-5.1 โดดเด่นในรันอัตโนมัติที่ยาวขึ้น:
VectorDBBench Optimization (600+ รอบ, 6,000+ การเรียกใช้เครื่องมือ): เริ่มจากสเกเลตัน Rust, GLM-5.1 ออกแบบใหม่แบบวนซ้ำทั้ง indexing, compression, routing และ pruning บรรลุ 21.5k QPS (สูงกว่าเพดานเดิม 50 รอบที่ 3,547 QPS ของ Claude Opus 4.6 ถึง 6×) พร้อมคงค่า recall ≥95% บน SIFT-1M แสดง “ความก้าวหน้าแบบขั้นบันได” ด้วยความก้าวหน้าครั้งใหญ่ทุก 100–200 รอบKernelBench Level 3 (ปรับแต่งโมเดล ML เต็มรูปแบบ, 1,000+ รอบ): อัตราเร่งเฉลี่ยเชิงเรขาคณิต 3.6× ผ่าน 50 โจทย์ซับซ้อน (เหนือกว่า torch.compile max-autotune ที่ 1.49×) GLM-5.1 ยังคงดีขึ้นต่อเนื่องหลัง GLM-5 ชะลอตัว; มีเพียง Claude Opus 4.6 ที่เฉือนด้วย 4.2×Linux Desktop Web App Build (8+ ชั่วโมง, เปิดโจทย์): ให้เพียงพรอมป์ตภาษาธรรมชาติและไม่มีโค้ดตั้งต้น GLM-5.1 สร้างสภาพแวดล้อมเดสก์ท็อปสไตล์ Linux ที่ใช้งานได้จริง—พร้อมทาสก์บาร์ หน้าต่าง ปฏิสัมพันธ์ และความเรียบร้อย—ในขณะที่รุ่นก่อนหน้าสร้างได้เพียงโครงพื้นฐาน ผลลัพธ์เหล่านี้ยืนยันความสามารถของ GLM-5.1 ในการรักษาโครงเรื่อง ประเมินตนเอง ปรับกลยุทธ์ และหลุดพ้นกับดักเชิงท้องถิ่นในงานระยะยาวมากๆ—ความสามารถที่ Z.ai ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับระบบเอเจนต์ในโลกจริง
GLM-5.1 ต่างจาก GLM-5 อย่างไร? GLM-5 และ GLM-5.1 เกี่ยวพันกันอย่างใกล้ชิด แต่ถูกวางตำแหน่งต่างกัน GLM-5 คือโมเดลฐานก่อนหน้าของ Z.AI สำหรับ Agentic Engineering ออกแบบมาสำหรับวิศวกรรมระบบที่ซับซ้อนและงานเอเจนต์ระยะไกล ด้วยสมรรถนะโค้ดและความสามารถเชิงเอเจนต์ระดับ SOTA แบบน้ำหนักเปิด และประสิทธิภาพการโค้ดที่เข้าใกล้ Claude Opus 4.5 ในสถานการณ์เขียนโค้ดจริง ทำได้ 77.8 บน SWE-bench Verified และ 56.2 บน Terminal Bench 2.0
ในทางตรงกันข้าม GLM-5.1 ถูกวางเป็นก้าวต่อไปสู่ งานระยะยาว และการดำเนินการต่อเนื่องที่เชื่อถือได้มากขึ้น เพิ่มเสถียรภาพ ความสม่ำเสมอ และการใช้เครื่องมือในการทำงานยาว และมีการจัดแนวโดยรวมใกล้กับ Claude Opus 4.6 มากขึ้น กล่าวอีกนัย GLM-5 คือโมเดลฐานเชิงวิศวกรรมรุ่นก่อน ขณะที่ GLM-5.1 คือรุ่นเรือธงที่เน้นความทนทานเชิงงานมากกว่า
ยังมีความต่างเชิงสถาปัตยกรรมและการฝึกในเจเนอเรชัน GLM-5 ที่อธิบายการก้าวกระโดด GLM-5 ขยายจาก 355B parameters (32B activated) เป็น 744B parameters (40B activated) เพิ่มข้อมูลพรีเทรนจาก 23T เป็น 28.5T เสริมเฟรมเวิร์กการเรียนรู้แบบเสริมแรงอะซิงโครนัส และบูรณาการ DeepSeek Sparse Attention เพื่อคงคุณภาพข้อความยาวพร้อมเพิ่มประสิทธิภาพ รายละเอียดเหล่านี้ผูกกับ GLM-5 แต่เป็นฐานที่ GLM-5.1 ดูเหมือนจะต่อยอด
GLM-5.1 เทียบกับโมเดลแนวหน้ารายอื่น GLM-5.1 โดดเด่นในฐานะ คู่แข่งโอเพนซอร์สที่แข็งแกร่งที่สุด ขณะเดียวกันก็ให้สัดส่วนราคา/ประสิทธิภาพที่น่าดึงดูด
ตารางเปรียบเทียบ: เบนช์มาร์กหลักด้านโค้ดและเอเจนต์ (เมษายน 2026)
GLM-5.1 58.4 (SOTA) 42.7 63.5 45.3 (94.6% of Opus) Yes (600+ iter, 8 hrs) Yes $0.54 / $4.40 GLM-5 55.1 35.9 56.2 35.4 Limited Yes Lower (pre-hike) GPT-5.4 57.7 — — — Strong No Higher Claude Opus 4.6 57.3 — — 47.9 Strongest No ~250–470% more expensive Gemini 3.1 Pro 54.2 — — — Good No Higher
บทสรุป : GLM-5.1 ชนะด้านการเข้าถึงแบบโอเพนซอร์ส ต้นทุน และตัวชี้วัดโค้ดระยะยาวเฉพาะบางมิติ ต่อกรกับผู้นำปิดซอร์สในสถานการณ์เอเจนต์ ขณะทำให้ความสามารถแนวหน้าถูกเปิดกว้าง
สถานการณ์การใช้งานของ GLM-5.1
1) วิศวกรรมซอฟต์แวร์อัตโนมัติ GLM-5.1 น่าดึงดูดที่สุดเมื่อภารกิจเหมือนสปรินต์วิศวกรรมจริง: อ่านโค้ดเบส วางแผนการเปลี่ยนแปลง ลงมือทำ ทดสอบ แก้รีเกรสชัน และวนจนผลลัพธ์นิ่ง โน้ตการปล่อยเน้นชัดถึงการวางแผนอัตโนมัติ การดำเนินการต่อเนื่อง แก้บั๊ก และวนกลยุทธ์ ทำให้โมเดลนี้เหมือนถูกสร้างมาสำหรับเอเจนต์โค้ดและสายพานส่งมอบซอฟต์แวร์
2) เวิร์กโฟลว์เอเจนต์รันนาน หากกรณีใช้งานของคุณต้องเรียกใช้เครื่องมือมาก มีเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนยาว หรือการแก้ไขตนเองซ้ำๆ การออกแบบของ GLM-5.1 ตรงโจทย์ เอกสารเน้นการเรียกใช้เครื่องมือ เอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง การผสาน MCP และการสตรีมเครื่องมือ ซึ่งล้วนเป็นประโยชน์เมื่อโมเดลไม่ได้แค่ตอบ แต่ทำงานอยู่ภายในระบบที่ใหญ่กว่า
3) งานความรู้ในองค์กรและการทำรายงาน GLM-5.1 ยังถูกวางสำหรับงานเพิ่มผลิตภาพในสำนักงาน เช่นเวิร์กโฟลว์ PowerPoint, Word, PDF และ Excel Z.ai ระบุว่ามันปรับปรุงการจัดระเบียบเนื้อหาที่ซับซ้อน การออกแบบเลย์เอาต์ เอาต์พุตเชิงโครงสร้าง และความเรียบร้อยเชิงภาพ จึงเหมาะสำหรับการสร้างรายงาน สื่อการสอน สรุปงานวิจัย และงานเอกสารหนักอื่นๆ
4) การทำต้นแบบ Front-end และอาร์ติแฟกต์ Z.ai ระบุว่า GLM-5.1 เหมาะกับการสร้างเว็บไซต์ หน้าอินเทอร์แอคทีฟ และการทำต้นแบบฝั่งหน้าบ้าน ด้วยโครงที่น้อยเทมเพลตและคุณภาพการทำงานเสร็จที่ดีขึ้น สื่อถึงความเหมาะกับทีมผลิตภัณฑ์ที่ต้องการสะพานจากบรีฟสู่ต้นแบบอย่างรวดเร็ว โดยต้นแบบต้องใช้งานได้จริงไม่ใช่แค่สวย
5) บทสนทนาที่ซับซ้อนและการทำตามคำสั่ง แม้ไฮไลต์จะเป็นด้านโค้ด GLM-5.1 ยังอธิบายว่าดีขึ้นใน Q&A แบบเปิด ข้อกำหนดซับซ้อน และปฏิสัมพันธ์หลายรอบ ทำให้มีประโยชน์สำหรับเวิร์กโฟลว์ผู้ช่วยที่โมเดลต้องตามเงื่อนไข ปรับผลลัพธ์ และรักษาบริบทตลอดบทสนทนาที่ยาวขึ้น
บทสรุป: เหตุใด GLM-5.1 จึงสำคัญในปี 2026 GLM-5.1 ไม่ใช่แค่รุ่นเพิ่มทีละน้อย—มันส่งสัญญาณการมาถึงของ AI เชิงเอเจนต์แบบโอเพนซอร์สที่พร้อมจริง โดยโดดเด่นในเบนช์มาร์กวิศวกรรมโลกจริงที่ยากที่สุด ขณะยังคงราคาเอื้อมถึงและเปิด Z.ai ยกระดับมาตรฐานทั้งอุตสาหกรรม ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนาเดี่ยว ทีมองค์กร หรือ นักวิจัย GLM-5.1 มอบความเป็นอิสระที่ไร้คู่แข่งสำหรับงานโค้ดระยะยาวในต้นทุนที่ต่ำกว่าคู่แข่งปิดซอร์สมาก
พร้อมลองหรือยัง? ตรวจสอบโมเดล GLM-5.1 บน CometAPI, ที่เก็บบน Hugging Face หรือ GLM Coding Plan เพื่อเข้าถึงได้ทันที
.webp&w=3840&q=75)
