Thanawat Wongchai

Posted on Apr 10 • Originally published at apidog.com

GLM-5.1 เทียบ Claude, GPT, Gemini, DeepSeek: โมเดล Zhipu AI ดีแค่ไหน

สรุปย่อ

GLM-5.1 (744B MoE, 40-44B พารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่, ใบอนุญาต MIT) ทำคะแนนได้ 77.8% ใน SWE-bench เทียบกับ Claude Opus 4.6 ที่ 80.8% มีค่าใช้จ่าย 1.00 ดอลลาร์/3.20 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็น เทียบกับ Claude Opus 4.6 ที่ 15.00 ดอลลาร์/75.00 ดอลลาร์ เป็นโมเดลแบบเปิด (open-weights) ที่มีความสามารถสูงสุดในปี 2026 ซึ่งได้รับการฝึกฝนบนฮาร์ดแวร์ของ Huawei ทั้งหมด โดยไม่มี GPU ของ Nvidia เข้ามาเกี่ยวข้อง สำหรับทีมที่คำนึงถึงต้นทุนและต้องการประสิทธิภาพการเขียนโค้ดที่ใกล้เคียงระดับแนวหน้า GLM-5.1 เป็นตัวเลือกแบบเปิดที่แข็งแกร่งที่สุด

ทดลองใช้ Apidog วันนี้

บทนำ

GLM-5.1 จาก Zhipu AI (เปิดตัวเมื่อวันที่ 27 มีนาคม 2026) มีความสำคัญด้วยเหตุผลสองประการ นอกเหนือจากประสิทธิภาพดิบจากเกณฑ์มาตรฐาน: เป็นโมเดลแบบเปิด (open-weights) ภายใต้ใบอนุญาต MIT และได้รับการฝึกฝนบนชิป Huawei Ascend 910B จำนวน 100,000 ชิ้น — ไม่มีฮาร์ดแวร์ของ Nvidia เข้ามาเกี่ยวข้องเลย

สำหรับองค์กรที่กังวลเกี่ยวกับการพึ่งพาห่วงโซ่อุปทาน หรือต้องการปรับแต่งโมเดล ปัจจัยเหล่านี้มีความสำคัญไม่แพ้คะแนนเกณฑ์มาตรฐาน

ข้อมูลจำเพาะ

คุณสมบัติ	GLM-5.1
พารามิเตอร์	744B ทั้งหมด (MoE)
ใช้งานต่อโทเค็น	40-44B
สถาปัตยกรรมผู้เชี่ยวชาญ	256 ผู้เชี่ยวชาญ, 8 คนทำงานต่อโทเค็น
ขนาดบริบท	200K โทเค็น
เอาต์พุตสูงสุด	131,072 โทเค็น
ข้อมูลการฝึกฝน	28.5 ล้านล้านโทเค็น
ฮาร์ดแวร์ที่ใช้ฝึกฝน	100,000 Huawei Ascend 910B
ใบอนุญาต	MIT (โมเดลแบบเปิด)

โครงสร้างพารามิเตอร์รวม 744B เทียบกับ 40-44B ที่ใช้งานอยู่ เป็นลักษณะเฉพาะของสถาปัตยกรรม MoE: โมเดลมีขนาดใหญ่ในแง่ของความจุรวม แต่มีประสิทธิภาพในการอนุมานต่อโทเค็น เนื่องจากมีเพียงเศษส่วนของพารามิเตอร์เท่านั้นที่ทำงานสำหรับแต่ละโทเค็น

การเปรียบเทียบเกณฑ์มาตรฐาน

การให้เหตุผลและความรู้

เกณฑ์มาตรฐาน	GLM-5 (พื้นฐาน 5.1)	Claude Opus 4.6	หมายเหตุ
AIME 2025	92.7%	~88%	GLM-5 ทำงานได้ดีกว่า
GPQA Diamond	86.0%	91.3%	Claude เป็นผู้นำ
MMLU	88-92%	~90%+	เทียบเท่า

การเขียนโค้ด

เกณฑ์มาตรฐาน	GLM-5.1	Claude Opus 4.6
SWE-bench	77.8%	80.8%
LiveCodeBench	52.0%	สูงกว่า

GLM-5.1 ทำคะแนนได้ 77.8% ใน SWE-bench — ตามหลัง Claude Opus 4.6 อยู่ 3 จุด แต่สูงกว่า GPT-5, Gemini และ DeepSeek อย่างมีนัยสำคัญในเกณฑ์มาตรฐานนี้ การปรับปรุงประสิทธิภาพการเขียนโค้ด 28% จาก GLM-5 เป็น 5.1 มาจากการปรับแต่งหลังการฝึกฝน ไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรม

ความพึงพอใจของมนุษย์ (LMArena)

GLM-5 อยู่อันดับ 1 ในบรรดาโมเดลแบบเปิด (open-weights) บน LMArena สำหรับทั้งส่วนของข้อความและโค้ด ในบรรดาโมเดลทั้งหมด โมเดลนี้สามารถแข่งขันกับโมเดลแบบปิดชั้นนำได้

การเปรียบเทียบราคา

โมเดล	อินพุต (ต่อ 1 ล้านโทเค็น)	เอาต์พุต (ต่อ 1 ล้านโทเค็น)
GLM-5.1	$1.00	$3.20
DeepSeek V3.2	$0.27	$1.10
Claude Sonnet 4.6	$3.00	$15.00
GPT-5.2	$3.00	$12.00
Claude Opus 4.6	$15.00	$75.00
Gemini 2.5 Pro	$1.25	$10.00

GLM-5.1 ให้ประสิทธิภาพการเขียนโค้ดประมาณ 94.6% ของ Claude Opus 4.6 ด้วยต้นทุนเพียง 1/15 (อ้างอิงจากข้อมูลภายในของ Zhipu AI; การตรวจสอบอิสระสำหรับตัวเลข 94.6% โดยเฉพาะยังอยู่ระหว่างดำเนินการ)

สำหรับทีมที่ใช้งานเอเจนต์เขียนโค้ดในระดับการผลิตจำนวนมาก ความแตกต่างด้านต้นทุนนี้เปลี่ยนแปลงเศรษฐศาสตร์อย่างมีนัยสำคัญ

ข้อได้เปรียบของโมเดลแบบเปิด (Open-weights)

GLM-5.1 พร้อมใช้งานบน Hugging Face ภายใต้ใบอนุญาต MIT ทีมสามารถ:

ดาวน์โหลดและโฮสต์ด้วยตนเอง (ต้องใช้พื้นที่ประมาณ 1.49TB สำหรับ BF16 เต็มรูปแบบ)
ปรับแต่ง (fine-tune) บนข้อมูลเฉพาะโดเมน
ปรับใช้งานโดยควบคุมการจัดการข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานได้อย่างเต็มที่
แก้ไขสถาปัตยกรรมโมเดลหรือปรับแต่งหลังการฝึกฝนสำหรับงานเฉพาะ

ข้อกำหนดพื้นที่จัดเก็บ 1.49TB และโครงสร้างพื้นฐาน GPU สำหรับพารามิเตอร์ 744B ทำให้การโฮสต์ด้วยตนเองเต็มรูปแบบมีราคาแพง สำหรับทีมส่วนใหญ่ การเข้าถึงผ่าน API เป็นวิธีที่ใช้งานได้จริงมากกว่า

ข้อจำกัด

เฉพาะข้อความ: GLM-5.1 ประมวลผลเฉพาะอินพุตที่เป็นข้อความเท่านั้น ไม่มีความเข้าใจรูปภาพ เสียง หรือวิดีโอ สิ่งนี้จำกัดกรณีการใช้งานเมื่อเทียบกับโมเดลหลายรูปแบบ (multimodal) เช่น GPT-5.2 และ Gemini 2.5 Pro

ความเป็นอิสระของเกณฑ์มาตรฐาน: เกณฑ์มาตรฐานการเขียนโค้ดของ GLM-5.1 ใช้ Claude Code เป็นกรอบการประเมิน การตรวจสอบอิสระของคะแนนที่แน่นอนบนโครงสร้างพื้นฐานการประเมินที่ไม่ใช่ Claude กำลังอยู่ระหว่างดำเนินการ

น้ำหนักโมเดล GLM-5.1 ยังไม่เปิดเผย: ปัจจุบันมีเพียงน้ำหนักโมเดล GLM-5 เท่านั้นที่เปิดเผยต่อสาธารณะ GLM-5.1 พร้อมใช้งานผ่าน API; แต่น้ำหนักโมเดล 5.1 ยังไม่ได้รับการเผยแพร่ ณ วันที่เผยแพร่บทความนี้

ข้อกำหนดพื้นที่จัดเก็บ: 1.49TB สำหรับการโฮสต์ด้วยตนเอง การปรับใช้งานด้วยตนเองที่ทำได้จริงต้องมีการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานจำนวนมาก

การทดสอบ GLM-5.1 ด้วย Apidog

ผ่าน WaveSpeedAI (แนะนำสำหรับการเข้าถึง API):

POST https://api.wavespeed.ai/api/v1/chat/completions
Authorization: Bearer {{WAVESPEED_API_KEY}}
Content-Type: application/json

{
  "model": "glm-5",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "{{coding_task}}"
    }
  ],
  "temperature": 0.2,
  "max_tokens": 4096
}

เปรียบเทียบกับ Claude Opus 4.6:

POST https://api.anthropic.com/v1/messages
x-api-key: {{ANTHROPIC_API_KEY}}
anthropic-version: 2023-06-01
Content-Type: application/json

{
  "model": "claude-opus-4-6",
  "max_tokens": 4096,
  "messages": [{"role": "user", "content": "{{coding_task}}"}]
}

ใช้ตัวแปร {{coding_task}} เดียวกันสำหรับทั้งสองโมเดล เปรียบเทียบ:

ความถูกต้องของโค้ด (ใช้งานได้หรือไม่?)
คุณภาพของโค้ด (อ่านง่ายและมีโครงสร้างที่ดีหรือไม่?)
ความยาวของคำตอบ (สั้นกว่า = เน้นเนื้อหามากกว่า)
การใช้โทเค็น (ตรวจสอบข้อมูลเมตาของคำตอบ)

เมื่อเทียบกับราคา 1.00 ดอลลาร์/3.20 ดอลลาร์ กับ 15.00 ดอลลาร์/75.00 ดอลลาร์ งานเขียนโค้ดเดียวกันจะมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าประมาณ 20-25 เท่าบน Claude Opus 4.6

ใครควรใช้ GLM-5.1

เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ:

ทีมที่ต้องการประสิทธิภาพการเขียนโค้ดระดับแนวหน้าด้วยต้นทุนที่ลดลง
องค์กรที่ต้องการโมเดลแบบเปิด (open-weights) เพื่อวัตถุประสงค์ด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบหรือการปรับแต่ง
นักพัฒนาที่สร้างสำหรับตลาดจีนหรือกรณีการใช้งานหลายภาษา
ทีมวิจัยที่ศึกษาโมเดลแบบเปิดที่ใกล้เคียงระดับแนวหน้า

มีทางเลือกที่ดีกว่าสำหรับ:

กรณีการใช้งานหลายรูปแบบ (Multimodal): GPT-5.2 หรือ Gemini 2.5 Pro
ความสามารถในการให้เหตุผลสูงสุดโดยไม่คำนึงถึงต้นทุน: Claude Opus 4.6
ตัวเลือกที่ถูกที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้: DeepSeek V3.2 ในราคา 0.27 ดอลลาร์/1.10 ดอลลาร์

คำถามที่พบบ่อย

GLM-5.1 พร้อมใช้งานผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI หรือไม่?

โมเดล GLM ใช้รูปแบบ API ที่เข้ากันได้กับ SDK ทั่วไป โปรดตรวจสอบเอกสารปัจจุบันของ Zhipu AI สำหรับรูปแบบปลายทางที่แน่นอน

การฝึกฝนบนฮาร์ดแวร์ Huawei มีนัยสำคัญอย่างไร?

โมเดลระดับแนวหน้าส่วนใหญ่ได้รับการฝึกฝนบนคลัสเตอร์ Nvidia A100/H100 การที่ GLM-5.1 แสดงประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงระดับแนวหน้าบนฮาร์ดแวร์ Huawei Ascend พิสูจน์ให้เห็นว่ามีทางเลือกอื่นนอกเหนือจากโครงสร้างพื้นฐานของ Nvidia ที่ใช้งานได้จริง

ใบอนุญาต MIT อนุญาตให้ใช้งานเชิงพาณิชย์หรือไม่?

ใช่ ใบอนุญาต MIT อนุญาตให้ใช้งานเชิงพาณิชย์ การปรับเปลี่ยน และการเผยแพร่ สิ่งนี้มีความยืดหยุ่นมากกว่าใบอนุญาตของโมเดลระดับแนวหน้าอื่นๆ ส่วนใหญ่

GLM-5.1 เปรียบเทียบกับโมเดลโอเพนซอร์สที่ดีที่สุดอย่างไร?

GLM-5 อยู่อันดับ 1 บน LMArena ในบรรดาโมเดลแบบเปิด (open-weights) แซงหน้า Llama, Qwen และทางเลือกแบบเปิดอื่นๆ

ขนาดบริบท 200K โทเค็นมีประโยชน์อย่างไร?

200K โทเค็นสามารถบรรจุคำได้ประมาณ 150,000 คำ ซึ่งเท่ากับหนังสือทั้งเล่ม ฐานโค้ดขนาดใหญ่ หรือเอกสารหลายฉบับพร้อมกัน สำหรับแอปพลิเคชันที่มีบริบทขนาดยาว เช่น การวิเคราะห์เอกสาร หรือการตรวจสอบฐานโค้ดขนาดใหญ่ สิ่งนี้เพียงพอสำหรับกรณีการใช้งานจริงส่วนใหญ่

DEV Community