Thanawat Wongchai

Posted on Aug 16 Originally published at apidog.com

GLM-5.3 คืออะไร? ทำความเข้าใจโมเดลเขียนโค้ดแบบ Open-Weight ของ Zhipu

GLM-5.3 คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่จาก Zhipu AI ห้องแล็บจากจีนที่ดำเนินงานในระดับสากลภายใต้ชื่อ Z.ai เปิดตัวเมื่อวันที่ 14 สิงหาคม 2026 โดยเป็นการอัปเกรดจาก GLM-5 ผ่านการฝึกอบรมหลังการใช้งาน (post-training) ที่เน้นงานเขียนโค้ดและงานเอเจนต์ Zhipu ระบุว่าความสามารถด้านการเขียนโค้ดดีขึ้น 50% เมื่อเทียบกับ GLM-5.2 และมีแผนเผยแพร่น้ำหนักโมเดลแบบเปิดบน Hugging Face ราวสองสัปดาห์หลังเปิดตัว

ลองใช้ Apidog วันนี้

การเปิดตัวนี้น่าสนใจเพราะ Zhipu ซึ่ง Seeking Alpha เรียกว่า “ผู้ท้าชิง OpenAI ของจีน” กำลังส่งโมเดลเขียนโค้ดที่บริษัทระบุว่า “ใกล้เคียงกับ Claude Fable 5” พร้อมแผนเปิดน้ำหนักโมเดลต่อสาธารณะ การเปิดตัวเกิดขึ้นหนึ่งวันหลัง DeepSeek รุ่นล่าสุด ซึ่งครอบคลุมไว้ในคู่มือ DeepSeek V4 Pro API

บทความนี้สรุปความสามารถของ GLM-5.3 แยกผล benchmark ที่เป็นผลภายในออกจากผลที่รายงานสาธารณะ และแสดงวิธีทดสอบ API แบบใช้งานได้ทันที

สรุปโดยย่อ

GLM-5.3 เปิดตัววันที่ 14 สิงหาคม 2026 โดย Zhipu AI (Z.ai) และใช้โมเดลพื้นฐาน GLM-5 เดิม
การเปลี่ยนแปลงหลักมาจาก post-training ไม่ใช่การฝึกโมเดลฐานใหม่
Terminal-Bench 3.0 เพิ่มจาก 4.6 เป็น 28.3 หรือประมาณ 6.2 เท่า และรายงานว่าเป็นอันดับหนึ่งในกลุ่มโมเดลเปิด
CyberGym ได้ 84.5% และ ExploitBench ได้ 54.4%
Zhipu วางแผนปล่อย open weights บน Hugging Face ราววันที่ 28 สิงหาคม 2026
ตระกูล GLM-5 ใช้สถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE): พารามิเตอร์รวม 744B, ใช้งานราว 40B ต่อ forward pass และมี context window 200K โทเค็น
API รองรับรูปแบบ OpenAI-compatible ที่ https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions
ณ วันเปิดตัว ยังไม่มีราคาสำหรับ GLM-5.3 โดยเฉพาะ

GLM-5.3 คืออะไร

GLM-5.3 เป็นรุ่นย่อยลำดับที่สามของตระกูล GLM-5 และปรับจูนสำหรับงานเขียนโค้ดกับงานเอเจนต์โดยเฉพาะ ตามเอกสารทางการ โมเดลฐาน GLM-5 มีสเปกดังนี้

รายการ	ค่า
สถาปัตยกรรม	Mixture of Experts
พารามิเตอร์รวม	744B
พารามิเตอร์ที่ใช้งานต่อ forward pass	ประมาณ 40B
Context window	200K โทเค็น

สเปกของโมเดลฐานไม่ได้เปลี่ยนใน GLM-5.3 จุดที่เปลี่ยนคือ post-training pipeline ซึ่ง Zhipu ใช้ปรับปรุงความสามารถด้านงานเทอร์มินัล งานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระยะยาว และการวิเคราะห์ความปลอดภัย

ในเชิงปฏิบัติ GLM-5.3 เหมาะกับทีมที่ต้องการประเมินโมเดลสำหรับ:

เอเจนต์ที่สั่งงานผ่าน terminal
งาน CI/CD อัตโนมัติ
งานแก้ไขโค้ดระดับ repository
งานเขียนโค้ดหลายขั้นตอน
การวิเคราะห์ความปลอดภัยเชิงโค้ด

เกณฑ์มาตรฐาน GLM-5.3: อ่านตัวเลขอย่างไร

รายงานจาก BigGo Finance และ Pandaily ระบุผลลัพธ์ต่อไปนี้

เกณฑ์มาตรฐาน	ผลลัพธ์ GLM-5.3	บริบท	ที่มา
Terminal-Bench 3.0	28.3 จากเดิม 4.6	เพิ่มขึ้น 6.2 เท่า; อันดับหนึ่งในกลุ่มโมเดลโอเพ่นซอร์ส	รายงานการเปิดตัว
Agents’ Last Exam	อันดับหนึ่งในกลุ่มโมเดลโอเพ่นซอร์ส	ไม่เปิดเผยคะแนน	รายงานการเปิดตัว
CyberGym	84.5%	สูงกว่า Claude Mythos 5 และ GPT-5.6 Sol เล็กน้อย	รายงานการเปิดตัว
ExploitBench	54.4%	ยังตามหลังโมเดลระดับแนวหน้า	รายงานการเปิดตัว
SWE-Marathon	ประมาณ 2 เท่าของ GLM-5.2	งานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระยะยาว	ผลภายในของ Zhipu
ความสามารถด้านการเขียนโค้ดรวม	+50% เทียบกับ GLM-5.2	ข้อกล่าวอ้างหลักของ Zhipu	ผลภายในของ Zhipu

ประเด็นสำคัญคือแยกผลที่มี leaderboard หรือรายงานสาธารณะออกจากผลภายในของผู้พัฒนาเอง

สิ่งที่ผลลัพธ์บอกได้

การเพิ่มขึ้นของ Terminal-Bench 3.0 จาก 4.6 เป็น 28.3 มีนัยสำคัญ เพราะ benchmark นี้ทดสอบความสามารถของโมเดลในการ:

เชื่อมคำสั่ง shell หลายขั้นตอน
อ่านและตีความ output
แก้ไขข้อผิดพลาดระหว่างทาง
ดำเนินงานจนเสร็จโดยไม่หลุดจากเป้าหมาย

หากคุณสร้าง coding agent ที่ทำงานกับ repository จริง ความสามารถลักษณะนี้สำคัญกว่าความสามารถในการตอบคำถามโค้ดสั้น ๆ

สิ่งที่ยังต้องตรวจสอบ

ข้ออ้างว่าเขียนโค้ดดีขึ้น 50% และผล SWE-Marathon เพิ่มเป็นสองเท่ายังเป็นตัวเลขภายในของ Zhipu จึงควรรอการประเมินอิสระหลังมีการปล่อยน้ำหนักโมเดล หรือทดสอบกับชุดงานของทีมคุณเองก่อนตัดสินใจย้ายระบบ

“ใกล้เคียงกับ Claude Fable 5” หมายถึงอะไร

Zhipu วางตำแหน่ง GLM-5.3 ว่าใกล้เคียงกับ Claude Fable 5 ในงานเขียนโค้ดและงานเอเจนต์ คำว่า “ใกล้เคียง” ไม่ได้หมายความว่าเหนือกว่าในทุกแกน

จุดที่ GLM-5.3 ดูแข่งขันได้

งาน agentic ที่ต้องใช้ terminal
งานเขียนโค้ดแบบหลายขั้นตอน
งาน automation ใน CI
งานระดับ repository
CyberGym ที่รายงานผล 84.5%

จุดที่ยังมีช่องว่าง

ExploitBench ที่ 54.4% ยังตามหลังโมเดลระดับแนวหน้า งานประเภทนี้มักต้องใช้เหตุผลเชิงลึกหลายขั้นตอนภายใต้ข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน จึงเป็นพื้นที่ที่โมเดลปิดระดับแนวหน้าอาจยังได้เปรียบ

สำหรับการเปรียบเทียบโมเดลในหมวด benchmark ใกล้เคียงกัน ดูได้จากการเปรียบเทียบ Grok 4.6 vs GPT-5.6 vs Claude Fable 5

แผนปล่อย open weights บน Hugging Face

Zhipu ระบุว่าจะเผยแพร่น้ำหนักโมเดล GLM-5.3 บนองค์กร zai-org ใน Hugging Face ราววันที่ 28 สิงหาคม 2026 หรือประมาณสองสัปดาห์หลังการเปิดตัว API

ช่วงเวลาสองสัปดาห์นี้มีไว้สำหรับการตรวจสอบความเสี่ยงก่อนเผยแพร่น้ำหนักโมเดลสู่สาธารณะ โดย Zhipu ระบุว่าเป็นระบบประเมินความเสี่ยงที่ครอบคลุมที่สุดของบริษัท

สิ่งที่ต้องเตรียมหากต้องการ self-host

แม้ GLM-5 จะเปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียงประมาณ 40B ต่อ token แต่โมเดลมีพารามิเตอร์รวม 744B ดังนั้นการรันแบบ full precision ยังต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานระดับเซิร์ฟเวอร์และหลาย GPU

แนวทางที่ใช้งานได้จริง:

เริ่มประเมินผ่าน hosted API ก่อน
เก็บ prompt, output และ latency เป็น baseline
รอรุ่น quantized จากชุมชนหรือผู้ให้บริการ
ทดสอบ self-hosted deployment กับ baseline เดิม
เปรียบเทียบคุณภาพ, latency และต้นทุนต่อ request

ดูรายละเอียดการเตรียมโครงสร้างพื้นฐานได้ในคู่มือโฮสต์ GLM-5.3 ด้วยตัวเอง

GLM-5.3 ในภูมิทัศน์โมเดลเปิด

GLM-5.3 ถูกเปิดตัวใกล้กับ DeepSeek V4 Pro แต่มีจุดเน้นต่างกัน:

DeepSeek V4 Pro: โมเดลเรือธงสำหรับงานทั่วไป
GLM-5.3: เน้น coding agent, terminal และงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์

หาก workload หลักของคุณคือ coding automation ควรทำ A/B evaluation ระหว่างโมเดลโดยใช้ task จริงของทีม ไม่ควรตัดสินจากคะแนน benchmark เพียงอย่างเดียว

ด้านต้นทุน Zhipu ยังไม่ได้ประกาศราคา GLM-5.3 เฉพาะรุ่น ณ วันเปิดตัว สำหรับจุดอ้างอิง หน้าราคาอย่างเป็นทางการ ระบุราคา GLM-5.2 ที่:

อินพุต: 1.4 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเค็น
เอาต์พุต: 4.4 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเค็น

ตรวจสอบราคาปัจจุบันก่อนนำไปคำนวณงบประมาณ โดยเฉพาะเมื่อราคา API ของโมเดลเปิดปรับเปลี่ยนได้เร็ว ดังที่เห็นจากคู่มือการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน API ของ DeepSeek

หากต้องการเปรียบเทียบตัวเลือกสำหรับการรันภายในองค์กร ดูLLM ท้องถิ่นที่ดีที่สุดในปี 2026

โควตา GLM Coding Plan ถูกรีเซ็ต

Zhipu รีเซ็ตโควตา GLM Coding Plan สำหรับผู้ใช้ทุกคนเมื่อวันที่ 14 สิงหาคม หากคุณสมัครผ่าน Z.ai คุณสามารถใช้โควตาใหม่เพื่อทดสอบ GLM-5.3 ได้ทันที

Coding Plan เป็นบริการแบบอัตราคงที่สำหรับเครื่องมือเขียนโค้ด ซึ่งแยกจากการคิดค่าบริการ API ตามจำนวนโทเค็น

สำหรับผู้ใช้ในจีนแผ่นดินใหญ่ ให้ใช้ open.bigmodel.cn ซึ่งมีแพ็กเกจและระบบคิดค่าบริการของตนเอง

เริ่มใช้ GLM-5.3 API ในห้านาที

API ของ Z.ai รองรับรูปแบบ OpenAI-compatible ดังนั้นคุณสามารถนำโค้ดที่เรียก Chat Completions API เดิมมาปรับใช้ได้ง่าย

ภูมิภาค	Endpoint
นานาชาติ	`https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions`
จีนแผ่นดินใหญ่	`https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions`

การยืนยันตัวตนใช้ Bearer token

ข้อควรระวัง: ณ เวลาเปิดตัว เอกสารทางการยังระบุ glm-5 เป็น model ID ที่ชัดเจน ตัวอย่าง glm-5.3 ด้านล่างอิงตามรูปแบบการตั้งชื่อของตระกูลโมเดล ควรตรวจสอบ model ID ล่าสุดในเอกสาร GLM-5ก่อนใช้งานจริง

ส่งคำขอด้วย cURL

export GLM_API_KEY="your-key-from-z.ai"

curl https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GLM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a bash script that finds the five largest files in a git repo, excluding the .git directory."
      }
    ],
    "temperature": 0.6,
    "max_tokens": 1024
  }'

รูปแบบ response สอดคล้องกับ OpenAI Chat Completions API โดยจะมี:

choices สำหรับผลลัพธ์ของโมเดล
choices[0].message.content สำหรับข้อความตอบกลับ
usage สำหรับจำนวนโทเค็นที่ใช้

ทดสอบ API โดยไม่ต้องแก้ cURL ซ้ำ

คุณสามารถนำเข้าคำขอนี้เข้า Apidog แล้วตั้งค่าให้ใช้งานซ้ำได้ดังนี้

สร้าง environment ชื่อ zai-international
เพิ่มตัวแปร base_url เป็น https://api.z.ai
เพิ่มตัวแปรลับ GLM_API_KEY
สร้าง environment อีกตัวชื่อ zai-china
ตั้ง base_url เป็น https://open.bigmodel.cn
ใช้ {{base_url}}/api/paas/v4/chat/completions ใน request URL
เก็บ response ของแต่ละ prompt เป็น baseline สำหรับเปรียบเทียบภายหลัง

เมื่อเปลี่ยนภูมิภาคหรือ model ID คุณเพียงสลับ environment แทนการแก้ไข request ทุกจุด

สำหรับตัวอย่าง Python, Node.js, streaming และ error handling ดูคู่มือเริ่มต้นใช้งาน GLM-5.3 API ฉบับสมบูรณ์

วิธีประเมิน GLM-5.3 กับงานจริงของคุณ

อย่าใช้ benchmark สาธารณะเป็นเกณฑ์เดียว ให้สร้าง evaluation suite ขนาดเล็กจากงานที่ทีมทำจริง

ตัวอย่างชุดทดสอบสำหรับ coding agent:

1. แก้บั๊กจาก stack trace ที่ให้มา
2. เพิ่ม unit test ให้โมดูลเดิม
3. refactor ฟังก์ชันโดยไม่เปลี่ยน public API
4. วิเคราะห์สาเหตุที่ CI ล้มเหลวจาก log
5. เขียน bash script สำหรับตรวจสอบไฟล์ขนาดใหญ่ใน repository
6. สร้าง migration พร้อม rollback

เก็บข้อมูลต่อไปนี้สำหรับแต่ละโมเดล:

ตัวชี้วัด	คำถามที่ต้องตอบ
Task success rate	งานเสร็จถูกต้องหรือไม่
จำนวนรอบแก้ไข	ต้อง prompt ซ้ำกี่รอบ
Latency	ใช้เวลาตอบเท่าไร
Token usage	ใช้โทเค็นเท่าไรต่อ task
Code quality	โค้ดผ่าน test, lint และ review หรือไม่
Safety	โมเดลทำคำสั่งที่เสี่ยงโดยไม่ยืนยันหรือไม่

แนวทางนี้ช่วยให้คุณตัดสินใจจากข้อมูลของระบบจริง แทนที่จะยึดเฉพาะคะแนนจาก benchmark

คำถามที่พบบ่อย

GLM-5.3 เป็นโอเพ่นซอร์สหรือไม่

ยังไม่ใช่ในวันที่เปิดตัว API แต่ Zhipu ระบุว่าจะปล่อยน้ำหนักโมเดลแบบ open weight บน Hugging Face ราววันที่ 28 สิงหาคม 2026 หลังผ่านการตรวจสอบความเสี่ยง

GLM-5.3 ต่างจาก GLM-5.2 อย่างไร

โมเดลฐานเหมือนเดิม การปรับปรุงมาจาก post-training ที่ขยายขนาดขึ้น Zhipu รายงานว่าความสามารถด้านการเขียนโค้ดเพิ่มขึ้น 50%, Terminal-Bench 3.0 เพิ่มจาก 4.6 เป็น 28.3 และ SWE-Marathon เพิ่มราวสองเท่า

GLM-5.3 ราคาเท่าไร

Zhipu ยังไม่ประกาศราคาเฉพาะของ GLM-5.3 ณ วันเปิดตัว ราคา GLM-5.2 ที่ประกาศไว้คือ 1.4 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต และ 4.4 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต ตรวจสอบหน้าราคาทางการก่อนใช้งานจริง

สามารถรัน GLM-5.3 บนฮาร์ดแวร์ของตัวเองได้หรือไม่

ได้หลังจากปล่อยน้ำหนักโมเดล แต่การรันแบบ full precision ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับเซิร์ฟเวอร์หลาย GPU เนื่องจากโมเดลมีพารามิเตอร์รวม 744B แม้จะเปิดใช้งานราว 40B ต่อ forward pass รุ่น quantized จะช่วยลดข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์ได้

GLM-5.3 ดีกว่า Claude หรือ GPT สำหรับการเขียนโค้ดหรือไม่

ผลที่รายงานบ่งชี้ว่า GLM-5.3 แข่งขันได้มากในงาน terminal และงานเอเจนต์ โดยเฉพาะในกลุ่มโมเดลเปิด แต่ยังตามหลังโมเดลระดับแนวหน้าใน ExploitBench คำตอบที่ใช้งานได้จริงคือให้ทดสอบกับ evaluation suite ของคุณเองก่อนเปลี่ยน production workload เช่นเดียวกับที่คุณควรทดสอบ API ก่อนนำมาใช้

เริ่มต้นจากการทดสอบ ไม่ใช่การย้ายระบบ

GLM-5.3 มีข้อเสนอที่ชัดเจน: ความสามารถด้าน coding agent ที่รายงานว่าใกล้ระดับแนวหน้า, API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI และแผนปล่อย open weights ภายในสองสัปดาห์

วิธีเริ่มต้นที่มีความเสี่ยงต่ำคือ:

ส่ง cURL request ตัวอย่าง
สร้าง prompt ชุดเล็กจากงานจริง
บันทึก output, latency และ token usage
เปรียบเทียบกับโมเดลที่ใช้อยู่
ใช้ผลลัพธ์เป็น baseline เมื่อ open weights พร้อมใช้งาน

ดาวน์โหลด Apidog เพื่อจัดการ request, environment และชุดทดสอบของคุณ โดยแยก endpoint ของ Z.ai และ bigmodel.cn เป็น environment ที่สลับใช้งานได้ทันที

DEV Community