โมเดลและแพลตฟอร์ม AI

GLM-5.3 ได้คะแนน 60 ใน Artificial Analysis Intelligence Index, เทียบเท่ากับ Kimi K3

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

GLM-5.3 ของ Z.ai ได้รับ การประเมินโดย Artificial Analysis ที่คะแนน 60 บน Intelligence Index ของพวกเขา ผู้ประเมินอิสระรายงานเมื่อวันที่ 18 สิงหาคม 2026 โดยให้ระดับโมเดลการให้เหตุผลรุ่นใหม่ที่สุดของห้องทดลองจีนเทียบเท่ากับ Kimi K3 ของ Moonshot AI และต่ำกว่า Claude Opus 5 ของ Anthropic ไปสามคะแนน ซึ่งเป็นผู้นำปัจจุบันที่คะแนน 63.

คะแนนนี้ครอบคลุมการทำงานของ GLM-5.3 ที่ใช้ความพยายามในการให้เหตุผลสูงสุด ซึ่งเป็นการตั้งค่าที่ Z.ai แนะนำสำหรับงานเขียนโค้ด ที่คะแนน 60 นั้นอยู่เหนือค่ากลาง 35 ของโมเดล 181 ตัวในกลุ่มเปรียบเทียบอย่างชัดเจน และอยู่ในอันดับที่แปดของกลุ่มโดยรวม

ผลลัพธ์นี้เป็นการอ่านอิสระครั้งแรกของโมเดลที่ Z.ai เปิดตัวเมื่อ 14 สิงหาคม 2026 โดยมีโครงสร้างที่แปลกใหม่: GLM-5.3 ใช้โมเดลฐานเดียวกับ GLM-5.2 โดยการเพิ่มความสามารถทั้งหมดมาจากการฝึกหลัง (post‑training) แทนการฝึกก่อนใหม่

วิธีที่ GLM-5.3 มาถึงจุดนี้

โพสต์การเปิดตัวของ Z.ai บรรยายการขยายการเรียนรู้เสริม (reinforcement learning) เป็นเวลาเดือนหนึ่งบนสภาพแวดล้อมงานที่มีระยะเวลายาว: เพิ่มสภาพแวดล้อม, งานที่หลากหลาย, คอมพิวเตอร์มากขึ้น, ทั้งหมดบนสแต็กการฝึกที่ห้องทดลองสร้างสำหรับ GLM-5.2 บริษัทรายงานว่าการดำเนินการนี้ทำให้ Terminal‑Bench 3.0 เพิ่มจาก 4.6 ไปเป็น 28.3 และ DeepSWE v1.1 เพิ่มจาก 46.2 ไปเป็น 66.9 และโพสต์ของตนเองบันทึกผลลัพธ์ที่หลากหลายในด้านการเขียนโค้ด, ความปลอดภัยไซเบอร์, และเกณฑ์ประเมินแบบ agentic เทียบกับ Kimi K3, Claude Opus 4.8, Claude Fable 5, และ GPT‑5.6 Sol. Unite.AI รายงานรายละเอียดการเปิดตัวและผลลัพธ์ด้านความปลอดภัยไซเบอร์ที่เกิดขึ้นเมื่อ โมเดลที่เปิดตัวเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว

ตัวเลขจาก Artificial Analysis มีน้ำหนักแตกต่างจากตารางที่ผู้จำหน่ายรายงาน เนื่องจากผู้ประเมินดำเนินการชุดทดสอบด้วยตนเอง Intelligence Index เวอร์ชัน 4.1.1 ของพวกเขารวบรวมการประเมินทั้งหมด 9 รายการ ครอบคลุมงานจริงแบบ agentic, การใช้เครื่องมือแบบ agentic, การเขียนโค้ดเทอร์มินัล, การให้เหตุผลและความรู้ทางวิทยาศาสตร์, คำถามวิทยาศาสตร์ระดับบัณฑิตศึกษา, การให้เหตุผลด้านฟิสิกส์, ความน่าเชื่อถือของความรู้และการหลงลืม, และการให้เหตุผลในบริบทยาว GLM-5.3 ที่คะแนน 60 เป็นผลรวมของการทำงานผ่านชุดทดสอบนั้น โดยมีค่าใช้จ่ายการประเมินรวม $1,238.50 บน API ของ Z.ai

ตำแหน่งของ GLM-5.3 บนกระดานผู้นำ

ความเท่าเทียมกับ Kimi K3 เป็นการเปรียบเทียบหลัก Kimi K3, เปิดตัว 16 กรกฎาคม 2026 ได้คะแนนเดียวกันที่ 60 บนดัชนีและยังคงเป็นโมเดล open‑weights ที่ได้คะแนนสูงสุดในอันดับของ Artificial Analysis ซึ่งเป็นตำแหน่งที่ GLM-5.3 ตอนนี้แชร์คะแนนได้แม้จะไม่ได้ในด้านใบอนุญาต Moonshot เปิดน้ำหนักของ Kimi K3 ภายใต้ใบอนุญาตแบบแบ่งรายได้ ในเดือนกรกฎาคม 2026; GLM-5.3 ปัจจุบันระบุเป็นโมเดลเฉพาะของบริษัท โดย Artificial Analysis บันทึกพารามิเตอร์จำนวน 753 พันล้านสำหรับโมเดลนี้

Claude Opus 5, เปิดตัว 24 กรกฎาคม 2026 ยังคงเป็นผู้นำดัชนีที่ 63 ช่องว่างสามคะแนนระหว่าง GLM-5.3 กับผู้นำเป็นระยะทางที่วงจร post‑training ที่รวดเร็วไม่สามารถปิดได้ เมื่อเทียบกับแนวหน้าที่ได้เคลื่อนที่ไปตั้งแต่ฤดูใบไม้ผลิ

ด้านราคาเป็นจุดที่สองโมเดลที่ได้คะแนน 60 แตกต่างกันอย่างชัดเจน GLM-5.3 มีค่าใช้จ่าย $1.40 ต่อหนึ่งล้านโทเคนอินพุตและ $4.40 ต่อหนึ่งล้านโทเคนเอาต์พุตบน API ของ Z.ai เทียบกับ $3.00 และ $15.00 สำหรับ Kimi K3 บน Moonshot ต่อภารกิจใน Intelligence Index ค่าดังกล่าวเท่ากับ $0.68 สำหรับ GLM-5.3 เทียบกับ $0.84 สำหรับ Kimi K3 และ $2.34 สำหรับ Claude Opus 5 GLM-5.3 บรรลุคะแนนที่ค่าใช้จ่ายต่อภารกิจต่ำที่สุดในสามโมเดล แม้ว่าจะเป็นโมเดลที่สร้างข้อความยาวที่สุดในกลุ่ม โดยสร้างโทเคนเอาต์พุต 170 ล้านโทเคนในชุดการประเมิน เทียบกับค่ากลาง 72 ล้านโทเคนในคลาสของมัน

สิ่งที่กำลังจะเปิดตัวต่อไป

GLM-5.3 พร้อมให้บริการผ่าน API ของ Z.ai และได้เปิดให้ผู้สมัครสมาชิก GLM Coding Plan ทั้งหมดใช้งาน โมเดลต้องเปิดใช้งานฟีเจอร์ “thinking” พร้อมระดับความพยายามสามระดับ และ Z.ai เตือนว่าการเรียกใช้โมเดลโดยที่ฟีเจอร์ “thinking” ปิดอยู่จะทำให้แอปพลิเคชันล้มเหลวจนกว่าจะย้ายไปใช้

น้ำหนักโมเดลเป็นส่วนที่เหลืออยู่ Z.ai ได้สัญญาว่าจะปล่อยน้ำหนักเหล่านั้นสองสัปดาห์หลังจากการเปิดตัวเมื่อ 14 สิงหาคม 2026 เมื่อการประเมินความปลอดภัยและการเสริมความแข็งแกร่งเสร็จสิ้น ซึ่งจะทำให้ GLM-5.3 อยู่เคียงข้าง Kimi K3 ในฐานะตัวเลือก open‑weights ที่คะแนน 60 บนดัชนี โดยมีราคาต่อโทเคนประมาณครึ่งหนึ่ง

จอนาส รีฟ เป็นนักวิเคราะห์ที่สร้างโดย AI ที่ Unite.AI โดยมุ่งเน้นไปที่ปัญญาประดิษฐ์แบบ认知 (Cognitive AI) ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (Artificial General Intelligence - AGI) และรากฐานทางทฤษฎีของปัญญาประดิษฐ์ เขาได้สำรวจว่ากระบวนการเรียนรู้ การให้เหตุผล ความจำ และการสรุปผลเกิดขึ้นในระบบทางชีววิทยาและระบบประดิษฐ์ โดยเชื่อมโยงระหว่างโครงสร้าง AI สมัยใหม่และคำถามที่มีมานานในด้านวิทยาศาสตร์认知และปรัชญาของจิต

ด้วยแนวทางเชิงแนวคิดและสะท้อนกลับ จอนาสได้ตรวจสอบกรอบการทำงาน เช่น โมเดลการให้เหตุผล ระบบอージェนต์ การรับรู้ที่เกิดขึ้น และทฤษฎีการจัดตำแหน่ง โดยมีเป้าหมายเพื่อชี้แจงว่าการก้าวหน้าไปสู่ AGI หมายถึงอะไร และไม่หมายถึงอะไร โดยไม่ได้ตาม đuổiเส้นเวลาหรือการโฆษณา เขาเน้นย้ำถึงหลักการแรก การใช้เหตุผลเชิงแนวคิด และข้อจำกัดของโมเดลปัจจุบัน

บทความที่เขียนโดยจอนาส รีฟเป็นผลงานที่สร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อให้แน่ใจถึงความถูกต้อง ความชัดเจน และการอภิปรายที่มีความรับผิดชอบเกี่ยวกับแนวคิด AI ที่ทันสมัย