GLM-4.5: AI Open-Source ใหม่ที่ฉลาดสุดๆ เทียบชั้น Grok-4 และ Claude 4

Agentic AIGLM-4.5: AI Open-Source ใหม่ที่ฉลาดสุดๆ เทียบชั้น Grok-4 และ Claude 4

GLM-4.5 model ใหม่ฉลาดสุดๆ

เวลาอ่านโดยประมาณ: 6 นาที

Key Takeaways

  • โมเดล Open-Source ที่ทรงพลัง: GLM-4.5 คือโมเดล AI แบบ Open-Source ที่ใช้สถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) ทำให้มีความสามารถสูงและทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  • ประสิทธิภาพระดับท็อป: ติดอันดับ 3 ของโลกในด้านการใช้เหตุผล, การเขียนโค้ด และทักษะ Agentic Tasks แซงหน้าโมเดลดังอย่าง Claude 4 Opus และเป็นที่หนึ่งในกลุ่มโมเดล Open-Source
  • ความสามารถที่เหนือกว่า: รองรับ Context Window ขนาดใหญ่ถึง 128k และมีฟีเจอร์ Native Function Calling ในตัว ทำให้เหมาะกับงานซับซ้อนและสร้าง Workflow Automation ได้โดยตรง
  • ตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับธุรกิจ: ด้วยความโปร่งใสและประสิทธิภาพที่ทัดเทียมโมเดลใหญ่ๆ GLM-4.5 จึงเป็นทางเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับองค์กรที่ต้องการโซลูชัน AI ที่ปรับแต่งได้และไม่ต้องพึ่งพาผู้ให้บริการรายใหญ่เพียงอย่างเดียว

โลกของ AI หมุนเร็วจนเราตามกันแทบไม่ทันเลยนะครับ 555+ แต่ละค่ายต่างก็ปล่อยของออกมาประชันกันอย่างดุเดือด ล่าสุด Z.ai ก็ได้เปิดตัว GLM-4.5 model ใหม่ฉลาดสุดๆ ซึ่งเป็นโมเดล AI แบบ Open-Source ที่สร้างแรงสั่นสะเทือนไปทั่ววงการ ด้วยความสามารถที่ไม่เป็นสองรองใคร จนอาจพูดได้ว่าเป็นคู่แข่งที่สมน้ำสมเนื้อกับโมเดลยักษ์ใหญ่เลยทีเดียว

ในบทความนี้ เราจะพาไปเจาะลึกกันว่า GLM-4.5 มีอะไรน่าสนใจบ้าง ทำไมมันถึงถูกยกให้เป็นหนึ่งในโมเดล Open-Source ที่ดีที่สุดในตอนนี้ และที่สำคัญที่สุดคือ ธุรกิจอย่างเราๆ จะนำความสามารถของมันมาต่อยอดสร้างความได้เปรียบได้อย่างไรบ้าง

GLM-4.5 คืออะไร? ทำความรู้จัก AI ที่มาแรงที่สุดในตอนนี้

GLM-4.5 คือ Large Language Model (LLM) แบบ Open-Source ที่พัฒนาโดยบริษัท Z.ai จุดเด่นสำคัญของมันคือการใช้สถาปัตยกรรมที่เรียกว่า Mixture of Experts (MoE)

💡 ELI5 (Explain Like I’m 5): ลองนึกภาพว่าเรามีทีมผู้เชี่ยวชาญหลายๆ ด้าน แทนที่จะให้ทุกคนมาช่วยกันทำงานทุกอย่าง MoE จะเลือกเรียกใช้เฉพาะผู้เชี่ยวชาญที่ตรงกับปัญหานั้นๆ เท่านั้น ทำให้โมเดลทำงานได้เร็วและมีประสิทธิภาพสูงมากโดยไม่ต้องใช้พลังประมวลผลมหาศาลตลอดเวลา

GLM-4.5 มี 2 รุ่นย่อย ได้แก่:

  • GLM-4.5: รุ่นเรือธง มีพารามิเตอร์รวม 355 พันล้าน แต่เรียกใช้งานจริงแค่ 32 พันล้าน
  • GLM-4.5-Air: รุ่นเล็ก แต่ประสิทธิภาพสูง มีพารามิเตอร์รวม 106 พันล้าน เรียกใช้งานจริง 12 พันล้าน

ฟีเจอร์เด็ดที่ทำให้ GLM-4.5 ไม่ธรรมดา

ความน่าตื่นเต้นของ GLM-4.5 ไม่ได้มีแค่สถาปัตยกรรม MoE เท่านั้น แต่ยังมีความสามารถอื่นๆ ที่โดดเด่นอีกมากมายครับ

1. ประสิทธิภาพสูงติดอันดับโลก

จากผลการทดสอบบน Benchmark ที่เข้มข้นถึง 12 รายการ GLM-4.5 ได้คะแนนรวมเป็นอันดับ 3 ของโลก เป็นรองแค่ Grok-4 เพียงเล็กน้อย และที่สำคัญคือเอาชนะ Claude 4 Opus ได้สำเร็จ ทำให้ GLM-4.5 กลายเป็นโมเดล Open-Source ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในปัจจุบัน โดยเฉพาะในด้านการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์, การแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์ และการเขียนโค้ด

2. รองรับ Context และ Output ขนาดมหึมา

GLM-4.5 รองรับ Input Context ได้สูงสุดถึง 128,000 tokens และสร้าง Output ได้ยาวถึง 96,000 tokens ซึ่งมากกว่าโมเดลส่วนใหญ่ในตลาดอย่างมหาศาล ทำให้มันสามารถวิเคราะห์เอกสารยาวๆ หรือสนทนาต่อเนื่องที่ซับซ้อนได้โดยไม่ลืมบริบทสำคัญระหว่างทาง

3. ความสามารถด้าน Agentic และ Function Calling ในตัว

นี่คือไม้เด็ดที่สำคัญมากสำหรับภาคธุรกิจครับ GLM-4.5 ถูกออกแบบมาให้มีความสามารถ Native Function Calling ในตัว หมายความว่ามันสามารถเชื่อมต่อและสั่งการเครื่องมือหรือ API ภายนอกได้โดยตรง ไม่ต้องผ่านตัวกลางให้ยุ่งยากเหมือนแต่ก่อน

ความสามารถนี้ทำให้การสร้าง AI Agent หรือ Workflow Automation ที่ซับซ้อนเป็นไปได้ง่ายขึ้นมาก เช่น การสร้างระบบที่ AI สามารถดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล, ส่งอีเมล, หรือทำงานร่วมกับโปรแกรมอื่นๆ ได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งคล้ายกับแนวทางของ Google Gemini Pro 2.5 และ ChatGPT-4o ที่กำลังมุ่งไปในทิศทางเดียวกัน

เทียบหมัดต่อหมัด: GLM-4.5 vs. คู่แข่ง

เพื่อให้เห็นภาพชัดขึ้น เราลองมาดูตารางเปรียบเทียบ GLM-4.5 กับคู่แข่งในตลาดกันครับ

Model Parameters (Total/Active) Open Source Input Context Function Calling Global Benchmark Rank Notable Strengths
GLM-4.5 355B / 32B Yes 128k Native 3rd Math, Code, Agentic tasks
GLM-4.5-Air 106B / 12B Yes 128k Native High Compact, efficient
Grok-4 No 1st Reasoning, massive scale
Claude 4 Opus No Lower than GLM-4.5 Reasoning, code understanding

แล้วเราจะเอา GLM-4.5 ไปใช้อะไรได้บ้าง?

สำหรับเจ้าของธุรกิจ, SME หรือหัวหน้าทีม ความสามารถของ GLM-4.5 สามารถนำมาประยุกต์ใช้ได้หลากหลายมากครับ

  • สร้าง Workflow Automation อัจฉริยะ: ด้วย Native Function Calling เราสามารถสร้างระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อน เช่น ระบบตอบลูกค้าที่สามารถดึงข้อมูลออเดอร์และส่งเรื่องต่อไปยังทีมที่เกี่ยวข้องได้ทันที
  • พัฒนาเครื่องมือภายในองค์กร (Internal Tools): สร้างแอปพลิเคชันง่ายๆ สำหรับทีม เช่น โปรแกรมสรุปรายงานการประชุมจากไฟล์เสียง หรือเครื่องมือช่วยร่างอีเมลการตลาดตามแคมเปญที่กำหนด
  • วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก: ป้อนข้อมูลรายงานการขายหรือ Feedback ของลูกค้าที่เป็นไฟล์ยาวๆ เข้าไป แล้วให้ GLM-4.5 ช่วยสรุปแนวโน้ม, ปัญหา หรือโอกาสที่น่าสนใจ
  • ผู้ช่วยเขียนโค้ดชั้นยอด: สำหรับธุรกิจที่มีทีมพัฒนา GLM-4.5 สามารถช่วยเขียนโค้ด, แก้บั๊ก, หรือแม้กระทั่งสร้างโปรเจกต์ขนาดเล็กได้แบบอัตโนมัติ

ทำไม Open-Source ถึงสำคัญ? และ Data-Espresso ช่วยอะไรได้

การที่ GLM-4.5 เป็นโมเดล Open-Source ถือเป็นข้อได้เปรียบอย่างมหาศาล เพราะหมายถึงความโปร่งใส, การที่เราสามารถตรวจสอบการทำงานของมันได้, และที่สำคัญคือความยืดหยุ่นในการนำไปปรับใช้กับธุรกิจของเราโดยไม่ต้องผูกติดกับผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง

ในความเห็นของผม นี่คืออนาคตที่น่าตื่นเต้นของวงการ AI ครับ 🚀

ที่ Data-Espresso เราเชี่ยวชาญในการนำ AI Open-Source ที่ทรงพลังอย่าง GLM-4.5 มาสร้างเป็น AI Automation Workflows ที่ปรับแต่งได้เฉพาะสำหรับธุรกิจของคุณ ไม่ว่าจะเป็นการลดขั้นตอนการทำงานที่ซ้ำซ้อน, การสร้างผู้ช่วย AI ส่วนตัวสำหรับทีม หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาโอกาสใหม่ๆ

เราสามารถช่วยคุณวางกลยุทธ์และพัฒนาโซลูชันที่เหมาะสมกับเป้าหมายและงบประมาณของคุณได้

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

1. GLM-4.5 แตกต่างจาก GPT-4o หรือ Claude อย่างไร?
ข้อแตกต่างที่สำคัญที่สุดคือ GLM-4.5 เป็น Open-Source ทำให้มีความโปร่งใสและยืดหยุ่นในการนำไปใช้งานและปรับแต่งสูงกว่า ในขณะที่ GPT-4o และ Claude เป็นโมเดลแบบปิด (Proprietary) ที่ต้องใช้งานผ่าน API ของผู้พัฒนาเท่านั้น

2. สถาปัตยกรรม MoE มีข้อดีอย่างไร?
ข้อดีหลักคือประสิทธิภาพครับ MoE ทำให้โมเดลสามารถขยายขนาดให้ใหญ่และมีความสามารถสูงขึ้นได้โดยไม่ต้องเพิ่มภาระการประมวลผลทั้งหมด ทำให้ได้โมเดลที่ทั้ง “ฉลาด” และ “เร็ว” ในเวลาเดียวกัน

3. ธุรกิจ SME จะเริ่มใช้โมเดลแบบนี้ได้อย่างไร?
คำแนะนำคือเริ่มจากปัญหาที่ชัดเจนก่อนครับ ลองมองหากระบวนการทำงานที่ซ้ำซ้อนและกินเวลาในองค์กรของคุณ แล้วปรึกษาผู้เชี่ยวชาญเพื่อดูว่า AI อย่าง GLM-4.5 จะเข้ามาช่วยสร้าง Workflow Automation เพื่อแก้ปัญหานั้นได้อย่างไร ที่ Data-Espresso เรายินดีให้คำปรึกษาเบื้องต้นโดยไม่มีค่าใช้จ่ายครับ

สนใจเริ่มต้นสร้าง AI และ Automation Workflow ที่จะเปลี่ยนวิธีการทำงานของธุรกิจคุณไปตลอดกาล? ติดต่อเราได้ที่ www.data-espresso.com หรือ Line: @data-espresso

แล้วธุรกิจของคุณล่ะ พร้อมจะให้ AI เข้ามาช่วยทำงานหรือยังครับ?

Related articles

สอน n8n: สร้าง AI Agent แบบฟรีด้วย n8n Workflow ใช้งานได้จริง

คู่มือสร้าง AI Agent ด้วย n8n แบบง่าย ๆ พร้อมตัวอย่างการเชื่อมต่อ AI APIs ต่าง ๆ เพื่อสร้างระบบอัตโนมัติแบบฟรี

Cursor AI vs VS Code: เปรียบเทียบ AI Code Editor ตัวท็อป 2024

เปรียบเทียบ Cursor AI กับ VS Code เพื่อช่วยนักพัฒนาเลือก AI Code Editor ที่เหมาะสมกับงาน

Knowledge Graphs คืออะไร? และทำไมถึงเป็นหัวใจสำคัญของการสร้าง AI Agent

เจาะลึก Knowledge Graphs โครงสร้างข้อมูลที่ช่วยให้ AI Agent 'เข้าใจ' บริบทและความสัมพันธ์ของข้อมูลอย่างแท้จริง ยกระดับการตัดสินใจและระบบอัตโนมัติในธุรกิจของคุณ

เทคโนโลยี MCP (Model Context Protocol) คืออะไร? แนะนำสำหรับมือใหม่

ทำความเข้าใจเทคโนโลยี MCP (Model Context Protocol) มาตรฐานใหม่ที่เปรียบเสมือน 'HTTP ของโลก AI' ว่าคืออะไร ทำงานอย่างไร และมีประโยชน์ต่อธุรกิจและนักพัฒนาอย่างไรบ้าง เพื่อปลดล็อกศักยภาพ AI และ Workflow Automation

หลักการสร้าง AI Agent / AI Automation ให้ได้ประโยชน์สูงสุด

เรียนรู้หลักการสร้าง AI Agent และ AI Automation ให้ได้ประโยชน์สูงสุด พร้อมขั้นตอนการพัฒนา 6 ขั้น เคล็ดลับเพิ่มประสิทธิภาพ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

Related Article

Presentation Preparation Prompt

#ROLE คุณเป็นนักวิเคราะห์การตลาดระดับอาวุโส มีประสบการณ์ 15+ ปี ในการวิจัยและวิเคราะห์ตลาดสากล #INSTRUCTION จัดทำรายงานการวิเคราะห์ตลาดที่ครอบคลุมและเป็นกลาง สำหรับการตัดสินใจเข้าสู่ตลาดใหม่ #STEPS 1. รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลตลาดปัจจุบัน 2. ศึกษาพฤติกรรมและความต้องการของกลุ่มเป้าหมาย 3. วิเคราะห์คู่แข่งและโครงสร้างตลาด 4. ประเมินปัจจัยความสำเร็จและอุปสรรค 5. จัดอันดับความน่าสนใจของตลาดตามเกณฑ์วัดผล 6. เสนอแนะแนวทางและทางเลือกในการเข้าสู่ตลาด #EXPECTATION รายงานการวิเคราะห์ตลาดที่: - นำเสนอข้อมูลเป็นกลาง ไม่มีอคติ - อ้างอิงแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ - ให้ภาพรวมที่ครบถ้วนและสมดุล - มีคำแนะนำที่ปฏิบัติได้จริง #EXAMPLE <MARKET_REPORT> 1. บทสรุปผู้บริหาร (≤ 200 คำ) 2. ภาพรวมตลาด (ตาราง) 3. การวิเคราะห์เชิงลึกแต่ละตลาด 4....
person holding marker

Mega Prompt – Marketing Strategy

ในบทนี้เรามาเจาะลึกกันถึงเรื่องที่กำลังฮอตฮิตติดเทรนด์สุดๆ ในวงการการตลาดกันเลยนะครับ นั่นก็คือการใช้ AI อย่าง ChatGPT มาช่วยในการวิจัยตลาดและวิเคราะห์คู่แข่งเพื่อพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาด ก่อนอื่น ผมขอเกริ่นนำสักนิดนะครับว่า... ในยุคที่ข้อมูลท่วมท้นแบบนี้ การจะเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลให้ทันกับความเปลี่ยนแปลงของตลาดนั้น ไม่ใช่เรื่องง่ายเลย แต่ด้วยพลังของ AI อย่าง ChatGPT ที่สามารถประมวลผลข้อมูลมหาศาลได้ในเวลาอันรวดเร็ว ทำให้งานวิจัยตลาดของเราง่ายขึ้นเยอะเลยล่ะครับ! #funfacts รู้หรือไม่? ChatGPT สามารถประมวลผลข้อมูลได้มากกว่า 100 ล้านพารามิเตอร์ ซึ่งมากกว่าสมองมนุษย์ถึง 1,000...

Prompt วิเคราะห์งบการเงิน

ตัวอย่างการนำ AI มาใช้ในการวิเคราะห์งบการเงิน Prompt นี้เหมาะกับการใช้งาน Claude, Gemini Prompt #ROLE: คุณเป็นนักวิเคราะห์การเงินผู้เชี่ยวชาญที่มีความเชี่ยวชาญในการประเมินผลการดำเนินงานและความสามารถในการทำกำไรของธุรกิจ #INSTRUCTIONS: สร้างรายงานวิเคราะห์การเงินแบบครอบคลุมเพื่อประเมินผลการดำเนินงานทางธุรกิจของบริษัท โดยใช้ข้อมูลการเงินจากไฟล์ Excel ที่มีหลาย sheet และนำเสนอในรูปแบบรายงาน HTML พร้อมกราฟสำหรับนักลงทุน #STEPS: 1. อ่านและตรวจสอบไฟล์ Excel - ดูรายชื่อ sheet ทั้งหมดและระบุประเภทของแต่ละ sheet...
สอบถามข้อมูล