Mercury 3 vs GLM-5.5: การเปรียบเทียบที่คำค้นหาต้องการ โดยรันกับโมเดลที่มีอยู่จริง

ไม่มี GLM-5.5 อยู่จริง บันทึกการเปิดตัวของ Z.ai หยุดอยู่ที่ GLM-5.3-Flash เมื่อวันที่ 26 สิงหาคม 2026 ดัชนีเอกสารของบริษัทระบุ GLM-5.3, GLM-5.3-Flash และ GLM-5.2 รีโพซิทอรีใหม่ล่าสุดสี่รายการขององค์กร zai-org บน Hugging Face คือซีรีส์ GLM-5.3 ที่สร้างเมื่อวันที่ 25 สิงหาคม Artificial Analysis ไม่มีหน้าใดภายใต้ชื่อดังกล่าว และแคตตาล็อกของเราเองส่งคืน model-not-found สำหรับ z-ai/glm-5.5 จุดตรวจสอบทั้งห้าแห่ง ซึ่งตรวจซ้ำในวันนี้ ล้วนให้ผลเชิงลบ ดังนั้นหน้าเว็บที่ชื่อ "Mercury 3 vs GLM-5.5" จึงทำได้หนึ่งในสองอย่าง: ประดิษฐ์สเปกชีตสำหรับโมเดลที่ไม่เคยมีอยู่จริง หรือบอกคุณว่าชื่อนี้น่าจะหมายถึงอะไร และทำการเปรียบเทียบที่สามารถดำเนินการได้จริง หน้านี้เลือกทำอย่างที่สองความล้มเหลวของ AI และเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับเอเจนต์ซึ่งมีเอกสารบันทึกไว้เบื้องหลังการเปิดตัวลักษณะนี้ ถูกรวบรวมไว้ใน OrcaRouter AI Incident Archive ซึ่งแต่ละรายการมีแหล่งอ้างอิง ระดับความรุนแรง ระดับความเชื่อมั่น และสถานะข้อโต้แย้งของตัวเอง

โมเดลที่มีอยู่จริงคือ GLM-5.3 ซึ่ง Z.ai เปิดตัวเมื่อวันที่ 18 สิงหาคม 2026 พร้อมเปิดน้ำหนักในวันที่ 25 สิงหาคม ข้าง ๆ กันคือ Mercury 3 ซึ่ง Inception Labs เปิดตัวเมื่อวันที่ 19 ตุลาคม 2026 ในฐานะโมเดลภาษาดิฟฟิวชันที่มีบริบท 1 ล้านโทเคน และอ้างอัตราการประมวลผล 1,068 โทเคนต่อวินาที นี่คือการจับคู่จริงที่มีคำถามจริงอยู่ข้างใน: โมเดลเขียนโค้ดแบบเปิดน้ำหนักที่ผ่านการพิสูจน์แล้วในราคา $1.26/$3.96 เทียบกับโมเดลความเร็วที่ยังไม่ได้วัดในราคาเอาต์พุต $0.35 ในช่วงเปิดตัว หมายเลขเวอร์ชันในชื่อเรื่องผิด แต่การเปรียบเทียบที่อยู่ใต้ชื่อเรื่องนั้นไม่ผิด

ทำไมชื่อนี้ถึงมีอยู่ตั้งแต่แรกเลย

GLM-5.5 เป็นการคาดการณ์ ไม่ใช่ประกาศ โดยย้อนกลับไปที่การพยากรณ์ของนักวิเคราะห์ที่เผยแพร่ในเดือนมิถุนายน 2026 ซึ่งระบุว่าเรือธงรุ่นถัดไปของ Z.ai จะอยู่ในช่วงเดือนสิงหาคม แต่สิงหาคมกลับจบลงด้วย GLM-5.3 แทน นักวิเคราะห์ที่จับตาจังหวะการเปิดตัวของ Z.ai ตอนนี้คาดว่าการเปิดตัวครั้งถัดไปจะเป็นหมายเลข 5.4 ภายในช่วงประมาณวันที่ 8 ตุลาคม ถึง 9 พฤศจิกายน วันนี้คือวันที่ 20 ตุลาคม — อยู่ในช่วงเวลาดังกล่าว โดยยังไม่มีการเปิดตัวใด ๆ ออกมา

บล็อกนี้ได้กล่าวถึงชื่อนี้มาสิบกว่าครั้ง โดยทุกครั้งได้ข้อค้นพบเดิม และเมื่อมีการเปิดตัว Mercury ครั้งใหม่ สิ่งที่ชวนให้เผลอคือการมองว่าคู่ต่อสู้ที่หายไปเป็นเหตุผลอนุญาตให้ข้ามบทความนี้ไป แต่ก็ไม่ใช่เช่นนั้น คำค้นนั้นมีอยู่จริง และคำตอบที่เป็นประโยชน์คือการเปรียบเทียบกับโมเดลที่ Z.ai ขายจริง ส่วนต่อไปนี้จะระบุสิ่งที่ต้องปรากฏก่อนที่ชื่อเรื่องจะถูกต้อง แล้วจึงไล่ดูตัวเลขที่มีอยู่

ห้าสิ่งที่จะทำให้ GLM-5.5 เป็นโมเดล

• ตัวระบุ API — z-ai/glm-5.5 ที่ resolve ได้บนแคตตาล็อกสาธารณะใด ๆ ของเราส่งคืน model-not-found เช่นเดียวกับ glm-5.4

• แถวในตารางราคา — ราคาหนึ่งรายการบนหน้ารายการโมเดล API ของ z.ai ขณะนี้หน้านั้นแสดง GLM-5.3 ($1.40/$4.40), GLM-5.3-Flash ($0.15/$0.50), GLM-5.3-FlashX ($0.37/$1.25) และโมเดลรุ่นก่อนหน้า โดยไม่มีรุ่นใดสูงกว่า 5.3

• รายการบันทึกการอัปเดต — หน้า New Released ของ docs.z.ai ระบุวันที่ตามแต่ละรายการ โดยมีวันที่ล่าสุดอยู่ที่ 2026-08-26

• ที่เก็บ weights หรือคำชี้แจงชัดเจนว่าไม่มี weights — รีโปข้อความใหม่ล่าสุดทั้งหมดในฟีดของ zai-org ลงวันที่ 2026-08-25

• การ์ดอิสระที่ระบุวันที่ — artificialanalysis.ai/models/glm-5-5 ส่งคืน 404 ขณะที่ glm-5-3 ส่งคืนหน้าเต็ม

สิ่งใดสิ่งหนึ่งในนั้นก็เป็นสัญญาณที่ชัดเจนได้แล้ว การที่ทั้งห้าปรากฏร่วมกันคือสิ่งที่การเปิดตัวจริงดูเป็นเช่นนั้น ส่วนการที่ไม่ปรากฏเลยคือสิ่งที่การคาดการณ์ดูเป็นเช่นนั้น การตรวจสอบนี้รันซ้ำได้ และควรตรวจซ้ำแทนที่จะเชื่อถือ เพราะผลการตรวจที่ไม่พบสิ่งใดจะเสื่อมความหมายทันทีที่ผู้ขายส่งมอบสินค้า

ความแตกต่างของสเปกที่แท้จริง

• ราคา — Mercury 3 อยู่ที่ $0.10/$0.35 ต่อล้านตอนเปิดตัว และ $0.20/$0.70 ตามราคาปกติ GLM-5.3 อยู่ที่ $1.26/$3.96 ในแคตตาล็อกของเรา ซึ่งต่ำกว่าราคาปกติ $1.40/$4.40 ของ Z.ai เอง 10%

• บริบท — ทั้งคู่ 1M โทเคน Mercury 3 มีเพดานเอาต์พุตที่ 131,072 โทเคน ส่วน GLM-5.3 จำกัดเอาต์พุตไว้ที่ 128,000

• สถาปัตยกรรม — Mercury 3 เป็นโมเดลแบบ diffusion ที่สร้างโทเคนแบบขนาน; Inception กล่าวว่ามีขนาดใหญ่กว่า Mercury 1 มากกว่า 40 เท่า โดยไม่ระบุจำนวนพารามิเตอร์แบบสัมบูรณ์ GLM-5.3 เป็นทรานส์ฟอร์เมอร์แบบ mixture-of-experts ซึ่งรายละเอียดที่เผยแพร่ Z.ai เก็บไว้ในระดับตระกูล

• ความเร็ว — Mercury 3 ที่ 1,068 tok/s เป็นตัวเลขของ Inception ที่ยังไม่มีการทำซ้ำผลได้ GLM-5.3 ที่ 88.4 tok/s เอาต์พุต ซึ่งวัดจากทราฟฟิก playground ของเราเองในช่วงเจ็ดวัน โดยมีความหน่วงแบบ end-to-end ค่ามัธยฐานที่ 3.3 วินาที

• คะแนนจากแหล่งอิสระ — GLM-5.3 ได้ 44.8 คะแนนใน Intelligence Index ของ Artificial Analysis และ 74.8 คะแนนใน Coding index โดยอยู่อันดับที่ 14 ด้านการเขียนโค้ดในบรรดาโมเดลที่ระบบติดตาม Mercury 3 ไม่มีหน้า Artificial Analysis

• คะแนนงาน — GLM-5.3 ทำได้ 83.9% บน Terminal-Bench 2.1 และ 41.9% บน Terminal-Bench 4.0, 91.7% บน GPQA Diamond และ 50.3% บน τ²-Banking ทั้งหมดอ้างอิงจาก Artificial Analysis ส่วน Mercury 3 ไม่เผยแพร่คะแนนงานเป็นตัวเลข ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างเพียงอย่างเดียวคืออัตราความสำเร็จ 50% ในงานนำทาง Mind2Web แบบสด 50 งาน

• น้ำหนักโมเดล — GLM-5.3 เปิดให้เข้าถึงได้ โดยมีเช็กพอยต์บน Hugging Face ตั้งแต่วันที่ 25 สิงหาคม ส่วนน้ำหนักของ Mercury 3 ยังไม่ถูกเผยแพร่ และ Inception ยังไม่ได้ให้คำมั่นว่าจะเผยแพร่

• โมดัลลิตี — ทั้งสองรับข้อความเข้าและส่งข้อความออก

จุดเดียวที่ GLM-5.3 เป็นตัวเลือกที่คุ้มค่ากว่าอย่างชัดเจนก็เป็นจุดที่พิสูจน์ได้ง่ายที่สุดเช่นกัน เพราะมีตัวเลขวัดออกมาแล้ว ดัชนีการเขียนโค้ด 74.8 และคะแนน Terminal-Bench 2.1 ที่ 83.9 บอกคุณว่าโมเดลนี้ทำอะไรได้ในงานที่คุณระบุชื่อได้ ส่วน Mercury 3 บอกคุณว่ามันเอาชนะ Claude Haiku 5.5 ได้ โดยไม่บอกว่าเหนือกว่าอยู่เท่าใด ในงานอะไร หรือที่ระดับการตั้งค่าความพยายามใดจากสี่ระดับของมัน

1,068 โทเคนต่อวินาทีมีค่าอย่างไร และมีค่าแก่ใคร

ข้อโต้แย้งเรื่องความเร็วของ Mercury ไม่ใช่เรื่องที่มันทำงานเขียนโค้ดเสร็จเร็วกว่าในแง่เวลาบนนาฬิกา — โมเดลที่ใช้ขั้นตอนมากกว่าหรือต้องลองใหม่สามารถแพ้การแข่งขันนั้นได้ไม่ว่าจะมีอัตราการประมวลผลเท่าใดก็ตาม ข้อโต้แย้งคือแต่ละรอบการตอบกลับมาถึงขณะที่คนยังมองอยู่ที่หน้าจอ คำกล่าวจากลูกค้าของ Inception เองระบุชัดเจนว่า คำใบ้ในการติวใช้เวลาประมาณหนึ่งวินาที การสร้างผลการค้นหาใช้เวลามัธยฐาน 0.9 วินาที และการตอบกลับของฝ่ายสนับสนุนที่ยังคงเป็นธรรมชาติเหมือนการสนทนา

GLM-5.3 ที่ 88.4 โทเค็นต่อวินาทีเป็นความเร็วแบบ autoregressive ปกติ และจะไม่น่าพอใจสำหรับงานใด ๆ เหล่านั้นเลย แต่ก็เพียงพออย่างสมบูรณ์สำหรับเอเจนต์ที่ทำงานเป็นเวลาหกนาทีแล้วรายงานกลับ ซึ่งเป็นรูปแบบของภาระงานที่โปรไฟล์ benchmark ของมันอธิบายไว้ — การเขียนโค้ดระดับรีโป วิศวกรรมหลายขั้นตอน และการใช้เครื่องมือในระยะยาว

นั่นคือเส้นแบ่งที่แท้จริงระหว่างสองโมเดลนี้ และไม่ใช่เรื่องราคา แต่เป็นเรื่องว่ามีมนุษย์กำลังรออยู่หรือไม่ หากมี throughput ของ Mercury 3 ก็คือตัวผลิตภัณฑ์ และการขาด benchmark ของมันคือความเสี่ยงที่คุณจำกัดขอบเขตได้ด้วยงบประมาณการลองใหม่ หากไม่มี ความสามารถที่วัดได้ของ GLM-5.3 ก็คุ้มกับราคาเอาต์พุตที่แพงขึ้น 11 เท่า เพราะคำตอบที่ผิดจากเอเจนต์เบื้องหลังมีต้นทุนสูงกว่าโทเค็นที่มันประหยัดได้

ต้นทุนในเวิร์กโหลดของเอเจนต์เขียนโค้ด

เอเจนต์เขียนโค้ดมีปริมาณอินพุตสูง ทั้งบริบทของรีโพซิทอรีที่ยาว คำจำกัดความของเครื่องมือ และประวัติการสนทนาในทุกขั้นตอน สมมติว่าใช้ 300 ล้านโทเคนอินพุตและ 12 ล้านโทเคนเอาต์พุตต่อวัน ซึ่งเท่ากับทีมเล็ก ๆ ที่รันเอเจนต์อย่างต่อเนื่อง บน Mercury 3 ที่ราคาเปิดตัว นั่นคืออินพุต $30 และเอาต์พุต $4.20 หรือ $34.20 ที่ราคาตามรายการ $60 และ $8.40 หรือ $68.40

บน GLM-5.3 ที่อัตราตามแค็ตตาล็อกของเรา ทราฟฟิกเดียวกันมีต้นทุนอินพุต $378 และเอาต์พุต $47.52 หรือ $425.52 ต่อวัน ราคาตั้งของ Z.ai จะเป็น $420 และ $52.80 หรือ $472.80 ดังนั้นส่วนเพิ่มราคาอยู่ที่ประมาณ 6.2 เท่าที่ราคาตั้งของ Mercury และ 12.4 เท่าในช่วงเปิดตัว

ตอนนี้คือข้อถ่วงดุลที่ตรงไปตรงมา: หากอัตราการทำงานสำเร็จของ Mercury 3 บนงานเขียนโค้ดจริงต่ำกว่าของ GLM-5.3 อย่างมีนัยสำคัญ ตัวคูณนั้นก็พังทลายลง โมเดลที่ทำงานเสร็จสองในสามของงานต้องใช้ความพยายามเพิ่มขึ้น 50% และทุกครั้งที่ลองใหม่ก็ต้องส่งบริบทของรีโพซิทอรีซ้ำ เมื่อขาดไป 33% ส่วนเพิ่มที่มีผลจริงจะลดลงเหลือประมาณ 4 เท่า — ยังมาก ยังเป็นเรื่องจริง และไม่ใช่การตัดสินใจที่คุณจะทำได้โดยไม่วัดผลอีกต่อไป ผลลัพธ์จาก Mind2Web บอกว่า Mercury สามารถนำทางเว็บไซต์สดได้ แต่ไม่ได้บอกสิ่งใดเลยว่าจะสามารถนำแพตช์เข้าสู่โค้ดเบสได้สำเร็จหรือไม่

คำถามเรื่อง open-weights ซึ่งไม่ใช่คำถามเรื่องราคา

{{1}}น้ำหนักของ GLM-5.3 อยู่บน Hugging Face ซึ่งหมายความว่าสามารถโฮสต์โมเดลด้วยตัวเอง ฟีนจูนบนโค้ดเบสของคุณเอง หรือปักหมุดเวอร์ชันไว้เพื่อป้องกันการเลิกใช้งาน{{/1}} สำหรับทีมที่ความได้เปรียบทางการแข่งขันอยู่ที่การฟีนจูน นั่นคือเหตุผลทั้งหมด และไม่มีราคาแบบโฮสต์ใดแข่งได้ {{2}}Mercury 3 ไม่มีเส้นทางเช่นนั้น: มันเป็นผลิตภัณฑ์แบบ API และแพ็กเกจองค์กรที่ประกาศนั้นเกี่ยวกับความจุเฉพาะและการเก็บรักษาข้อมูล มากกว่าการมอบน้ำหนักโมเดลให้คุณ{{/2}}

ข้อโต้แย้งคือเรื่องเศรษฐกิจ การให้บริการโมเดลระดับเดียวกับ GLM-5.3 ด้วยตัวเองมีต้นทุนด้าน GPU และการดำเนินงานสูงกว่า $1.26 ต่ออินพุตหนึ่งล้านโทเคนสำหรับทีมส่วนใหญ่ และสัญญาอนุญาตแบบเปิดเป็นเหมือนการประกันมากกว่าแผนงาน มันสำคัญเมื่อผู้จำหน่ายเปลี่ยนข้อกำหนด และไม่สำคัญเลยในวันอังคารธรรมดา ๆ

การรันทั้งสองแบบเคียงข้างกัน

GLM-5.3 อยู่ในแคตตาล็อกของเราในชื่อ z-ai/glm-5.3 ในราคา $1.26/$3.96 — อัตราของผู้ให้บริการตามรายการโดยไม่บวกเพิ่ม 0% ดังนั้นเมื่อ Z.ai เปลี่ยนแปลงราคา การเปลี่ยนแปลงจะมีผลฝั่งเราในวันเดียวกัน ไม่ใช่รอถึงรอบบิลถัดไป Mercury 3 ไม่ได้อยู่ในแคตตาล็อกของเรา API โมเดลของเราส่งคืน model-not-found สำหรับโมเดล Inception ทุกรุ่น ดังนั้นช่องทางไปยังมันคือแพลตฟอร์มของ Inception เอง ซึ่งมอบโทเคนฟรี 100 ล้านโทเคนให้บัญชีใหม่ เรามีเส้นทางสำหรับ GLM-5.3 และไม่มีเส้นทางสำหรับ Mercury 3 และความแตกต่างในวิธีที่คุณเข้าถึงแต่ละรุ่นนั้นเป็นผลจากสิ่งนั้น ไม่ใช่จากความชอบ

วิธีตัดสินศึกนี้ด้วยทราฟฟิกของคุณเองแทนที่จะใช้โพสต์เปิดตัวคือการแยกเส้นทางแบบตาบอด: ส่งครึ่งหนึ่งของขั้นตอนของเอเจนต์ของคุณไปยัง Mercury 3 ผ่านคีย์ของ Inception ที่ระดับความพยายามที่กำหนดไว้ และส่งอีกครึ่งหนึ่งไปยัง z-ai/glm-5.3 แล้วเปรียบเทียบอัตราการทำเสร็จและต้นทุนรวมต่องานที่ทำเสร็จ แทนที่จะเปรียบเทียบต่อโทเค็น ปลายทางที่รองรับ OpenAI เพียงจุดเดียวครอบคลุมฝั่ง GLM พร้อมโมเดลอื่นอีกกว่า 200 โมเดล โดยมีระบบสลับสำรองอัตโนมัติ ดังนั้นหากเดือนแรกของผู้ให้บริการรายใหม่ยังไม่สม่ำเสมอ ระบบสำรองของคุณก็ถูกเชื่อมต่อไว้แล้ว DSL สำหรับการกำหนดเส้นทางสามารถเก็บการแยกนี้ไว้เป็นกฎได้ ดังนั้นเมื่อได้คำตอบกลับมา การเปลี่ยนแปลงนี้จึงเป็นการเปลี่ยนการกำหนดค่าแทนที่จะเป็นการเปลี่ยนโค้ด

สิ่งที่ควรทำในขณะที่ GLM-5.5 ยังเป็นเพียงชื่อ

ถ้าคุณมาที่นี่เพื่อมองหา GLM-5.5 คำตอบตามจริงคือ Z.ai ยังไม่ได้ปล่อยมันออกมา และตัวเลขนั้นเป็นการคาดการณ์ คอยดูหน้า release notes และฟีด Hugging Face เมื่อมี repository ปรากฏ ชื่อนั้นจะกลายเป็นโมเดลจริง และการเปรียบเทียบนี้จะล้าสมัยไปในทางที่ดี นักวิเคราะห์คาดว่าเรือธงรุ่นถัดไปจะอยู่ในช่วง 8 ตุลาคม – 9 พฤศจิกายน โดยส่วนใหญ่คาดว่าจะใช้หมายเลข 5.4 และวันนี้อยู่ในช่วงเวลาดังกล่าวโดยยังไม่มีการเผยแพร่ใด ๆ

หากคุณต้องตัดสินใจวันนี้ ทางเลือกคือระหว่างโมเดลเขียนโค้ดแบบ open-weights ที่รอบคอบในราคาสูงกว่าประมาณหกถึงสิบสองเท่า กับโมเดลข้อความที่เร็วกว่ามากแต่ไม่มีคะแนน benchmark เผยแพร่ เลือก GLM-5.3 สำหรับงานที่คุณจะไม่อ่านผลลัพธ์ก่อนนำออกใช้งาน เลือก Mercury 3 สำหรับงานที่มีคนกำลังรออยู่และการลองใหม่มีต้นทุนต่ำ และตั้งงบสำหรับ Mercury 3 ไว้ที่ราคาตามรายการ เพราะส่วนลดที่ทำให้ดูเหมือนฟรีคือตัวเลขหนึ่งเดียวที่ Inception ไม่ได้สัญญาว่าจะคงไว้