การ์ดชื่อเรื่องที่สร้างขึ้นสำหรับบทความ 'Mistral Large 4 vs GLM-5.5' ซึ่งแสดงชื่อเรื่องด้วยฟอนต์ซานส์เซริฟเรขาคณิตตัวหนา มีคำโปรย 'A real model against a name' อยู่ด้านล่าง และแถวไอคอนเส้นแบบแบนสามไอคอนอยู่ด้านบน — การ์ดโมเดลแบบทึบวางอยู่ข้างการ์ดโครงร่างเส้นประแบบว่างเปล่า — บนพื้นหลังสีขาวพร้อมการเน้นด้วยไล่ระดับสีน้ำเงินและสีฟ้าคราม และโลโก้ OrcaRouter ที่มุมขวาล่าง
Guides & Insights

Mistral Large 4 vs GLM-5.5: โมเดลของจริงปะทะกับเพียงชื่อ

ผู้เขียน

Elias Hawthorne

วันที่เผยแพร่

โมเดลล่าสุด · 20ดูโมเดลทั้งหมด →
เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
กลับไปยังโพสต์ทั้งหมด

ไม่มี GLM-5.5 ให้เปรียบเทียบด้วย Mistral Large 4 ณ วันที่ 6 ตุลาคม 2026 ชื่อนี้ไม่มีโมเดลการ์ด ไม่มีตัวระบุ API ไม่มีแถวราคา ไม่มีเช็คพอยต์ และไม่มีไฟล์สัญญาอนุญาต และเว็บไซต์ของ Z.ai เองก็ไม่ได้เอ่ยถึงชื่อนี้เลยแม้แต่ที่เดียว โมเดลที่อยู่ปลายสุดของสายเลขนั้นคือ GLM-5.3 ซึ่ง Z.ai เปิดตัวเมื่อวันที่ 18 สิงหาคม 2026 — เป็นโมเดลธงเรือแบบเปิดน้ำหนักตัวเดียวกับที่ Mistral ยกมาเป็นคู่เปรียบเทียบโดยเอ่ยชื่อตรง ๆ ในโพสต์เปิดตัวของตัวเอง ดังนั้นการเปรียบเทียบที่ทำได้จริงคือการเอาพรีวิวที่เปิดตัววันนี้มาเทียบกับโมเดลแบบเปิดน้ำหนักอายุสองเดือนที่มีราคาใช้งานจริง มีทราฟฟิกจริงสี่พันห้าร้อยล้านโทเคนต่อสัปดาห์ และมีไฟล์สัญญาอนุญาตที่คุณอ่านได้ ปรากฏว่าจริง ๆ แล้วนั่นเป็นการจับคู่ที่มีประโยชน์มากกว่าเสียอีก

นี่ยังเป็นการทดสอบข้ออ้างหลักของ Mistral ได้ชัดเจนกว่าการเปรียบเทียบกับ GLM ที่โพสต์เปิดตัวทำด้วย Mistral กล่าวว่า Mistral Large 4 เป็นโมเดลแบบเปิดน้ำหนักที่แข็งแกร่งที่สุดที่สร้างขึ้นนอกประเทศจีน ส่วน GLM-5.3 เป็นโมเดลแบบเปิดน้ำหนักที่แข็งแกร่งที่สุดที่สร้างขึ้นในจีน ข้ออ้างทั้งสองสามารถตรวจสอบสวนกันได้บนดัชนีเดียวกัน และในขณะนี้ หนึ่งในนั้นอาศัยน้ำหนักที่ยังไม่ถูกเปิดเผย

สิ่งใดมีอยู่ และสิ่งใดไม่มีอยู่

การตรวจสอบใช้เวลาประมาณสิบนาที และแต่ละแห่งเหล่านี้คือจุดที่เรือธง Z.ai ที่เปิดตัวแล้วจะปรากฏ:

• หน้า model-api ของ Z.ai เองแสดงการ์ดไว้เพียงสามรายการเท่านั้น — GLM-5.3, GLM-5.3-FlashX และ GLM-5.2 ไม่มีรายการที่สี่ภายใต้ชื่อ 5.4 หรือ 5.5 ใด ๆ

• Artificial Analysis มีหน้า GLM-5.3 ที่ใช้งานได้อยู่จริง; ส่วน artificialanalysis.ai/models/glm-5-5 และ /glm-5-4 ต่างก็ขึ้น 404 ทั้งคู่

• รีโพซิทอรีใหม่ล่าสุดขององค์กร zai-org บน Hugging Face คือซีรีส์ GLM-5.3 ซึ่งสร้างเมื่อวันที่ 25 สิงหาคม 2026 — รวมถึง GLM-5.3, GLM-5.3-BF16 และ GLM-5.3-Flash ไม่มีเวอร์ชันใดที่ใหม่กว่านี้อีกแล้ว

• แค็ตตาล็อกของเราเองส่งคืน model-not-found สำหรับ z-ai/glm-5.5, z-ai/glm-5.4 และ z-ai/glm-6.0 ในขณะที่ z-ai/glm-5.3 resolve ได้พร้อมราคาสด

• การประชุมผลประกอบการของ Z.ai เมื่อวันที่ 31 สิงหาคม 2026 ได้ระบุชื่อ GLM-6.0 เป็นโมเดลฐานรุ่นถัดไป โดยข้าม 5.4 และ 5.5 ไปทั้งหมด

ชื่อนี้แพร่สะพัดเพราะ Z.ai ปล่อย 5.3 ในเดือนสิงหาคม และเรือธงรุ่นถัดไปก็อ่านเป็นเลขถัดไปได้อย่างเป็นธรรมชาติ นั่นคือธรรมเนียมการตั้งชื่อ ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ ไม่มีสิ่งใดในบทความนี้ที่ควรถูกอ่านเป็นสเปกชีตสำหรับ GLM-5.5 เพราะการทำเช่นนั้นจะหมายถึงการกุตัวเลขทุกตัวในนั้นขึ้นมา

A screenshot of Mistral's own documentation, the Models Overview page at docs.mistral.ai, showing the GENERALIST MODELS card grid with 'Mistral Large 4' at version v26.10 described as 'A state-of-the-art, open-weight, general-purpose multimodal model' and no licence badge, beside Mistral Large 3 at v25.12 with an APACHE 2.0 badge, and Mistral Small 4, Mistral Medium 3.5, Z.ai GLM 5.3 and the Ministral 3 sizes. Z.ai GLM 5.3 appears as the first card in the grid.

การเปรียบเทียบที่แท้จริง: Mistral Large 4 preview กับ GLM-5.3

ตัวเลขของ Mistral มาจากโพสต์เปิดตัวและโมเดลการ์ดของตัวเอง ส่วนของ GLM-5.3 มาจากรายการแค็ตตาล็อกสดบน OrcaRouter และหน้า Artificial Analysis ของมัน ซึ่งทั้งสองถูกอ่านเมื่อวันที่ 6 ตุลาคม

• สถาปัตยกรรม — MoE แบบ sparse รวม 1.05T / active 49B พร้อม vision encoder 1.6B เทียบกับ MoE แบบข้อความล้วนที่มีการเผยแพร่น้ำหนักแบบเปิด

• รูปแบบข้อมูล — ข้อความและรูปภาพเข้า, ข้อความออก เทียบกับ ข้อความเข้า, ข้อความออก

• หน้าต่างบริบท — Mistral ระบุไว้ 1M, 524,288 บนการตั้งค่าที่ Artificial Analysis กำลังทดสอบ เทียบกับ 1M ที่ให้บริการจริง

• เพดานเอาต์พุต — ไม่เปิดเผย เทียบกับ 128K โทเค็น

• ราคาต่อล้าน, อินพุต / เอาต์พุต — ราคาปกติ $1.36 / $4.18, ปัจจุบันโปรโมชัน $0.68 / $2.09 เทียบกับราคาปกติ $1.40 / $4.40, ปัจจุบันให้บริการที่ $1.26 / $3.96

• อินพุตที่แคชไว้ต่อล้าน — $0.14, ปัจจุบัน $0.07, เทียบกับราคาตั้ง $0.26, ราคาที่ให้บริการ $0.234

• ดัชนี Intelligence Index v4.3 — 38.4 เทียบกับ 44.8

• ต้นทุนต่องานจัดทำดัชนี — $1.13 เทียบกับ $2.01

• Terminal-Bench 4.0 — 26.8% เทียบกับ 41.9%

• AutomationBench — 59.9% เทียบกับ 62.2%

• น้ำหนักโมเดล — สัญญาว่าจะเปิดให้ใช้ภายในสิ้นเดือนตุลาคม ยังไม่ระบุชื่อใบอนุญาต เทียบกับที่พร้อมใช้งานแล้วตอนนี้ภายใต้ข้อกำหนดของ Z.ai เอง

อ่านแบบตรงไปตรงมา: GLM-5.3 เป็นโมเดลที่ดีกว่าในดัชนีอิสระอยู่ 6.4 คะแนน และพร้อมใช้งานแล้ว Mistral Large 4 ถูกกว่าต่องานที่ทำสำเร็จ 44% และในแถว Terminal-Bench นั้นเป็นนักเขียนโค้ดที่อ่อนกว่าอยู่ 15 คะแนน ความสมมาตรของราคาเป็นเรื่องบังเอิญและใกล้เคียงกันพอจนทำให้สับสน — $1.36 / $4.18 เทียบกับ $1.40 / $4.40 สำหรับราคาตามรายการ แม้ว่า OrcaRouter ให้บริการ GLM-5.3 ที่ $1.26 / $3.96 ซึ่งต่ำกว่าราคาตามรายการของ Mistral โดยตรง ราคาโปรโมชัน $0.68 / $2.09 ของ Mistral คือสิ่งที่ทำให้พรีวิวถูกกว่าในวันนี้ และมันเป็นราคาเปิดตัว

ที่ Mistral ได้เปรียบ

มีสองแถวที่สำคัญ และทั้งสองก็ไม่ใช่ดัชนี

ตัวแรกเป็นมัลติโมดัล GLM-5.3 เป็นโมเดลแบบข้อความเข้า ข้อความออก และการ์ดแค็ตตาล็อกของมันระบุไว้อย่างชัดเจน Mistral Large 4 มาพร้อมตัวเข้ารหัสภาพขนาด 1.6 พันล้านพารามิเตอร์ และ Mistral อ้างว่ามีความสามารถในการเชื่อมโยงภาพกับข้อความระดับล้ำสมัยในหมู่โมเดลเปิด โดยอ้างอิงคะแนน 42% เทียบกับ 41% ของ GPT-6 Astra บน Dense 200 และการสาธิตภาพถ่ายดาวเทียมระดับกิกะพิกเซล ภาพเขียนวิศวกรรม และการค้นคืนเอกสารที่มีความหนาแน่นสูง บนชุดทดสอบเดียวกัน คะแนนมัลติโมดัลของ GLM-5.3 ไม่ปรากฏ เพราะไม่มีอะไรให้ให้คะแนน สำหรับไปป์ไลน์ใดก็ตามที่อ่านแผนภูมิ ภาพวาด เอกสารยื่น หรือภาพหน้าจอ การเปรียบเทียบจะยุบเหลือผู้สมัครเพียงรายเดียว

ส่วนที่สองคืองานด้านความปลอดภัย Mistral อ้างว่าทำได้ 82% ในการทดสอบ Artificial Analysis Cyber Index ซึ่งให้โมเดลจำลองช่องโหว่จริงขึ้นมาแล้วแพตช์ช่องโหว่นั้น — โดยระบุว่าเป็นค่าสูงสุดของโมเดลใด ๆ — บวกกับ 93% ในแบบฝึกหัดการแข่งขัน 40 ข้อของ Cybench และอันดับ Cyber Index โดยรวมในห้าอันดับแรก ซึ่งนำหน้าโมเดล open-weight ที่สร้างนอกจีน Z.ai ก็เผยแพร่ข้ออ้างด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์สำหรับ GLM-5.3 เช่นกัน และคำอธิบายของ GLM-5.3 เองก็ยกให้โมเดลนี้เทียบเท่า Mythos 5 ในความสามารถด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์บางด้าน ตัวเลขทั้งสองชุดอ้างอิงจากผู้ขายเอง และทั้งคู่ควรถูกติดป้ายกำกับเช่นนั้น ความแตกต่างคือ ตัวเลขของ Mistral ถูกจัดวางบนดัชนีอิสระที่มีชื่อระบุ และผูกกับแบบทดสอบเฉพาะ ซึ่งทำให้ตรวจสอบได้ง่ายกว่าและพิสูจน์ว่าเป็นเท็จได้ง่ายกว่า

A generated two-column scoreboard titled 'Mistral Large 4 vs GLM 5.3 — the scoreboard'. Left column 'Mistral Large 4 Preview': Intelligence Index v4.3 38.4; cost per index task $1.13; Terminal-Bench 4.0 26.8%; AutomationBench 59.9%; multimodal vision encoder; weights promised end of October. Right column 'GLM 5.3': Intelligence Index v4.3 44.8; cost per index task $2.01; Terminal-Bench 4.0 41.9%; AutomationBench 62.2%; multimodal text only; weights open and available now.

ทุกสิ่งทุกอย่างอื่นเอื้อต่อผู้ครองตลาดรายเดิม และข้อโต้แย้งเรื่องต้นทุนของการเป็นพรีวิวคือสิ่งที่ต้องระวังให้ดี โพสต์เปิดตัวของ Mistral ระบุว่าพรีวิวนี้ให้บริการบนโครงสร้างพื้นฐานยุโรปชุดเดียวกับที่ใช้ฝึกโมเดล — NVIDIA Grace Blackwell จำนวน 3,800 GPU ในดาต้าเซ็นเตอร์ของ Mistral เอง — และเวตของโมเดลจะตามมาภายในสิ้นเดือนตุลาคม สิ่งที่คุณได้ในวันนี้คือโมเดลที่เรียกใช้งานได้ พร้อมการระบุวันสิ้นสุดช่วงพรีวิวอย่างชัดเจน สิ่งที่คุณไม่ได้คือสิ่งที่ข้อเสนอทั้งหมดของ Mistral ตั้งอยู่บนนั้น

อะไรจะทำให้ GLM-5.5 กลายเป็นโมเดล

หาก Z.ai ปล่อยเวอร์ชัน 5.4 หรือ 5.5 จริง อาร์ติแฟกต์ต่างๆ จะปรากฏตามลำดับที่แน่นอน และแต่ละอย่างสามารถตรวจสอบได้โดยไม่ต้องถาม Z.ai อะไรเลย:

• การ์ดโมเดลบนหน้า model-api ของ Z.ai เอง ซึ่งปัจจุบันมีเพียงสามรายการเท่านั้น

• ตัวระบุ API ที่สามารถ resolve ได้ เช่นเดียวกับที่ z-ai/glm-5.3 resolve ได้ แต่ z-ai/glm-5.5 กลับไม่สามารถทำได้

• แถวราคาที่มีอัตราต่อล้านโทเค็นในเอกสารของ Z.ai

• รีพอซิทอรี Hugging Face จากองค์กร zai-org พร้อมไฟล์สัญญาอนุญาต — ซีรีส์ปัจจุบันมีถึงวันที่ 25 สิงหาคม 2026 เท่านั้น

• หน้าหนึ่งบนสำนักทดสอบมาตรฐานที่เป็นกลาง ซึ่งปัจจุบัน glm-5.5 ขึ้น 404

หลักฐานที่มองไปข้างหน้าชี้ห่างจากชื่อนี้ มากกว่าชี้เข้าหาชื่อนี้: การประชุมแจ้งผลประกอบการของบริษัทเองได้ข้าม 5.4 และ 5.5 ไป และระบุชื่อ GLM-6.0 เป็นรุ่นถัดไป ใครก็ตามที่เขียนสเปกชีต GLM-5.5 ในเดือนนี้ กำลังเขียนนิยายที่มีชื่อเรื่องฟังดูน่าเชื่อ

การเลือกระหว่างสองสิ่งที่มีอยู่

ถ้าคุณต้องการโมเดลที่ดีกว่าวันนี้ คำตอบคือ GLM-5.3 และมันไม่ใกล้เคียงเลยบนดัชนีอิสระ มันนำอยู่ 6.4 คะแนนบน Intelligence Index v4.3 นำ 15 คะแนนบน Terminal-Bench 4.0 นำในด้านระบบอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ เป็นการเปิดตัวแบบ open-weight จริง ๆ พร้อมเช็กพอยต์ที่คุณดาวน์โหลดได้ และมันประมวลผลมากกว่าห้าพันล้านโทเคนต่อสัปดาห์ทั่วแคตตาล็อกของเรา — ปริมาณที่บอกคุณว่าโหมดความล้มเหลวของมันเป็นที่รู้จักแล้ว คอนเท็กซ์ของมันคือหนึ่งล้านโทเคนที่ให้บริการจริง และเพดานเอาต์พุตที่ประกาศไว้ 128K เทียบกับพรีวิวที่ตัวเลขคอนเท็กซ์แตกต่างกันถึงสองเท่าขึ้นอยู่กับว่าคุณอ่านหน้าของใคร และเพดานเอาต์พุตไม่ได้ระบุไว้เลย

หากคุณต้องการความสามารถด้านการมองเห็น หากคุณต้องการงานด้านความปลอดภัย หรือหากพรีวิวที่มีการระบุวันสิ้นสุดไว้ถือเป็นความเสี่ยงที่ยอมรับได้สำหรับโมเดลที่อาจกลายเป็นโมเดลที่คุณต้องรันเอง Mistral Large 4 ก็เป็นฝั่งที่น่าสนใจของการแลกเปลี่ยนนี้ บน OrcaRouter นั้น GLM-5.3 อยู่ในแค็ตตาล็อกในราคาของผู้ให้บริการโดยบวกเพิ่ม 0% ในเอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI แบบเดียวกับโมเดลอื่นอีกกว่า 200 รายการ พร้อมการสลับไปยังผู้ให้บริการรายอื่นโดยอัตโนมัติเมื่อเกิดความขัดข้อง และ DSL สำหรับการจัดเส้นทางที่สามารถส่งงานด้านการจำแนกประเภทและการสกัดข้อมูลไปยังโมเดลใดก็ตามที่ราคาถูกที่สุดในสัปดาห์นั้น Mistral Large 4 ไม่ได้อยู่ในแค็ตตาล็อกของเรา ส่วนพรีวิวนั้นเข้าถึงได้ผ่าน API ของ Mistral เองและแพลตฟอร์มของบุคคลที่สามหลายแห่ง

A screenshot of the OrcaRouter model page for z-ai/glm-5.3, showing the model identity, a 1M-token context window, a 128K maximum output, text-only input with text output, the 2026-08-18 release date, a p-50 time-to-first-token figure of 3.99 seconds, pricing of $1.26 per million input and $3.96 per million output, and a code sample against the api.orcarouter.ai base URL. The page describes the model as Z.ai's latest flagship for complex software engineering and long-horizon agentic tasks, text-in and text-out.

จงชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่คุณกำลังซื้อ GLM-5.3 เป็นผลิตภัณฑ์ Mistral Large 4 เป็นผลิตภัณฑ์ที่มีคำสัญญาแนบมาด้วย และคำสัญญาก็คือส่วนที่ยังไม่ได้ส่งมอบ ช่องว่างระหว่างทั้งสองไม่ใช่ 6.4 คะแนนดัชนี — คะแนนเหล่านั้นจะเปลี่ยนไป — แต่เป็นว่าโมเดลหนึ่งในนี้มีอยู่ในรูปแบบที่คุณจับต้องได้ ส่วนอีกอันเป็นเพียงธรรมเนียมการตั้งชื่อพร้อมวันส่งมอบ

การเปรียบเทียบในบทความนี้3

ตรวจพบจากบทความนี้ · เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน

© 2026 OrcaRouter

สำหรับผู้ให้บริการ

ให้บริการแพลตฟอร์มการอนุมานอยู่หรือไม่ นำโมเดลของคุณขึ้น OrcaRouter

providers@orcarouter.ai

เข้าร่วมคอมมูนิตี้ของเรา

Discordsupport@orcarouter.aiXGitHubYouTube