Qwen 3.8 เทียบกับ GLM-5.2: สเกลดิบเทียบกับโมเดลเปิดที่ผ่านการตรวจสอบและคล่องตัว

สองโมเดลจีนที่ถูกพูดถึงมากที่สุดในปี 2026 ต่างก็เป็นระบบ Mixture-of-Experts แบบ sparse ต่างก็สัญญาว่าจะเปิดเผย weights และต่างก็ตีราคาต่ำกว่าขอบเขตตะวันตกในเรื่องราคา — แต่จริงๆ แล้วพวกมันแทบจะมีปรัชญาที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง ของ Alibaba Qwen3.8-Max ซึ่งเปิดตัวครั้งแรกในงาน World AI Conference ที่เซี่ยงไฮ้เมื่อวันที่ 19 กรกฎาคม 2026 เลือกใช้แนวทางขนาดใหญ่: พารามิเตอร์ประมาณ 2.4 ล้านล้าน และความละเอียดถี่ถ้วนแบบย้ำคิดย้ำทำที่ผู้ทดสอบช่วงแรกชื่นชอบ ของ Zhipu GLM-5.2 เลือกใช้แนวทางตรงกันข้าม — การออกแบบที่มีพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริงเพียง 4 หมื่นล้าน ซึ่ง Artificial Analysis ให้คะแนนไว้แล้ว พร้อมด้วยผลลัพธ์เชิง agentic ที่โดดเด่นและ weights ที่คุณสามารถดึงมาใช้ได้ทันที นี่คือประสิทธิภาพเทียบกับขนาดดิบ และสองโมเดลนี้ทำให้การแข่งขันนี้เป็นการแข่งขันที่ใสสะอาดอย่างผิดปกติ

ประเด็นสำคัญที่กำหนดทุกอย่างด้านล่าง: GLM-5.2 แสดงไพ่ทั้งหมดของมัน ในขณะที่ Qwen 3.8 เก็บไพ่ส่วนใหญ่ไว้คว่ำหน้า ข้อความถึงนักพัฒนา — วิธีที่ซื่อสัตย์ในการตัดสินใจว่าโมเดลใดเหมาะกับสแต็กของคุณคือการรันทั้งสองโมเดลบนพรอมต์ของคุณเอง OrcaRouter รวบรวมโมเดลกว่า 200 ตัวไว้เบื้องหลังเอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เพียงจุดเดียว ดังนั้นคุณสามารถนำ Qwen 3.8ไปเปรียบเทียบกับ GLM-5.2 ในงานเดียวกันได้โดยไม่ต้องต่อเชื่อม SDK สองตัว

TL;DR สรุป. GLM-5.2 เป็นตัวเลือกแบบ open-weight ที่ใช้งานได้จริงที่คุณสามารถใช้ได้ทันที จากการวิเคราะห์ของ Artificial Analysis มันมีดัชนีความฉลาดที่ผ่านการตรวจสอบที่ 51 ซึ่งแข็งแกร่ง Terminal-Bench 2.1 of 82.7, ราคาถูก $0.95 / $3.00 ราคา, บริบท 1M, และ — ที่สำคัญ — open weights ที่เปิดตัวแล้ว บนพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริงเพียง 40B. Qwen 3.8 Max คือการเดิมพันที่ใหญ่กว่า: พารามิเตอร์ทั้งหมด ~2.4T และคุณภาพการใช้งานระดับสูงสุด แต่มันซ่อนจำนวนพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริง มี ไม่มี benchmark อิสระ, เป็น โมเดลที่ช้าที่สุด ผู้ทดสอบรัน และน้ำหนักของมันยัง "coming soon." GLM พิสูจน์ว่าประสิทธิภาพใช้ได้ผล; Qwen ขอให้คุณเชื่อมั่นในสเกล.

ประเด็นสำคัญ

•  GLM-5.2 (Zhipu) เป็นMoE ที่มีพารามิเตอร์รวม 753B และพารามิเตอร์ทำงาน 40B โดยมีAA Intelligence Index ที่ได้รับการตรวจสอบเท่ากับ 51 และคะแนน Terminal-Bench 2.1 เท่ากับ 82.7 (ที่มา: Artificial Analysis); Qwen 3.8 Max เป็น ~2.4T MoE preview ที่ไม่เปิดเผยจำนวนพารามิเตอร์ทำงาน และมี ไม่มีคะแนนที่ได้รับการตรวจสอบ.

• น้ำหนักของ GLM-5.2 คือ เปิดให้ดาวน์โหลดได้ในวันนี้ (เผยแพร่ในเดือนมิถุนายน 2026); Qwen 3.8 สัญญาว่าจะ "เร็วๆ นี้" แต่ ยังไม่เผยแพร่ (~1.2TB, จำเป็นต้องใช้ H200 GPU 8 ตัวขึ้นไปเพื่อโฮสต์ด้วยตนเอง).

• ราคาเอื้อต่อ GLM: $0.95 / $3.00 ต่อ 1M tokens (AA blended ~$0.90) preview ของ Qwen 3.8 มีส่วนลดอย่างมาก (~90% off) แต่ไม่มีราคา API ต่อ token ที่เผยแพร่และส่วนลดเป็นเพียงชั่วคราว

• ในงาน agentic/terminal ของ GLM-5.2 82.7 Terminal-Bench เป็นจุดแข็งที่เป็นรูปธรรมและผ่านการตรวจสอบ; ส่วนจุดเด่นของ Qwen 3.8 คือความละเอียดถี่ถ้วนและ one-shots ที่สร้างสรรค์ — น่าประทับใจในการทดสอบเชิงปฏิบัติ แต่ ยังไม่ได้ตรวจสอบและช้า.

• ทั้งสองเป็นโมเดล MoE แบบ open-weight ของจีนที่อ้างว่ามีบริบท 1M โทเค็น; การแบ่งที่แท้จริงคือ แบบบางและพิสูจน์แล้ว (GLM) เทียบกับ แบบใหญ่และยังไม่ผ่านการพิสูจน์ (Qwen).

ตัวเลขของ Qwen 3.8 เป็นข้อมูลจากผู้ขายหรือความประทับใจในช่วงต้นที่ยังไม่ถูกควบคุม — ไม่ได้รับการตรวจสอบโดยอิสระ. ตัวเลขของ GLM-5.2 มาจาก Artificial Analysis และอาจแตกต่างจากรายงานของ Zhipu เอง ราคา preview ของ Qwen 3.8 เป็นส่วนลดชั่วคราว โปรดตรวจสอบอัตราต่อ token ก่อนวางงบประมาณ หมายเหตุ: Qwen มีแนวทางกำกับเนื้อหาที่สอดคล้องกับ CCP ในหัวข้อที่อ่อนไหวทางการเมือง.

สเปกและราคา เปรียบเทียบเคียงข้างกัน

นี่คือข้อมูลที่ชัดเจน โดยแต่ละตัวเลข GLM-5.2 ระบุแหล่งที่มา

•  ผู้ผลิต / สถานะ — Qwen 3.8 Max: Alibaba; ตัวอย่าง (19 กรกฎาคม 2026); GLM-5.2: Zhipu; เปิดตัวมิถุนายน 2026

• สถาปัตยกรรม — Qwen 3.8 Max: ~2.4T รวม, sparse MoE; GLM-5.2: 753B รวม, sparse MoE (Artificial Analysis)

• พารามิเตอร์ที่ใช้งาน — Qwen 3.8 Max: Alibaba ไม่ได้เปิดเผย; GLM-5.2: 40B ที่ใช้งาน (Artificial Analysis)

• หน้าต่างบริบท — Qwen 3.8 Max: รายงานว่าประมาณ 1M โทเค็น (ยังไม่ได้รับการยืนยันอย่างเป็นทางการ); GLM-5.2: 1M โทเค็น (Artificial Analysis)

•  AA Intelligence Index — Qwen 3.8 Max: ยังไม่มี — ยังไม่ถูกให้คะแนน; GLM-5.2: 51 (Artificial Analysis)

•  Terminal-Bench 2.1 — Qwen 3.8 Max: ไม่มีตัวเลขที่เผยแพร่; GLM-5.2: 82.7 (Artificial Analysis)

•  ราคา (อินพุต / เอาต์พุต) — Qwen 3.8 Max: แสดงตัวอย่างเท่านั้น (ลด ~90%; ยังไม่เผยแพร่ API แบบต่อโทเค็น); GLM-5.2: $0.95 / $3.00 ต่อ 1M (AA ผสม ~$0.90)

•  น้ำหนักเปิด — Qwen 3.8 Max: สัญญาว่า "เร็วๆ นี้" (ยังไม่เผยแพร่); GLM-5.2: ใช่ — ปล่อยแล้ว, ดาวน์โหลดได้วันนี้

• ความเร็ว — Qwen 3.8 Max: โมเดลที่ทดสอบแล้วช้าที่สุด (hands-on); GLM-5.2: Lean 40B active — ออกแบบอย่างมีประสิทธิภาพ

สองสิ่งที่เป็นกรอบของการแข่งขันนี้ ประการแรก แถว "พารามิเตอร์ที่ใช้งาน" คือจุดที่ปรัชญาทั้งสองปะทะกัน GLM-5.2 ทำงานในระดับ frontier-agentic — คะแนน 82.7 ใน Terminal-Bench 2.1 ถือเป็นคะแนนที่จริงจัง — โดยใช้เพียง พารามิเตอร์ที่ใช้งาน 40B ซึ่งเป็นตัวเลขที่เปิดเผยและตรวจสอบได้ Qwen 3.8 มีพารามิเตอร์ทั้งหมดประมาณ 2.4T แต่ ไม่เปิดเผยว่ามีกี่ตัวที่ใช้งาน ดังนั้นคุณจึงไม่สามารถตัดสินประสิทธิภาพของมันได้เลย โมเดลหนึ่งพิสูจน์ว่ามีประสิทธิภาพ อีกโมเดลขอให้คุณเชื่อว่ามันมีประสิทธิภาพ

ประการที่สอง ทุกปัจจัยที่กำหนดการนำไปใช้งานจริงในตอนนี้ล้วนเอียงไปทาง GLM มันมีดัชนีที่ผ่านการตรวจสอบ (51) ในขณะที่ Qwen มีช่องว่าง มันมีราคาที่เผยแพร่และคงทน ($0.95 / $3.00) ในขณะที่ Qwen มีส่วนลดชั่วคราวและไม่มีอัตราค่า API และน้ำหนักของมันถูกวางอยู่บนโต๊ะแล้ว ในขณะที่ของ Qwen เป็นเพียงคำมั่นสัญญา จุดถ่วงดุลของ Qwen 3.8 คือขนาดที่แท้จริงและความละเอียดถี่ถ้วนที่ขนาดนั้นดูเหมือนจะซื้อมา — เป็นข้อได้เปรียบที่แท้จริงสำหรับงานที่เน้นคุณภาพเป็นอันดับแรก แต่ยังไม่มีคะแนนจากกระดานคะแนนที่เป็นกลางยืนยัน

ประสิทธิภาพเทียบกับขนาดดิบ

หัวใจของการเปรียบเทียบนี้คือคำถามที่วงการนี้วนกลับมาอยู่เสมอ: งานระดับแนวหน้าจำเป็นต้องใช้พารามิเตอร์ระดับแนวหน้าหรือไม่? GLM-5.2 คือข้อโต้แย้งล่าสุดที่แข็งแกร่งที่สุดว่าไม่จำเป็น โดยใช้การคำนวณแบบแอคทีฟ 40 พันล้านต่อโทเค็น มันทำคะแนน 82.7 บน Terminal-Bench 2.1 — ซึ่งเป็นหนึ่งในผลลัพธ์แบบ agentic/terminal ที่ดีที่สุดในตอนนี้ ตามข้อมูลของ Artificial Analysis — และได้ดัชนีโดยรวมที่ผ่านการตรวจสอบที่ 51 นั่นคือโมเดลที่บางเบาและโฟกัส ซึ่งต่อยหนักเกินน้ำหนักพารามิเตอร์แบบแอคทีฟของมัน และมันเป็น open-weight ดังนั้นทีมงานสามารถดาวน์โหลด ตรวจสอบ และเรียกใช้บนฮาร์ดแวร์ที่เบากว่าเมื่อเทียบกับมหึมาขนาด 2.4 ล้านล้านพารามิเตอร์ที่ต้องการมาก

Qwen 3.8 เลือกเดินอีกเส้นทางหนึ่ง มันพึ่งพาขนาดอันมหาศาล และเมื่อทดสอบจริง ขนาดนั้นแสดงออกมาเป็นความละเอียดถี่ถ้วนมากกว่าความเร็ว ในงานทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมหนึ่ง ผู้วิจารณ์ (Trilogy AI) นำ Qwen 3.8 มาเทียบกับ Kimi K3: Qwen ได้คะแนน 80/100 เทียบกับ 83 ของ Kimi แต่ชัดเจนว่าครอบคลุมมากกว่า — 354 การอ้างอิงจาก repository เทียบกับ 274, การเรียกใช้เครื่องมือที่ล้มเหลวเป็นศูนย์ เทียบกับสองครั้งของ Kimi — โดยแลกมาด้วยเวลาแฝงที่สูงกว่าและจำนวนโทเค็นรวมที่มากกว่า ผู้วิจารณ์อีกคน (thomas-wiegold.com) เรียกมันว่า "ดีมากและช้ามาก" ซึ่งเป็นโมเดลที่ช้าที่สุดเท่าที่เคยใช้มา แต่ยังคงจัดให้มันอยู่ในระดับความสามารถสูงสุด นี่คือเดิมพันของ Qwen ในฉบับย่อ: ขุดลึกขึ้น อ้างอิงมากขึ้น พลาดน้อยลง — แต่ต้องจ่ายด้วยเวลา โทเค็น และ (ในตอนนี้) ข้อกล่าวอ้างที่ยังพิสูจน์ไม่ได้

สำหรับสิ่งใดก็ตามที่ทำงานแบบเอเจนต์ — วนลูปเทอร์มินัล, ไพพไลน์ที่ใช้เครื่องมือหนัก, การปรับใช้ที่โฮสต์เอง — การผสมผสานของ GLM-5.2 ซึ่งมี Terminal-Bench 82.7 ที่เป็นรูปธรรม, พื้นที่ทำงานที่เล็ก, และน้ำหนักที่เผยแพร่แล้ว เป็นสิ่งที่ยากจะแย้งได้ในปัจจุบัน ความละเอียดรอบคอบของ Qwen 3.8 มีคุณค่าอย่างแท้จริงสำหรับการวิจัยและการเขียนโค้ดที่เน้นคุณภาพเชิงลึก ซึ่งคุณสามารถยอมรับความหน่วงได้ แต่คุณกำลังซื้อมันด้วยความเชื่อ: ไม่มีคะแนนที่ผ่านการตรวจสอบ, พารามิเตอร์ที่ใช้งานที่ซ่อนอยู่, น้ำหนักที่ยังรออยู่, และแนวป้องกันที่สอดคล้องกับ CCP ในหัวข้อที่ละเอียดอ่อน ประสิทธิภาพที่คุณสามารถวัดได้ เอาชนะขนาดที่คุณไม่สามารถวัดได้

คำถามที่พบบ่อย

Qwen 3.8 ดีกว่า GLM-5.2 หรือไม่?

จากหลักฐานที่มีอยู่ในปัจจุบัน GLM-5.2 คือตัวเลือกที่ปลอดภัยกว่า โดยมีค่าดัชนี Artificial Analysis Intelligence Index ที่ผ่านการตรวจสอบแล้วที่ 51 และค่า Terminal-Bench 2.1 ที่แข็งแกร่งที่ 82.7 พร้อมทั้งน้ำหนักแบบเปิดที่คุณสามารถนำไปรันได้ทันที ส่วน Qwen 3.8 อาจเทียบหรือเหนือกว่าในงานที่ต้องใช้ความลึกและคุณภาพสูง — ผู้ทดสอบช่วงแรกให้คะแนนความละเอียดถี่ถ้วนสูง — แต่ไม่มีคะแนนอิสระ ปกปิดจำนวนพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริง และเป็นโมเดลที่ช้าที่สุดในการทดสอบจริง ศักยภาพบนกระดาษที่ดูดีกว่า เทียบกับสิ่งที่พิสูจน์แล้วและพร้อมใช้งาน: GLM ชนะในปัจจุบัน

ฉันสามารถดาวน์โหลดและโฮสต์ด้วยตนเองสำหรับอย่างใดอย่างหนึ่งได้หรือไม่?

น้ำหนักของ GLM-5.2 เปิดเผยและเผยแพร่แล้ว (มิถุนายน 2026) และด้วยพารามิเตอร์ที่ทำงานอยู่ 40B ทำให้การโฮสต์ด้วยตนเองทำได้จริงมากกว่าโมเดลขนาด 2.4T มาก ส่วนน้ำหนักเปิดของ Qwen 3.8 มีคำมั่นว่าจะออก "เร็วๆ นี้" แต่ยังไม่ออกมา แม้เมื่อเผยแพร่แล้ว โมเดลขนาด ~2.4T จะใช้พื้นที่ประมาณ 1.2TB ที่ 4-bit และต้องใช้ GPU H200 8+ ตัว ซึ่งเกินเอื้อมสำหรับทีมส่วนใหญ่ หากการโฮสต์ด้วยตนเองเป็นเรื่องสำคัญในวันนี้ GLM คือตัวเลือกที่แท้จริงเพียงตัวเดียวในที่นี้

อันไหนถูกกว่า?

GLM-5.2 มีราคาที่ชัดเจนและยั่งยืน: $0.95 / $3.00 ต่อ 1 ล้านโทเคน โดยมีอัตราผสมจาก Artificial Analysis ประมาณ $0.90 รุ่นพรีวิวของ Qwen 3.8 มีส่วนลดมาก (~90% ลดลง สูงถึง ~98% ข้ามคืน) แต่ไม่มีราคา API ต่อโทเคนที่เผยแพร่และส่วนลดเป็นการชั่วคราว — ดังนั้นคุณสามารถวางงบประมาณอย่างมั่นใจเกี่ยวกับ GLM แต่ยังไม่เกี่ยวกับ Qwen

อันไหนดีกว่าสำหรับการทำงานแบบ agentic และเทอร์มินัล?

GLM-5.2 จากหลักฐานปัจจุบัน คะแนน 82.7 Terminal-Bench 2.1 (ตาม Artificial Analysis) เป็นผลลัพธ์ด้านเอเจนต์ที่เป็นรูปธรรมและผ่านการตรวจสอบ และด้วยรอยเท้าที่ทำงานน้อยและน้ำหนักที่ปล่อยออกมาจึงทำให้ปรับใช้ได้ง่ายในลูปที่ใช้เครื่องมือบ่อย Qwen 3.8 แสดงให้เห็นถึงการใช้เครื่องมือที่แข็งแกร่งในการทดสอบจริง (ไม่มีการเรียกเครื่องมือล้มเหลวในการรีวิวครั้งเดียว) แต่ไม่มีคะแนนเอเจนต์ที่ผ่านการตรวจสอบที่เทียบเคียงได้

วันนี้ควรใช้อันไหนดี

GLM-5.2 สำหรับไพพ์ไลน์แบบ agentic, การโฮสต์ด้วยตนเอง, การผลิตที่อ่อนไหวต่อต้นทุน และทุกสิ่งที่คุณต้องการโมเดลที่ผ่านการพิสูจน์แล้วและสามารถดาวน์โหลดได้ทันที Qwen 3.8 สำหรับการวิจัยที่ลึกและให้ความสำคัญกับคุณภาพ หรือการเขียนโค้ดที่ความละเอียดรอบคอบของมันคุ้มค่า และคุณสามารถทนต่อการทำงานที่ช้าได้ — และเพื่อเปิดทางเลือกไว้เมื่อน้ำหนักและคะแนนอิสระแรกของมันมาถึง

บรรทัดล่าง

Qwen 3.8 vs GLM-5.2คือการเปรียบเทียบระหว่างประสิทธิภาพกับขนาดดิบ และตอนนี้ประสิทธิภาพกำลังชนะคะแนน GLM-5.2 แสดงให้เห็นศักยภาพทั้งหมด — พารามิเตอร์แอคทีฟ 40B ที่ทำงานด้าน frontier-agentic, ดัชนีที่ผ่านการตรวจสอบที่ 51, คะแนน Terminal-Bench 82.7, ราคาที่ถูกและคงที่, และ open weights ที่คุณสามารถดาวน์โหลดได้วันนี้ Qwen 3.8 อาศัยขนาดมหาศาล 2.4T และความละเอียดรอบคอบที่ผู้ทดสอบชื่นชมอย่างจริงใจ แต่มันซ่อนจำนวนพารามิเตอร์แอคทีฟของมันไว้ ไม่มีคะแนนอิสระ การวางจำหน่ายช้ากว่าสิ่งใดที่ผู้วิจารณ์เคยใช้ และ weights ของมันยังคงเป็นแค่คำมั่นสัญญา GLM-5.2 เป็นตัวเลือก open-weight agentic ที่ใช้งานได้จริงซึ่งมีให้ใช้งานตอนนี้ Qwen 3.8 เป็นเดิมพันที่ใหญ่กว่าที่ยังต้องมี weights และคะแนนจริงเพื่อพิสูจน์ตัวเอง จับตาดูทั้งสอง — จนกว่าพวกมันจะมาถึง ให้ลองรันทั้งสองแบบเคียงข้างกันด้วย prompts ของคุณเอง และให้ผลลัพธ์ ไม่ใช่จำนวนพารามิเตอร์ เป็นผู้ตัดสิน