แท็ก

#GLM

9 บทความ

Z.ai เปิดตัว GLM-Legal โมเดลงานกฎหมายแบบเอเจนต์ที่ต่อยอดจาก GLM-5.3-Flash — ได้ 19.17% บน Harvey LAB (อันดับ 7 จาก 79) ด้วยต้นทุน $0.15 ต่อเคส แต่ยังเป็นเบต้าแบบขอสิทธิ์ ไม่มีน้ำหนักบน Hugging Face
โมเดลใหม่

Z.ai เปิดตัว GLM-Legal โมเดลงานกฎหมายแบบเอเจนต์ที่ต่อยอดจาก GLM-5.3-Flash — ได้ 19.17% บน Harvey LAB (อันดับ 7 จาก 79) ด้วยต้นทุน $0.15 ต่อเคส แต่ยังเป็นเบต้าแบบขอสิทธิ์ ไม่มีน้ำหนักบน Hugging Face

Z.ai เปิดตัว GLM-Legal เมื่อ 12 ต.ค. 2026 เป็นโมเดลเฉพาะทางกฎหมายที่เทรนต่อจาก GLM-5.3-Flash Vals AI วัดได้ 19.17% บน Harvey's Legal Agent Benchmark (อันดับ 7 จาก 79) เพิ่มจากโมเดลฐานที่ได้ 6.67% และเป็นโมเดลที่ถูกที่สุดใน 10 อันดับแรกที่ $0.15 ต่อเคส ตอนนี้ยังใช้ได้ผ่านเบต้าแบบขอสิทธิ์เท่านั้น

· อ่าน 5 นาที
llama.cpp 0.6.0: MTP ทำให้ Qwen3.8-Flash-Next decode เร็วขึ้น 1.55 เท่าบน DGX Spark, Mac รุ่น M1–M4 รัน speculative decoding เร็วขึ้นราว 3.6 เท่า, รองรับ GLM-5.3-Flash และมี breaking change ฝั่ง C API (llama_batch_ext)
เครื่องมือนักพัฒนา

llama.cpp 0.6.0: MTP ทำให้ Qwen3.8-Flash-Next decode เร็วขึ้น 1.55 เท่าบน DGX Spark, Mac รุ่น M1–M4 รัน speculative decoding เร็วขึ้นราว 3.6 เท่า, รองรับ GLM-5.3-Flash และมี breaking change ฝั่ง C API (llama_batch_ext)

llama.cpp ปล่อย v0.6.0 เมื่อ 5 ต.ค. 2026 (ตรงกับ build b11429) เพิ่ม MTP speculative decoding ให้ Qwen3.8-Flash-Next (decode เร็วขึ้นเฉลี่ย 1.55 เท่าบน DGX Spark) เพิ่มเคอร์เนล Metal สำหรับ Mac ที่ยังไม่มี tensor API ทำให้ DFlash2 บน M3 Ultra เร็วขึ้นจาก 30.2 เป็น 110 tok/s รองรับ GLM-5.3-Flash 320B ทั้งข้อความและภาพ และเปลี่ยน C API มาใช้ llama_batch_ext

· อ่าน 5 นาที
ZCode แพ็กทั้งเวิร์กสเปซรวม .git ส่งขึ้น Aliyun OSS เงียบ ๆ — สวิตช์ปิดใน UI ไม่มีผล และกุญแจถอดรหัสอยู่ฝั่ง Z.ai เท่านั้น
เครื่องมือนักพัฒนา

ZCode แพ็กทั้งเวิร์กสเปซรวม .git ส่งขึ้น Aliyun OSS เงียบ ๆ — สวิตช์ปิดใน UI ไม่มีผล และกุญแจถอดรหัสอยู่ฝั่ง Z.ai เท่านั้น

18 ก.ย. 2026 นักพัฒนาชื่อ ferstar แกะ app.asar ของ ZCode แล้วพบว่าแอปแพ็กเวิร์กสเปซทั้งก้อนรวมโฟลเดอร์ .git (ในเคสตัวอย่าง 42,411 ไฟล์ / 313 MB ซึ่ง .git กินไป 86.6%) เข้ารหัสด้วยกุญแจที่เซิร์ฟเวอร์ส่งมา แล้วอัปโหลดขึ้น Aliyun OSS โดยสวิตช์ปิดสองตัวใน UI ไม่มีผล ต่อมาวันเดียวกัน Z.ai ออกแถลงการณ์ขอโทษ บอกว่าเป็นฟีเจอร์ Repo Wiki และสัญญาจะเปิดซอร์ส ZCode

· อ่าน 8 นาที
Z.ai เปิดบันทึก: GLM-5.3 สร้างระบบ inference ของตัวเองบนชิปจีน 100,000 ตัว เร็วขึ้น 3 เท่าใน 2 สัปดาห์
งานวิจัย

Z.ai เปิดบันทึก: GLM-5.3 สร้างระบบ inference ของตัวเองบนชิปจีน 100,000 ตัว เร็วขึ้น 3 เท่าใน 2 สัปดาห์

Z.ai เผยว่างาน infra ที่ปกติต้องใช้ทีมวิศวกรหลายสัปดาห์ ถูกทำโดย Infra Agent ที่ขับด้วย GLM-5.3 เอง — สร้าง production inference stack บนคลัสเตอร์ชิปจีนกว่า 100,000 ตัว ดัน throughput ขึ้น 3 เท่าในไม่ถึงสองสัปดาห์ พร้อมอธิบายสูตร 'dense feedback' ที่ทำให้ agent ดีบักระบบได้จริง

· อ่าน 7 นาที
Anthropic กล่าวหาแล็บจีน 7 แห่งกลั่นความสามารถ Claude — Alibaba ใช้ไป 151 ล้านข้อความเพื่อเทรน Qwen 3.5–3.7 ส่วน DeepSeek กับ Moonshot แอบส่งคำขอของลูกค้าตัวเองไปให้ Claude ตอบ
ธุรกิจและกฎหมาย

Anthropic กล่าวหาแล็บจีน 7 แห่งกลั่นความสามารถ Claude — Alibaba ใช้ไป 151 ล้านข้อความเพื่อเทรน Qwen 3.5–3.7 ส่วน DeepSeek กับ Moonshot แอบส่งคำขอของลูกค้าตัวเองไปให้ Claude ตอบ

รายงาน Threat Intelligence ประจำเดือน ก.ย. ของ Anthropic (10 ก.ย.) ระบุชื่อ Alibaba, Moonshot, DeepSeek, Zhipu, Xiaomi, SenseTime และ MiniMax ว่ากลั่นความสามารถของ Claude โดยไม่ได้รับอนุญาต ที่นักพัฒนาควรรู้คือ DeepSeek คัดผู้ใช้ที่เรียกโมเดลของตัวเองผ่าน Claude Code, Agent SDK หรือ OpenCode แล้วส่งคำขอของคนกลุ่มนี้ไปให้ Claude Opus ตอบแทน ซึ่งพาข้อมูลลับของลูกค้า รวมถึงงบลงทุนที่มีไซต์กรุงเทพฯ ไปอยู่กับบุคคลที่สาม

· อ่าน 7 นาที
"โมเดลที่ฉลาดที่สุดของยุโรป" Quasar 438B — Artificial Analysis ที่ Multiverse อ้างเป็นหลักฐาน เขียนไว้ในชื่อรุ่นเองว่า "based on GLM-5.2" แต่ประกาศเปิดตัวไม่เอ่ยถึงเลย
โมเดลใหม่

"โมเดลที่ฉลาดที่สุดของยุโรป" Quasar 438B — Artificial Analysis ที่ Multiverse อ้างเป็นหลักฐาน เขียนไว้ในชื่อรุ่นเองว่า "based on GLM-5.2" แต่ประกาศเปิดตัวไม่เอ่ยถึงเลย

2 ก.ย. 2026 Multiverse Computing เปิดตัว Quasar 438B พร้อมพาดหัวว่าเป็นโมเดลที่ฉลาดที่สุดของยุโรปตาม Artificial Analysis ด้วยคะแนน 43 — แต่หน้าโมเดลของ Artificial Analysis เองตั้งชื่อรุ่นไว้ว่า "Quasar 438B (max, based on GLM-5.2)" คือฐานเป็นโมเดลน้ำหนักเปิดสัญชาติจีนขนาด 753B ที่ถูกบีบอัด ซึ่งประกาศของ Multiverse ไม่พูดถึงแม้แต่บรรทัดเดียว

· อ่าน 8 นาที
Ollama เลิกคิดเงินตามเวลา GPU เปลี่ยนเป็นต่อโทเคน — Pro $20 ได้เครดิต $60 แต่ราคาต่อโทเคนคือราคาป้ายของผู้ผลิตเป๊ะ แปลว่าส่วนลด off-peak และโปรฯ ของต้นทางไม่ถูกส่งต่อ
เครื่องมือนักพัฒนา

Ollama เลิกคิดเงินตามเวลา GPU เปลี่ยนเป็นต่อโทเคน — Pro $20 ได้เครดิต $60 แต่ราคาต่อโทเคนคือราคาป้ายของผู้ผลิตเป๊ะ แปลว่าส่วนลด off-peak และโปรฯ ของต้นทางไม่ถูกส่งต่อ

31 ส.ค. 2026 Ollama ยกเครื่องราคาแพลน Pro/Max/Team จากการคิดตามเวลา GPU มาเป็นต่อโทเคนพร้อมพูลเครดิตรายเดือน — Pro $20 ได้ $60, Max $100 ได้ $300, Team $500 ได้ $1,000 แต่เมื่อเทียบราคาต่อโทเคนกับเอกสารของ DeepSeek และ Z.ai โดยตรง พบว่าตรงกับราคาป้ายทุกช่อง จึงไม่มีทั้งบวกเพิ่มและส่วนลด off-peak หรือโปรโมชันของต้นทาง

· อ่าน 7 นาที
Z.ai ปล่อย GLM-5.3-Flash เป็น open weights ใต้ MIT — MoE 320B ที่ใช้จริงแค่ 18B, multimodal ในตัว, บริบท 1M และทำ GDPVal-AA v2 นำทุกเจ้าในตาราง
โมเดลใหม่

Z.ai ปล่อย GLM-5.3-Flash เป็น open weights ใต้ MIT — MoE 320B ที่ใช้จริงแค่ 18B, multimodal ในตัว, บริบท 1M และทำ GDPVal-AA v2 นำทุกเจ้าในตาราง

26 ส.ค. 2026 Z.ai ปล่อย GLM-5.3-Flash พร้อมน้ำหนักเต็มบน Hugging Face ใต้ MIT — MoE 320B ที่กระตุ้นแค่ 18B ต่อโทเคน, เป็นตัวแรกในตระกูล GLM-5 ที่ multimodal โดยกำเนิด, ใช้สถาปัตยกรรมผสม linear + sparse attention รองรับบริบท 1 ล้านโทเคน และทำ GDPVal-AA v2 ได้ 1773 นำทั้ง Claude Opus 4.8, GPT-5.6 Terra และ Gemini 3.7 Flash ในตารางของ Z.ai เอง

· อ่าน 8 นาที
Cloudflare เปิดตัวเลขจริงของการรีดโมเดลเปิดลง GPU — FP8 KV cache ดัน Kimi K2.6 จาก 686K เป็น 1.37M token, INT4 ย่อ GLM 5.2 จาก 705GB เหลือ 421GB
เครื่องมือนักพัฒนา

Cloudflare เปิดตัวเลขจริงของการรีดโมเดลเปิดลง GPU — FP8 KV cache ดัน Kimi K2.6 จาก 686K เป็น 1.37M token, INT4 ย่อ GLM 5.2 จาก 705GB เหลือ 421GB

Cloudflare เผยเทคนิคสามชั้นที่ใช้เสิร์ฟ Kimi K2.6 และ GLM 5.2 บน Workers AI — บีบ KV cache เป็น FP8 เพิ่ม context ที่ค้างในหน่วยความจำได้เท่าตัว, บีบน้ำหนัก GLM เป็น INT4 ลดเช็คพอยต์ 40% และเพิ่ม decode สูงสุด 55% พร้อมตารางเบนช์มาร์กที่บอกว่าความแม่นยำไม่ตก

· อ่าน 7 นาที