GLM-5.1-Turbo การทดสอบจริง: โมเดลอันดับหนึ่งโอเพ่นซอร์สพัฒนาแอปพลิเคชันสมบูรณ์ใน 1 ชั่วโมงและประมวลผลข้อมูล 100,000 รายการได้อย่างไร

หลังจาก GLM-5.1-Turbo เปิดตัวไม่นาน บริการ Coding Plan ของ Zhipu ก็ประกาศรองรับโมเดลนี้
ฉันจึงเปลี่ยนไปใช้โมเดล GLM-5.1 ใน Claude Code ทันทีเพื่อทดลองใช้งานเชิงลึก หลังจากการทดสอบอย่างเข้มข้นหลายวัน ฉันพบว่า GLM-5.1 ไม่ใช่การอัปเกรดแบบวนซ้ำง่ายๆ แต่ความสามารถของมัน โดยเฉพาะในด้านการจัดการงานระยะยาว แสดงให้เห็นถึงการก้าวข้ามรุ่นอย่างมีนัยสำคัญ

จากรายการทดสอบมาตรฐานหลัก เช่น Artificial Analysis, SWE Bench ฯลฯ GLM-5.1 อยู่ในอันดับต้นๆ ของโมเดลโอเพนซอร์สในปัจจุบัน

01 ทดสอบจริง: ท้าทายด้วยสามภารกิจระยะยาว

ฉันตั้งค่าภารกิจระยะยาวสามประเภทที่แตกต่างกันใน Claude Code แต่ละงานเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน ลิงก์ยาว และต้องการการดำเนินการอย่างต่อเนื่อง โมเดล GLM-5.1 ตั้งแต่ขั้นตอนแรกจนถึงขั้นตอนสุดท้าย รักษาความสอดคล้องของเป้าหมายได้ตลอดทาง โดยไม่เกิดการเบี่ยงเบน

ภารกิจที่หนึ่ง: พัฒนาเครื่องมือบันทึกย่อที่รองรับทั้ง Web และ CLI ตั้งแต่เริ่มต้น

เมื่อใช้ปลั๊กอิน Superpowers ร่วมกับ GLM-5.1 ในการพัฒนาแอปพลิเคชันตั้งแต่เริ่มต้นจนสำเร็จ มีประสิทธิภาพสูงมาก กระบวนการทั้งหมดเริ่มต้นด้วยการระดมสมองเบื้องต้นเพื่อกำหนดขอบเขตความต้องการ การเลือกเทคโนโลยี และประเด็นสำคัญอื่นๆ

① การระดมสมองเบื้องต้น
ฉันป้อนความต้องการโดยย่อ: “พัฒนาเครื่องมือบันทึกย่อในเครื่องที่คล้ายกับ memo ตั้งแต่เริ่มต้น รองรับการสร้าง แก้ไข ลบ ค้นหาบันทึกย่อบนเว็บ พร้อมทั้งมีคำสั่ง CLI สำหรับจัดการบันทึกย่อในเทอร์มินัล รองรับระบบแท็ก และบันทึกข้อมูลไว้ในเครื่อง”

หลังจากป้อนคำสั่งแล้ว GLM-5.1 ไม่ได้เริ่มเขียนโค้ดทันที แต่เริ่มสนทนากับฉันก่อน เพื่อยืนยันรายละเอียดความต้องการและการเลือกเทคโนโลยีทีละจุด เมื่อพูดถึง UI หลักของอินเทอร์เฟซ มันยังสร้างหน้าเว็บชั่วคราวขึ้นมาให้ฉันเลือกตามความชอบอีกด้วย

② สร้างแผนงานโดยละเอียด
หลังการระดมสมองเสร็จสิ้น โมเดลเริ่มสร้างแผนพัฒนารายละเอียด ซึ่งแผนนี้จะถูกนำไปปฏิบัติในโครงสร้างไฟล์โดยตรง
หลังจากยืนยันว่าแผนไม่มีข้อผิดพลาด ฉันแจ้งโมเดลว่าเริ่มดำเนินการได้ แล้วจึงออกจากไป

③ ดำเนินการพัฒนาอย่างอิสระ
โมเดลจึงเริ่มต้นตัวแทนย่อย (Agent) หลายตัว และดำเนินการพัฒนาโปรเจกต์ทั้งหมดโดยอัตโนมัติ ในช่วงเวลานี้ ฉันไม่ได้เข้าไปแทรกแซงด้วยมือเลย
ประมาณหนึ่งชั่วโมงต่อมา โมเดลแจ้งกลับมาว่าทำงานเสร็จสิ้น

④ ตรวจรับผลงาน
รวมเวลาระดมสมองแล้ว ใช้เวลาทั้งหมดประมาณ 1 ชั่วโมง เครื่องมือบันทึกย่อที่มีไฟล์ 46 ไฟล์ และโค้ด 5258 บรรทัด ก็ถูกพัฒนาจนเสร็จสมบูรณ์ และผ่านการตรวจสอบในครั้งเดียว

หลังการปรับใช้ ฟังก์ชันหลักทั้งหมดสามารถใช้งานได้ รวมถึงการสร้าง/แก้ไข/ลบบันทึกย่อ การแยกวิเคราะห์แท็กอัตโนมัติ การค้นหาข้อความเต็ม มุมมองปฏิทิน และการทำงานผ่าน CLI เป็นต้น
ตัวอย่างการทำงานผ่าน CLI มีดังนี้:

ภารกิจที่สอง: การวิเคราะห์สถานการณ์จากข้อมูลผู้ใช้ 100,000 รายการ

นี่คืองานวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไป ฉันมีไฟล์ CSV ในเครื่องที่มีบันทึกชื่อไฟล์ของผู้ใช้ 100,000 รายการ เป้าหมายคือให้ AI อ่านข้อมูล จัดประเภทสถานการณ์การใช้งานของผู้ใช้ตามชื่อไฟล์ และแสดงผลลัพธ์เชิงลึกจากการวิเคราะห์

ในงานนี้ ฉันเปิดใช้งานโหมด “ระดมสมอง” เช่นกัน โมเดลจะตั้งคำถามตามบริบทของงานอย่างต่อเนื่อง เพื่อชี้แจงความต้องการที่แท้จริง
หลังจากให้ฉันชี้แจงรายละเอียด 5 ครั้ง และเสนอแผนการจัดประเภท 3 แบบ โมเดลได้ทำการติดป้ายกำกับข้อมูล 100,000 รายการโดยอัตโนมัติ และในที่สุดก็ส่งมอบรายงานการวิเคราะห์โดยละเอียด
รูปแบบพฤติกรรมที่จัดการปัญหาด้วยตัวเอง แทนที่จะโยนปัญหากลับไปให้ผู้ใช้เช่นนี้ เป็นหนึ่งในความสามารถที่มีค่าที่สุดในงานระยะยาว

ภารกิจที่สาม: การจัดการ PR/Issues ของโปรเจกต์โอเพนซอร์สแบบเป็นชุด

ฉันให้ที่อยู่ repository โอเพนซอร์สแก่โมเดล และขอให้อ่าน PR ทั้งหมดที่มีสถานะ Open และจัดทำแผนการจัดการที่สมบูรณ์ (รวมถึงการสำรวจ การประเมิน การแก้ไขความขัดแย้ง ฯลฯ) และแสดงแผนงานที่ปฏิบัติได้

งานทั้งหมดถูกวางแผนโดยโมเดลอย่างอิสระมากกว่า 40 ขั้นตอน ดำเนินการต่อเนื่องประมาณ 11 นาที และใช้ Token ประมาณ 18 ล้าน
ในกระบวนการมีรายละเอียดบางอย่างที่น่าประทับใจ: แผนการของมันรอบคอบมาก ไม่เพียงแต่รวมถึงการอัปเดตฟังก์ชัน แต่ยังวางแผนที่จะอัปเดตไฟล์ ReadMe ทั้งภาษาอังกฤษและภาษาจีนพร้อมกัน สุดท้าย มันยังจำลองน้ำเสียงของผู้ดูแล เพื่อสร้างความคิดเห็นขอบคุณสำหรับนักพัฒนาที่ส่ง PR อีกด้วย

02 วิธีเปิดใช้งาน GLM-5.1

หากคุณเป็นผู้ใช้ Coding Plan ของ Zhipu อยู่แล้ว สามารถเปิดใช้งานโมเดล GLM ใน Claude Code ได้ด้วยวิธีต่อไปนี้:

วิธีที่หนึ่ง: กำหนดค่าด้วยตนเอง
ค้นหาไฟล์กำหนดค่าของ Claude Code ~/.claude/settings.json แก้ไขฟิลด์ model เป็น glm-5.1 แล้วบันทึก

วิธีที่สอง: ใช้ CC Switch เพื่อสลับแบบคลิกเดียว
CC Switch เป็นตัวจัดการเครื่องมือเขียนโปรแกรม AI บนเดสก์ท็อปแบบโอเพนซอร์ส ที่สามารถจัดการ Provider ของเครื่องมือหลายตัวได้ในที่เดียว
เพียงคลิกเครื่องหมาย “+” ที่มุมขวาบน กรอก Coding Plan API Key ของคุณและชื่อโมเดล glm-5.1

03 งานระยะยาว: ทิศทางวิวัฒนาการของการเขียนโปรแกรมด้วย AI

ตำแหน่งของ GLM-5.1 ชัดเจนมาก: ในปัจจุบันมันเป็นโมเดลโอเพนซอร์สอันดับหนึ่งที่มุ่งเน้นงานระยะยาว และประสบการณ์ในงานประเภทนี้สามารถเทียบเคียงกับโมเดลปิดอันดับต้นๆ ได้

การเขียนโปรแกรมด้วย AI กำลังผ่านเส้นทางของการก้าวกระโดดของความสามารถที่ชัดเจน:
* ระยะที่หนึ่ง: AI ช่วยเขียนโปรแกรม: โมเดลเรียนรู้การเขียนโค้ด กลายเป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับโปรแกรมเมอร์ ใช้สำหรับสร้างฟังก์ชันหรือส่วนโค้ด
* ระยะที่สอง: การเขียนโปรแกรมแบบรู้สึก (Vibe Coding): การเขียนโปรแกรมเปลี่ยนจากพฤติกรรมมืออาชีพเป็นวิธีการแสดงออกของคนทั่วไป ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องเข้าใจโค้ดทุกบรรทัด ก็สามารถเปลี่ยนความคิดเป็นต้นแบบได้อย่างรวดเร็วด้วยเครื่องมือ
* ระยะที่สาม: เอเจนต์ (Agentic): AI สามารถเข้าใจความต้องการ วางแผน เขียนโค้ด ทดสอบ และแก้ไขซ้ำได้ด้วยตัวเอง รับบทบาทเป็นวิศวกรระดับเริ่มต้น
* ระยะที่สี่: มุมมองระยะยาว (Long Horizon): แก้ไขงานที่ซับซ้อนและมีคุณค่าในโลกแห่งความเป็นจริง งานเหล่านี้ต้องการการขับเคลื่อนอย่างต่อเนื่องข้ามขั้นตอน ข้ามเครื่องมือ และข้ามเวลา ซึ่งต้องการให้ AI สามารถจดจำบริบท รักษาเป้าหมายให้สอดคล้อง จัดการกับเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด และแก้ไขเส้นทางได้

GLM-5.1 มุ่งเป้าไปที่ระยะที่สี่นี้โดยเฉพาะ

หลังจากการทดลองใช้งานเชิงลึก มีคำถามหนึ่งผุดขึ้นมา: ในยุค AI สิ่งที่มนุษย์เก่งกว่าคืออะไร?
เมื่อมีโมเดลเช่น Opus, GLM-5.1 ปรากฏขึ้น AI ไม่เพียงแต่แทนที่ “มือ” (การปฏิบัติ) แต่ยังเริ่มแทนที่ “สมอง” (การวางแผนและการตัดสินใจ) ด้วย คุณเพียงแค่กำหนดเป้าหมายให้มัน มันก็สามารถแยกย่อยขั้นตอน ดำเนินการ แก้ไขปัญหาระหว่างทาง และส่งมอบผลลัพธ์ในที่สุดได้ด้วยตัวเอง ตราบใดที่ให้บริบทที่เพียงพอ การตัดสินใจหลายอย่างที่ AI ทำ ยิ่งกว่ามนุษย์เสียอีก

หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโปรเจกต์โอเพนซอร์ส สามารถติดตามบัญชี WeChat “逛逛GitHub” และสอบถามโดยตรงผ่านการสนทนาในแบ็กเอนด์ได้

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง

☕ สนับสนุนค่ากาแฟทีมงาน

หากคุณชอบบทความนี้ สามารถสนับสนุนเราได้ผ่าน PromptPay

SCAN TO PAY WITH ANY BANK