AI จีนกำลังปิดช่องว่างกับโมเดลชั้นนำของสหรัฐฯ ในปี 2026

ภูมิทัศน์การแข่งขันระหว่างโมเดล AI ของสหรัฐฯ และจีนกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในกลางปี 2026 โดยมีปัจจัยสำคัญสามประการที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงนี้: โมเดลเขียนโค้ดโอเพ่นเวทที่ทรงพลังจาก Zhipu AI, เครื่องมือ AI ด้านความปลอดภัยไซเบอร์ใหม่จาก 360 Security Technology และคำสั่งห้ามส่งออกโมเดล AI ที่ล้ำหน้าที่สุดของ Anthropic ซึ่งเกิดขึ้นเพียงช่วงสั้นๆ นี่คือการวิเคราะห์ที่ตรวจสอบข้อเท็จจริงแล้วว่าเกิดอะไรขึ้นและอะไรที่ยังไม่ได้รับการยืนยัน

GLM-5.2 จาก Zhipu AI: ผู้ท้าชิงด้านการเขียนโค้ดแบบโอเพ่นเวท

Zhipu AI (ภายใต้แบรนด์ Z.ai) เปิดตัว GLM-5.2 เมื่อวันที่ 13 มิถุนายน 2026 โดยวางตำแหน่งให้เป็นโมเดลภาษาใหญ่ที่เน้นการเขียนโค้ดเป็นอันดับแรก ด้วยหน้าต่างบริบท (context window) ขนาด 1 ล้านโทเค็น และน้ำหนักโมเดลที่เปิดเผยภายใต้ลิขสิทธิ์ MIT โดยหน้าต่างบริบทนี้มีขนาดใหญ่กว่า 5 เท่า เมื่อเทียบกับ GLM-5.1 ที่มีขีดจำกัด 200,000 โทเค็น

ประสิทธิภาพในการวัดเทียบกับ Claude Opus 4.8

ข้ออ้างที่ว่า GLM-5.2 “อยู่ในระยะ 1%” ของ Claude Opus 4.8 ในด้านการเขียนโค้ดแบบ agentic นั้น ได้รับการสนับสนุน เพียงบางส่วน ขึ้นอยู่กับว่าดูเกณฑ์ชี้วัดใด

• บน FrontierSWE (เกณฑ์ชี้วัดการเขียนโค้ดระยะยาว) GLM-5.2 ได้ 74.4 คะแนน เทียบกับ 75.1 ของ Claude Opus 4.8 ซึ่งห่างกันไม่ถึง 1 คะแนน
• บน Terminal-Bench 2.1 GLM-5.2 ได้ 81.0 คะแนน เทียบกับ 85.0 ของ Opus 4.8 ซึ่งห่างกัน 4 คะแนน
• อย่างไรก็ตาม บน SWE-bench Pro Claude Opus 4.8 นำอยู่ประมาณ 7 คะแนน (69.2% เทียบกับ 62.1%)

เรื่องเล่าที่ว่า “ห่างกัน 1%” มาจากกลุ่มเกณฑ์ชี้วัดแบบ agentic เฉพาะกลุ่ม และถูกรายงานโดย CNBC และสำนักข่าวอื่นๆ ในการทดสอบที่กว้างขึ้น Opus 4.8 ยังคงเป็นผู้นำในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระยะยาวที่ยากที่สุด

ราคา: เพียงเศษเสี้ยวของโมเดลสหรัฐฯ

ราคา API ของ GLM-5.2 อยู่ที่ $1.40 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $4.40 ต่อ 1 ล้าน output tokens เมื่อเทียบกับ Claude Opus 4.8 ($5/$25 ต่อ 1 ล้านโทเค็น) ข้อได้เปรียบด้านราคาอยู่ที่ประมาณ 3.6 ถึง 5.7 เท่า ซึ่งไม่ถึง 6 เท่าตามที่มีการอ้างบางครั้ง แต่ก็ยังถือว่าห่างกันมาก เมื่อเทียบกับ GPT-5.5 มีรายงานว่าราคาถูกกว่าประมาณหนึ่งในหก

สำหรับทีมที่ต้องการเข้าถึงแบบสมัครสมาชิก GLM Coding Plan มีระดับราคาตั้งแต่ประมาณ $10/เดือน (Lite) ถึง $80/เดือน (Max) พร้อมราคาต่อที่นั่งสำหรับทีม

ลิขสิทธิ์ MIT: ได้รับการยืนยันและใช้ในเชิงพาณิชย์ได้

น้ำหนักโมเดลแบบเปิดของ GLM-5.2 ได้รับการเผยแพร่บน Hugging Face ภายใต้ ลิขสิทธิ์ MIT ซึ่งอนุญาตให้นำไปใช้ในเชิงพาณิชย์ แก้ไข และโฮสต์เองได้โดยไม่มีข้อจำกัดด้านรายได้หรือภูมิภาค แหล่งข้อมูลหลายแห่งยืนยันว่านี่คือการเปิดตัวน้ำหนักโมเดลแบบโอเพ่นอย่างแท้จริง ไม่ใช่ลิขสิทธิ์ “สำหรับการวิจัยเท่านั้น”

Tulongfeng และ Yitianzhen จาก 360 Security: คำตอบของจีนสำหรับ Mythos

ในวันที่ 24 มิถุนายน 2026 ที่งานประชุม ISC.AI 2026 ในกรุงปักกิ่ง บริษัทรักษาความปลอดภัยไซเบอร์สัญชาติจีน 360 Security Technology ได้เปิดตัวเครื่องมือ AI สองรายการซึ่งวางตำแหน่งเป็นทางเลือกในประเทศสำหรับโมเดลความปลอดภัยไซเบอร์ Mythos ของ Anthropic :

• Tulongfeng — ระบบ AI สำหรับการค้นหาช่องโหว่ของซอฟต์แวร์โดยอัตโนมัติ โจว หงอี้ (Zhou Hongyi) ผู้ก่อตั้ง เรียกมันอย่างชัดเจนว่า “Mythos ฉบับจีน”
• Yitianzhen — ระบบที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์และตอบสนองต่อเหตุการณ์โดยอัตโนมัติ

ข้อควรระวังที่สำคัญ: ช่องว่างด้านขีดความสามารถ

โจวยอมรับว่า Tulongfeng มี ช่องว่างด้านขีดความสามารถอยู่ 20-30% เมื่อเทียบกับโมเดล Mythos ดั้งเดิมของ Anthropic เขาเน้นย้ำว่ากลยุทธ์คือการสร้างทีมโจมตีและป้องกันระดับมืออาชีพ มากกว่าการพยายามเทียบชั้นกับแนวทาง “อัจฉริยะแฮกเกอร์เพียงคนเดียว” มีรายงานว่า Tulongfeng ระบุช่องโหว่ได้มากกว่า 3,400 รายการ โดย 105 รายการได้รับการยืนยันจากรัฐบาลจีน

การประกาศนี้เกิดขึ้นในช่วงที่โมเดล Mythos และ Fable 5 ของ Anthropic ถูกระงับการใช้งานทั่วโลกเนื่องจากมาตรการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ สร้างสุญญากาศที่บริษัท AI ของจีนและเอเชียอื่นๆ เข้ามา填补

คำสั่งห้ามส่งออกของสหรัฐฯ ต่อ Mythos และ Fable 5 ของ Anthropic: การเปลี่ยนแปลงชั่วคราว

เมื่อวันที่ 12 มิถุนายน 2026 รัฐบาลทรัมป์สั่งให้ Anthropic จำกัดการเข้าถึง โมเดล AI ที่ล้ำหน้าที่สุด — Mythos และ Fable 5 ซึ่งเป็นเวอร์ชันสำหรับผู้บริโภค โดยอ้างถึงความกังวลด้านความมั่นคงของชาติ คำสั่งนี้เชื่อมโยงกับข้อสงสัยว่ากลุ่มที่เชื่อมโยงกับจีนสามารถเข้าถึง Mythos ได้

Anthropic ตอบสนองด้วยการ ระงับการเข้าถึงโมเดลทั้งสองทั่วโลก โดยโต้แย้งว่าขอบเขตของคำสั่ง — ซึ่งแม้แต่ใช้กับพนักงานต่างชาติของบริษัทเอง — ทำให้ไม่สามารถปฏิบัติตามได้เพียงบางส่วน

สิ่งนี้สร้างสุญญากาศในตลาดทันที TechCrunch รายงานเมื่อวันที่ 27 มิถุนายนว่า “สตาร์ทอัพ AI เอเชียเปิดตัวโมเดลคล้าย Mythos ขณะที่คำสั่งห้ามส่งออกของ Anthropic ยืดเยื้อ” โดยกล่าวถึงทั้ง Tulongfeng ของ 360 และโมเดล Fugu ของ Sakana AI สตาร์ทอัพในโตเกียว

คำสั่งห้ามถูกยกเลิก

ณ วันที่ 1 กรกฎาคม 2026 รัฐบาลสหรัฐฯ ได้ยกเลิกคำสั่งห้ามส่งออก Anthropic เริ่มฟื้นฟูการเข้าถึง Fable 5 และ Mythos 5 โฮเวิร์ด ลุตนิก (Howard Lutnick) รัฐมนตรีว่าการกระทรวงพาณิชย์ของสหรัฐฯ ระบุว่าบริษัทตกลงที่จะ “ตรวจจับและแก้ไขความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับโมเดลเหล่านี้ในเชิงรุก” นอกจากนี้ ยังมีการอนุญาตให้เปิดตัว Mythos แบบจำกัดสำหรับบริษัทที่ได้รับการคัดเลือกในวันที่ 26 มิถุนายน

ข้ออ้างที่ไม่สามารถยืนยันได้

ไม่สามารถยืนยันข้ออ้างดังต่อไปนี้จากแหล่งข้อมูลที่มีอยู่ได้โดยอิสระ:

ข้ออ้าง	สถานะ
ช่องว่างคะแนนรวมแคบลงเหลือ 2.7% ณ เดือนมีนาคม 2026	ไม่สามารถยืนยัน อาจมาจากรายงานนักวิเคราะห์ที่ไม่ได้อ้างอิง
โมเดลจีน ถูกกว่าถึง 50 เท่า ต่อโทเค็น	ไม่สามารถยืนยัน ช่วงราคาที่บันทึกไว้สำหรับ GLM-5.2 เทียบกับ Opus 4.8 คือ 3.6 ถึง 5.7 เท่า
โมเดลจีนคิดเป็น มากกว่า 45% ของทราฟฟิกบน OpenRouter	ไม่สามารถยืนยัน ไม่พบข้อมูลทราฟฟิก OpenRouter ในการค้นหา
Databricks และ Microsoft นำโมเดลโอเพ่นเวทของจีนมาใช้	ไม่สามารถยืนยัน ไม่พบแหล่งที่มาสำหรับการนำไปใช้ในองค์กรเฉพาะเหล่านี้

ข้ออ้างเหล่านี้เป็นไปได้ในบริบทของการแข่งขัน แต่จำเป็นต้องมีการยืนยันอย่างอิสระก่อนที่จะถือเป็นข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบได้

บทสรุป

หลักฐานที่ตรวจสอบได้แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงทางการแข่งขันที่แท้จริงในกลางปี 2026:

• GLM-5.2 เป็นโมเดลเขียนโค้ดแบบโอเพ่นเวทที่ทรงพลังที่สุดในขณะนี้ โดยสามารถเทียบชั้นกับ Claude Opus 4.8 ในเกณฑ์ชี้วัดแบบ agentic เฉพาะด้าน ในราคาที่ถูกกว่า และภายใต้ลิขสิทธิ์ MIT ที่อนุญาตให้นำไปใช้ได้อย่างเสรี
• 360 Security ได้พัฒนาทางเลือกในประเทศที่ชัดเจนสำหรับ AI ด้านความปลอดภัยไซเบอร์ของ Anthropic แม้จะมีช่องว่างด้านขีดความสามารถที่ได้รับการยอมรับ 20-30%
• คำสั่งห้ามส่งออกของสหรัฐฯ ต่อ Mythos/Fable 5 สร้างสุญญากาศชั่วคราวที่คู่แข่งจีนพยายามเข้ามา填补 แต่คำสั่งดังกล่าวถูกยกเลิกหลังจากนั้นประมาณสามสัปดาห์

เรื่องเล่าในวงกว้าง — เกี่ยวกับช่องว่างคะแนนรวมที่แคบลงอย่างรวดเร็ว ข้อได้เปรียบด้านต้นทุนมหาศาล และการนำไปใช้ในองค์กรอย่างแพร่หลาย — ได้รับการสนับสนุนบางส่วนแต่ไม่ทั้งหมดจากหลักฐานที่มีอยู่ที่นี่ ข้ออ้างที่โดดเด่นที่สุดบางประการยังคงไม่ได้รับการยืนยัน