วิธีใช้ GLM-5 ฟรีด้วย Ollama

GLM-5 จาก Z.ai นำเสนอโมเดลโอเพนซอร์สระดับแนวหน้า ซึ่งขณะนี้สามารถเข้าถึงได้ผ่าน Ollama คุณจะได้รับความสามารถพิเศษในการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ที่มีขอบเขตกว้างไกล โดยยังคงทุกอย่างไว้บนฮาร์ดแวร์ของคุณเอง

💡

ดาวน์โหลด Apidog ฟรีวันนี้เพื่อเสริมการตั้งค่าของคุณ ไคลเอนต์ API ที่แข็งแกร่งนี้ช่วยให้คุณสามารถออกแบบ ทดสอบ และแก้ไขข้อบกพร่องของคำขอต่อเอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ Ollama ได้ด้วยภาพ ทำให้การทดลองกับ GLM-5 เป็นไปอย่างราบรื่น และเร่งเวิร์กโฟลว์การพัฒนาของคุณตั้งแต่การโต้ตอบครั้งแรก

ปุ่ม

GLM-5 มีอะไรที่โดดเด่น

Z.ai ได้เปิดตัว GLM-5 ภายใต้ลิขสิทธิ์ MIT ทำให้สามารถเข้าถึงค่าพารามิเตอร์ของโมเดลได้ฟรีบน Hugging Face และ ModelScope โมเดลนี้มีพารามิเตอร์รวม 744 พันล้านตัวในสถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts (MoE) โดยเปิดใช้งานเพียง 40 พันล้านพารามิเตอร์ต่อโทเค็น การออกแบบนี้ช่วยรักษาความฉลาดระดับสูงพร้อมควบคุมค่าใช้จ่ายในการอนุมาน

การฝึกอบรมล่วงหน้าด้วยโทเค็น 28.5 ล้านล้านโทเค็นทำให้ GLM-5 รองรับหลายภาษาได้อย่างแข็งแกร่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาษาอังกฤษและจีน สามารถจัดการบริบทได้สูงสุดประมาณ 198K โทเค็นในการใช้งาน Ollama ผ่าน DeepSeek Sparse Attention (DSA) ซึ่งช่วยลดภาระการประมวลผลโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพของการประมวลผลลำดับยาว

ผลการทดสอบมาตรฐานเน้นย้ำถึงจุดแข็งของมัน GLM-5 ทำคะแนนได้ 92.7% ใน AIME 2026 I, 86.0% ใน GPQA-Diamond และ 77.8% ใน SWE-bench Verified ผลลัพธ์เหล่านี้ทำให้มันอยู่ในตำแหน่งที่แข่งขันได้กับโมเดลชั้นนำในการเขียนโค้ด การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ และงานที่เกี่ยวข้องกับเอเจนต์ เช่น การวางแผนหลายขั้นตอนและการใช้เครื่องมือ

ผู้ใช้ชื่นชอบความสามารถในการสร้างเอกสารที่มีโครงสร้าง เช่น PRD, สเปรดชีต และรายงาน รวมถึงความเข้ากันได้กับเฟรมเวิร์กของเอเจนต์ โมเดลนี้สามารถเปลี่ยนจากการสนทนาธรรมดาไปสู่เวิร์กโฟลว์ทางวิศวกรรมที่ซับซ้อนได้อย่างราบรื่น

ทำไมต้องใช้ GLM-5 ร่วมกับ Ollama

Ollama ช่วยให้การติดตั้ง LLM แบบโลคอลบน macOS, Linux และ Windows ง่ายขึ้น โดยจะจัดการการดาวน์โหลดโมเดล, การควอนไทซ์ (quantization) และการให้บริการ ในขณะเดียวกันก็เปิดเผย REST API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ http://localhost:11434/v1 ด้วยเหตุนี้ เครื่องมือใด ๆ ที่สร้างขึ้นสำหรับเอนด์พอยต์ของ OpenAI จึงสามารถทำงานร่วมกับ GLM-5 ได้ทันที

คุณจะหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายคลาวด์ ข้อจำกัดด้านอัตรา (rate limits) และการส่งข้อมูลไปยังบุคคลที่สาม นอกจากนี้ Ollama ยังรองรับการสลับระหว่างโมเดลได้อย่างง่ายดาย และรวมเข้ากับเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาโดยตรง แท็ก glm-5:cloud มีตัวเลือกที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการรันบนเครื่องของคุณ โดยจะปรับสมดุลระหว่างความสามารถและความต้องการทรัพยากร

ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการรัน GLM-5 บนเครื่อง

เตรียมระบบของคุณก่อนการติดตั้ง Ollama ทำงานบนฮาร์ดแวร์ที่ทันสมัย แต่ GLM-5 ต้องการทรัพยากรจำนวนมากเนื่องจากขนาดของมัน

ระบบปฏิบัติการ: macOS (แนะนำ Apple Silicon), Linux, หรือ Windows ที่มี WSL2
คำแนะนำ GPU: การ์ด NVIDIA ที่มี VRAM 24 GB ขึ้นไป ให้ประสิทธิภาพที่น่าพอใจสำหรับความยาวบริบทที่สูงขึ้น Mac ที่ใช้ Apple Silicon ที่มีหน่วยความจำรวม 32 GB ขึ้นไป ก็ทำงานได้ดี การตั้งค่าเฉพาะ CPU สามารถทำงานได้แต่จะสร้างโทเค็นได้ช้ากว่า
RAM: หน่วยความจำระบบอย่างน้อย 32 GB; 64 GB ขึ้นไปช่วยเพิ่มความเสถียรระหว่างบริบทที่ยาวนาน
พื้นที่เก็บข้อมูล: จัดสรรพื้นที่ SSD ว่าง 50 GB ขึ้นไปสำหรับไฟล์โมเดลและรันไทม์ของ Ollama
อินเทอร์เน็ต: จำเป็นสำหรับคำสั่ง ollama pull ในครั้งแรก

ตรวจสอบฮาร์ดแวร์ของคุณตามแนวทางเหล่านี้ ผู้ใช้ที่มี GPU ระดับกลางมักจะได้รับความเร็วที่ใช้งานได้โดยการจำกัดบริบท หรือใช้การควอนไทซ์ที่ต่ำกว่า (ถ้ามี) ทดสอบทีละน้อยหลังจากการตั้งค่า

ขั้นตอนที่ 1: ติดตั้ง Ollama

เยี่ยมชมเว็บไซต์ทางการของ Ollama และดาวน์โหลดตัวติดตั้งสำหรับแพลตฟอร์มของคุณ กระบวนการนี้ใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาทีบนระบบส่วนใหญ่

บน macOS หรือ Linux ให้เปิดเทอร์มินัลและรันคำสั่งการติดตั้งที่ระบุไว้ในเว็บไซต์ ผู้ใช้ Windows ให้รันไฟล์ .exe ที่ดาวน์โหลดมา

หลังการติดตั้ง ให้ตรวจสอบความสำเร็จโดยเปิดเทอร์มินัลและพิมพ์:

ollama --version

คำสั่งนี้ยืนยันว่ารันไทม์ทำงานอยู่ เริ่มเซิร์ฟเวอร์ Ollama ในเบื้องหลังด้วย ollama serve หากไม่ได้เปิดโดยอัตโนมัติ

ขั้นตอนที่ 2: ดึงและรัน GLM-5

ดาวน์โหลดโมเดลด้วยคำสั่งเดียว:

ollama pull glm-5:cloud

กระบวนการนี้จะดาวน์โหลดไฟล์ที่จำเป็นและอาจใช้เวลาขึ้นอยู่กับการเชื่อมต่อของคุณ ตรวจสอบความคืบหน้าในเทอร์มินัล

เปิดเซสชันแบบโต้ตอบทันทีหลังจากนั้น:

ollama run glm-5:cloud

ตอนนี้คุณสามารถโต้ตอบกับ GLM-5 ได้โดยตรงในบรรทัดคำสั่ง พิมพ์ข้อความแจ้งและสังเกตการตอบสนอง ออกจากเซสชันด้วย /bye เมื่อเสร็จสิ้น

ขั้นตอนที่ 3: โต้ตอบผ่านบรรทัดคำสั่งและการเรียกใช้ API พื้นฐาน

CLI เหมาะสำหรับการทดสอบอย่างรวดเร็ว สำหรับการเข้าถึงแบบโปรแกรมมิง ให้ใช้ REST API

ทดสอบการเติมข้อความแชทอย่างง่ายด้วย curl:

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "glm-5:cloud",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Explain the advantages of Mixture-of-Experts architectures in large language models." }
  ],
  "stream": false
}'

Ollama จะส่งคืนการตอบกลับแบบ JSON ที่มีข้อความจากผู้ช่วย เอนด์พอยต์นี้รองรับการสตรีมเมื่อคุณตั้งค่า "stream": true ซึ่งช่วยให้สามารถส่งออกโทเค็นแบบเรียลไทม์ในแอปพลิเคชันได้

นักพัฒนา Python สามารถใช้ไลบรารี ollama อย่างเป็นทางการ หรือ OpenAI SDK เพื่อความเข้ากันได้:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama"  # Placeholder; no real key required
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5:cloud",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are an expert software architect."},
        {"role": "user", "content": "Design a scalable microservices system for an e-commerce platform handling 1M daily users."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=2048
)

print(response.choices[0].message.content)

โค้ดนี้แสดงให้เห็นว่าโค้ดเบสที่มีอยู่ซึ่งเข้ากันได้กับ OpenAI สามารถปรับให้เข้ากับโมเดลโลคอลได้อย่างง่ายดายได้อย่างไร

ขั้นตอนที่ 4: เพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย Apidog

การทดสอบ API แบบภาพช่วยเร่งการพัฒนาและการแก้ไขข้อบกพร่อง Apidog โดดเด่นในด้านนี้ด้วยการนำเสนออินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสำหรับการสร้างคำขอ การจัดการสภาพแวดล้อม และการสร้างโค้ดไคลเอนต์

ดาวน์โหลด Apidog ฟรีจากเว็บไซต์ทางการแล้วติดตั้ง สร้างโปรเจกต์ใหม่และกำหนดค่าดังต่อไปนี้:

Base URL: http://localhost:11434/v1
Endpoint: เพิ่ม /chat/completions เป็นคำขอ POST
Headers: ตั้งค่า Content-Type: application/json (ไม่จำเป็นต้องมี Authorization header สำหรับ Ollama ที่ทำงานบนเครื่อง)

สร้างเนื้อหาคำขอของคุณด้วยภาพ กำหนดอาร์เรย์ข้อความ ปรับพารามิเตอร์เช่น temperature, top_p หรือ max_tokens และรวมชื่อโมเดล "glm-5:cloud" ส่งคำขอและตรวจสอบการตอบกลับ JSON แบบเต็ม รวมถึงการใช้งานโทเค็นและเวลา

Apidog ยังช่วยให้คุณสามารถ:

บันทึกสภาพแวดล้อมที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้สำหรับโมเดลหรือบริบทที่แตกต่างกัน
สร้างโค้ด SDK ใน Python, JavaScript หรือภาษาอื่น ๆ
สร้างชุดทดสอบอัตโนมัติเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ของ GLM-5 กับสคีมาที่คาดไว้
จำลองการตอบกลับสำหรับการพัฒนาส่วนหน้าเมื่อส่วนหลังทำงานบนเครื่อง

การผสานรวมนี้เปลี่ยนการทดลอง API แบบดิบให้เป็นกระบวนการที่มีโครงสร้างและทำงานร่วมกันได้ นักพัฒนาที่ทดสอบการสนทนาแบบหลายเทิร์นที่ซับซ้อน หรือสถานการณ์การเรียกใช้เครื่องมือ จะได้รับประโยชน์อย่างมากจากเครื่องมือแก้จุดบกพร่องแบบภาพของ Apidog

การกำหนดค่าและการปรับแต่งขั้นสูง

ปรับแต่งพฤติกรรมโดยการสร้าง Modelfile ตัวอย่างเช่น:

FROM glm-5:cloud
SYSTEM You are a precise engineering assistant focused on long-term planning and code quality.
PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER num_ctx 131072

สร้างโมเดลที่กำหนดเองด้วย ollama create my-glm5 -f Modelfile และรันด้วย ollama run my-glm5

ปรับความยาวบริบทอย่างระมัดระวัง หน้าต่างที่ใหญ่ขึ้นจะใช้หน่วยความจำมากขึ้น แต่ช่วยให้สามารถวิเคราะห์โค้ดเบสหรือเอกสารจำนวนมากได้ ตรวจสอบการใช้งาน VRAM ด้วยเครื่องมือเช่น nvidia-smi

สำหรับเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ ให้เปิดเครื่องมือที่เข้ากันได้โดยตรง:

ollama launch openclaw --model glm-5:cloud

คำสั่งที่คล้ายกันรองรับ Claude Code, Codex และเฟรมเวิร์กอื่น ๆ ทำให้ GLM-5 สามารถขับเคลื่อนเอเจนต์บนเดสก์ท็อป หรือผู้ช่วยเขียนโค้ดบนเครื่องของคุณได้

ทดลองใช้ system prompts เพื่อนำโมเดลไปสู่โดเมนเฉพาะ เช่น สถาปัตยกรรมส่วนหน้า (frontend architecture) หรือการวิเคราะห์ความปลอดภัยทางไซเบอร์ ติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพ—จำนวนโทเค็นต่อวินาทีมักจะดีขึ้นด้วยการเร่งความเร็ว GPU และการจัดการบริบทที่เหมาะสม

การแก้ไขปัญหาทั่วไป

ผู้ใช้อาจพบปัญหาบ้างในระหว่างการตั้งค่าเริ่มต้น หากคำสั่ง pull ล้มเหลว ให้ตรวจสอบการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตและพื้นที่ดิสก์ของคุณ รีสตาร์ทบริการ Ollama และลองอีกครั้ง

ข้อผิดพลาดของหน่วยความจำระหว่างการอนุมานบ่งชี้ว่า VRAM ไม่เพียงพอ หรือขนาดบริบทใหญ่เกินไป ลด num_ctx หรือปิดแอปพลิเคชันที่ใช้ GPU หนักอื่น ๆ บน Apple Silicon ให้แน่ใจว่ามีการจัดสรรหน่วยความจำรวม (unified memory) เพียงพอ

เวลาตอบสนองที่ช้าลงมักจะดีขึ้นได้โดยการยืนยันการใช้ GPU offloading ตรวจสอบบันทึกของ Ollama เพื่อยืนยันว่าเลเยอร์ต่างๆ โหลดไปยังตัวเร่งความเร็ว (accelerator) แล้ว

เมื่อการเรียกใช้ API ส่งคืนรูปแบบที่ไม่คาดคิด ให้ยืนยันว่าแท็กโมเดลตรงกันทุกประการ และเนื้อหาคำขอเป็นไปตามสคีมาที่คาดไว้ Apidog ช่วยแยกแยะปัญหาเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็วโดยการแสดงคำขอและคำตอบดิบควบคู่กัน

ฟอรัมชุมชนและเอกสารทางการมีวิธีแก้ไขปัญหาเพิ่มเติมเมื่อระบบนิเวศพัฒนาไป

บทสรุป: ควบคุม AI ขั้นสูงได้แล้ววันนี้

การรัน GLM-5 บนเครื่องของคุณผ่าน Ollama ช่วยขจัดอุปสรรคในการเข้าถึงความช่วยเหลือด้าน AI คุณภาพสูง คุณจะเข้าถึงความสามารถในการใช้เหตุผลและการเขียนโค้ดที่ล้ำสมัย ในขณะที่ยังคงรักษาอธิปไตยของข้อมูลอย่างสมบูรณ์และไม่มีค่าใช้จ่ายในการใช้งาน

เริ่มต้นด้วยขั้นตอนการติดตั้งที่ระบุไว้ข้างต้น ผสานรวม Apidog เพื่อปรับปรุงการโต้ตอบ API ของคุณ และสำรวจการกำหนดค่าที่กำหนดเองที่ตรงกับเวิร์กโฟลว์เฉพาะของคุณ การปรับเปลี่ยนเล็กน้อย เช่น พร้อมต์ที่ปรับให้เหมาะสม การจัดการบริบท หรือการผสานรวมเครื่องมือ มักจะนำไปสู่การปรับปรุงคุณภาพผลลัพธ์และประสิทธิภาพอย่างมาก

การรวมกันของความสามารถของ GLM-5 และความเรียบง่ายของ Ollama ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทดลองได้อย่างอิสระและสร้างโซลูชันระดับโปรดักชันบนโครงสร้างพื้นฐานของตนเองได้อย่างสมบูรณ์ เริ่มต้นการติดตั้งบนเครื่องของคุณตอนนี้และปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของโมเดลโอเพนซอร์สที่ทรงพลังนี้

ปุ่ม