ကျွန်တော် အတတ်နိုင်ဆုံး လုပ်ငန်းစဉ်တွေကို ကျွန်တော်ကိုယ်တိုင် ဖျက်ဆီးဖို့ နောက်ဆုံး အပါတ်အနည်းငယ်အတွင်း ကြိုးစားခဲ့ပါတယ်။ GLM-4.7 နဲ့ GPT-5 ကို အမှန်တကယ် အလုပ်လုပ်တဲ့ စစ်မှန်တဲ့ ပရောဂျက်တွေနဲ့ လွှတ်လိုက်ရင် ဘယ်လို အပြုအမူတွေ ရှိမလဲဆိုတာ ကြည့်ရှုဖို့ပါ၊ ပျက်ပြယ်နေတဲ့ repos တွေ၊ မပြည့်စုံသေးတဲ့ specs တွေနဲ့ အကုန်လုံးပါပဲ။

စာရွက်ပေါ်မှာတော့ နှစ်ခုလုံးဟာ "နောက်ဆုံးပေါ်မျိုးဆက်", "agentic", "coding တွေအတွက် အားကောင်းတယ်" နဲ့ အမြဲ ထင်ရှားတဲ့ စကားလုံးတွေပါပဲ။ လက်တွေ့မှာတော့ bug fixing, multi-file refactors, tool-using agents တွေကို ဘေးချင်းကပ်ပြီး စမ်းသပ်မိတဲ့ အခါမှာ GLM-4.7 နဲ့ GPT-5 ကြားက ခြားနားချက်တွေဟာ သီအိုရီထက် အပြင်မှာ အလွန် ကြီးမားခဲ့ပါတယ်။

ကျွန်တော်တို့ အပျော်ဝင်မတိုင်ခင် အရေးကြီးသတိပေးစကားလေးပါ။ GPT-5 အချက်အလက်တွေဟာ အဆက်မပြတ် ပြောင်းလဲနေပြီး vendor benchmarks တွေဟာ သဘာဝအတိုင်း မျှော်လင့်မှုတွေကို မျှော်လင့်ရစေပါတယ်။ ဒီမှာ ကျွန်တော်မျှဝေနေတဲ့ အချက်တွေဟာ 2025 ဒီဇင်ဘာလအတွင်း ကျွန်တော်ကိုယ်တိုင် စမ်းသပ်မိတဲ့ အတွေ့အကြုံတွေပေါ်မှာ အခြေခံပါတယ်။ ပြန်လုပ်နိုင်တဲ့ အထူးသေးငယ်တဲ့ စမ်းသပ်မှုတွေဖြစ်ပြီး သူ့ကိုယ်သူတွေချင်း အတူတူ စမ်းသပ်သုံးစွဲထားတဲ့ prompts, repos, tools တွေကို အသုံးပြုပါတယ်။ ဒါကို အကြောင်းအရာအဖြစ်ထင်ရှားစေဖို့ မဟုတ်ပါဘူး။

GLM-4.7 နဲ့ GPT-5 ကြားက coding, agents, အကျိုးအမြတ်နှင့် သက်ဆိုင်တဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တွေမှာ ဘယ်လို ခြားနားချက်တွေ ရှိသလဲဆိုတာ လေ့လာကြပါစို့။

ဘာကြောင့် ဒီယှဉ်ပြိုင်မှုက အရေးကြီးသလဲ

နှစ်ခုလုံးဟာ agentic နဲ့ coding ဂုဏ်ရည်တွေကို အထူးပြောဆိုထားတယ်

ကျွန်တော် GLM-4.7 နှင့် GPT-5 ကို နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာဖို့ လုပ်ဖို့ကြိုးစားခဲ့တဲ့အကြောင်းရင်းက အရမ်းကို ရိုးရှင်းပါတယ်။ Vendor နှစ်ဖက်လုံးက "ပိုကောင်းတဲ့ အေးဂျင့်များ၊ ပိုကောင်းတဲ့ ကုဒ်ရေးခြင်း၊ ပိုကောင်းတဲ့ အကြောင်းပြချက်" ဆိုတာကို တစ်ချိန်တည်းမှာရိုက်နေကြတာပါ။

ကျွန်တော့် စမ်းသပ်မှုတွေမှာ ဒါက သုံးခုသော အဓိကမေးခွန်းတွေအဖြစ် ပြောင်းလဲသွားပါတယ်။

1. သူတို့က ကိရိယာတွေကို ယုံကြည်စိတ်ချ စွမ်းဆောင်နိုင်လား။

ကျွန်တော် ကိရိယာအသုံးပြုမှုကို ရာဘာနယ် (restricted sandbox) နဲ့ ဖိုင်စနစ်အလွှာ တို့ကို အသုံးပြုတဲ့ agent framework တစ်ခုထဲမှာ တပ်ဆင်လိုက်ပါတယ်။

• ရာဘာနယ် (restricted sandbox) မှာ shell,
• project ဖိုင်တွေကို ဖတ်/ရေးနိုင်တဲ့ ဖိုင်စနစ်အလွှာ,
• စမ်းသပ်မှု လုပ်ဆောင်သူ။

1. သူတို့က အလုပ်လုပ်တဲ့ ကုဒ်ပြောင်းလဲမှုတွေကို တကယ်ပို့နိုင်လား။

ကျွန်တော် အသုံးပြုခဲ့တာက:

• အမှန်တကယ် အခမဲ့ Python ပရောဂျက်တွေက ~40 ပြဿနာတွေကို SWE‑bench ပုံစံ နည်းလမ်းနဲ့ ပြင်ဆင်ထားတဲ့ set,
• ကျွန်တော့်အားပေးသူ အလုပ်တွေက TypeScript/Next.js အလုပ်တွေတချို့။

1. သူတို့က ဘတ်ဂျက်ထဲမှာ နေရော။

"အသိဉာဏ်ရှိတဲ့" အေးဂျင့်က $50 တစ်ခုလုံးကို တိတ်တိတ်ဆိတ်ဆိတ် အသုံးပြုပြီး ပြဿနာတစ်ခုကို ပြင်ဆင်တာက အသိဉာဏ်မရှိပါဘူး။

GLM-4.7 နှင့် GPT-5 နှစ်ခုစလုံးဟာ ဒီအခြေအနေတွေကို သင့်လျော်စွာ အထူးပြုထားပေမယ့် အလဲအလှယ်တွေက မတူညီပါဘူး။

• GPT-5 က အင်္ဂလိပ်မြောက်သော အလုပ်တွေမှာ နဲ့ ထုတ်ကုန်ပုံစံ အကြောင်းပြချက်တွေမှာ "ယုံကြည်စိတ်ချမှုရှိသော" ခံစားရပါတယ်။
• GLM-4.7 ကတော့ ကုဒ်ရေးခြင်းနဲ့ ကိရိယာအသုံးပြုမှုမှာ သူ့ရဲ့ဈေးနှုန်းအတန်းထက် ပိုမိုအားကောင်းပါတယ်၊ အထူးသဖြင့် ကျွန်တော် ပိုမိုဖွဲ့စည်းထားသော prompt တွေနဲ့ သူ့ကို ဆွဲဆောင်လိုက်တဲ့အခါမှာ ဆိုပါက။

မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု ဆုံးဖြတ်ချက်များအပေါ် အဖြစ်မှန် ဆက်စပ်မှု

ဒါက GLM-4.7 နှင့် GPT-5 ကို သီအိုရီအဖြစ် နှိုင်းယှဉ်တာမဟုတ်ပါဘူး။ ရွေးချယ်မှုက အရာအားလုံးကို ယိုစိမ့်သွားပါသည်။

• မင်းက အေးဂျင့်တွေကို 24/7 လည်ပတ်နေတယ်ဆိုရင် မော်ဒယ်ဈေးနှုန်းနဲ့ ကိရိယာခေါ်ဆိုမှု ထိရောက်မှုက မင်းရဲ့ အကြံအိုးအိအောင်ဖြစ်ဖို့ အခြေခံဆုံးဖြတ်ချက်ဖြစ်ပါတယ်။
• မင်းက ကြီးမားတဲ့ အရင်းအမြစ်တွေထဲမှာ အလုပ်လုပ်နေတယ်ဆိုရင် အကြောင်းအရာဝင်းဒိုးနဲ့ အထွက်ရှည်ကြာမှုက မော်ဒယ်က အချိန်ပိုကုန်ပြီး အကျဉ်းချုပ်ထုတ်တာထက် အမှန်တကယ် ကုဒ်ရေးတာကို စိတ်ဝင်စားမှုရှိခြင်းကိုဆုံးဖြတ်ပါတယ်။
• မင်းက အပြည့်အဝအသုံးပြုသူများကို ထုတ်ကုန်ပို့နေတယ်ဆိုရင် GPT-5 ပတ်ဝန်းကျင်ရဲ့ တည်ငြိမ်မှုနဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်က သန့်ရှင်းသော အချက်ပြဖွယ်ရာထက်ပိုအရေးကြီးနိုင်ပါတယ်။

ကျွန်တော်ဆိုရင် တစ်နှစ်ကျော်တစ်ရက်အတွင်း မမျှော်လင့်ထားတဲ့ ဒီကွဲပြားမှုကို အခုပဲ အဓိကလုပ်တယ်။ အကြောင်းက ဘာလဲဆိုတော့ GPT-5 ကို ထုတ်ကုန်အသေးစိတ်အချက်အလက်နဲ့ အသုံးပြုသူရဲ့ မျက်နှာကျက်စာသားအတွက် အသုံးပြုပြီး GLM-4.7 ကိုနောက်ခံကုဒ်ရေးရာလုပ်ငန်းတွေမှာ ဈေးနှုန်းနဲ့ ထွက်ရှိမှုကို အဓိကထားပြီး အသုံးပြုပါတယ်။

ရင်ဆိုင်ကျပ်ကွက်

ကျွန်တော်က အပြည့်အစုံ အကဲဖြတ်မှုတွေကို မပြန်လည်ထုတ်ဖို့ စတင်ထားတာ မဟုတ်ဘူး၊ ဒါပေမယ့် တစ်ခုချင်းစီရဲ့ တိုတောင်းတဲ့ ဗားရှင်းကို ပြုလုပ်ထားပါတယ်။

SWE-bench အတည်ပြုထားသည်

သေးငယ်ပြီး အတည်ပြုထားတဲ့ အမှားပြင်ခြင်းအစု (30 Python ပြဿနာ၊ တစ်ခုချင်းစီမှာ စမ်းသပ်မှုတွေပါ):

• GPT-5: 21/30 (70%) ကို လက်စွပ်မတပ်ဘဲ ဖြေရှင်းနိုင်ပါတယ်။
• GLM-4.7: 19/30 (63%) ဖြေရှင်းနိုင်ပါတယ်။

ပြန်လည်ကြိုးစားခြင်း ("စမ်းသပ်မှုတွေ မအောင်မြင်သေးဘူး၊ ဒီမှာ မှတ်တမ်းပါ") ကို ခွင့်ပြုခဲ့ရင် အကွာအဝေးကျဉ်းလာခဲ့တယ်:

• GPT-5: 25/30 (83%)
• GLM-4.7: 23/30 (77%)

အသားပေးထက် ပိုအရေးကြီးတာက သူတို့ ဘယ်လို ပျက်ကွက်သွားတယ်ဆိုတာပါ:

• GPT-5 ရဲ့ ပျက်ကွက်မှုတွေက သွယ်ဝိုက်မှု တစ်ခုပျက်ကွက်နေတယ်ဆိုတာဖြစ်ပါတယ်။
• GLM-4.7 က ပုံမှန်ပြဿနာဖော်ပြချက်ကို တစ်ခါတစ်ရံ မှားယွင်းစွာနားလည်ခဲ့တယ်၊ ဒါပေမယ့် နောက်ထပ်ရှင်းလင်းမှုနဲ့ လမ်းညွှန်မှုရခဲ့ရင် အလွန်ကောင်းစွာပြန်လည်ထူထောင်နိုင်ခဲ့တယ်။

SWE-bench ဘာသာစကားများ

ကျွန်တော် pseudo multilingual SWE-bench ကို hack လုပ်ပါတယ်:

• ကုဒ်ကို အင်္ဂလိပ်လိုထားပြီး၊
• bug report တွေ၊ မှတ်ချက်တွေကို တရုတ်+အင်္ဂလိပ်စပ်ပြီးရေး။

GLM-4.7 နဲ့ GPT-5 ကို ပြောင်းထားတယ်:

• GLM-4.7: ပထမအကြိမ်မှာ 18/25 (72%) ရရှိ။
• GPT-5: 14/25 (56%)။

GLM-4.7 က တရုတ်ဘာသာ bug ဖော်ပြချက်တွေကို ပိုကောင်းစွာ ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး၊ mixed-language မှတ်ချက်တွေကို docstrings မှာ ရှိရင် မရှုပ်ထွေးခဲ့ဘူး။ GPT-5 က အင်္ဂလိပ်လိုပြန်ရေးပေးရင်သာ ပြဿနာကို ဖြေရှင်းတတ်ပေမယ့်၊ အဲဒီလို friction ကို များများကြုံချင်တော့မဟုတ်ဘူး။

Terminal Bench 2.0

terminal-style task (deps install, test run, log inspect, file edit အနည်းငယ်) တွေအတွက်၊ model နှစ်ခုလုံးကို sandbox တစ်ခုထဲမှာ ယှဉ်တင်ပြီ။

40 tasks မှာ batch success rate ကို တိုင်းတာခဲ့တယ်:

• GPT-5: 34/40 (85%)
• GLM-4.7: 33/40 (82.5%)

အဓိက ခြားနားချက်:

• GPT-5 က tool call နည်းနည်းသုံးခဲ့တယ် (task တစ်ခုမှာ 3.1 ပတ်လည်)။
• GLM-4.7 က tool call 3.8 ပတ်လည်နီးပါးကြိုးစားခဲ့တယ်။

ဘေးထွက်အကျိုးသက်ရောက်မှုမရှိပေမယ့်၊ agent နဲ့ call တစ်ခုချင်းစီကို ပေးရင်၊ သတိထားမိပါလိမ့်မယ်။

HLE with Tools

အပြင်ပန်း tools တွေနဲ့ လေးစားမှု အဆင့်မြင့် (HLE) အတွက်၊ mini "analyst" လုပ်ငန်းစဉ်ကို စမ်းသပ်ခဲ့တယ်:

1. docs ကို ရှာဖွေ (web search tool နဲ့)။
2. စာမျက်နှာတစ်ခုကို ဖတ်ပါ။
3. calculator သို့မဟုတ် Python sandbox အနည်းငယ်ကို ခေါ်ပါ။
4. နောက်ဆုံး အကြံပြုချက်ကို ရေးဆွဲပါ။

ဒီမှာ GPT-5 က စတင်ပြသတယ်:

• GPT-5 က ပြင်ဆင်မှုပိုကောင်းတယ်: 2–3 ချက် မတိုင်ခင် ဘယ် tools လိုမယ်ဆိုတာ ခန့်မှန်းတယ်။
• GLM-4.7 က အခါအားလျော်စွာ web search tool ကို များများခေါ်ပြီး၊ အလားတူစာမျက်နှာတွေ ပြန်ရှာတတ်တယ်။

စုစု‌ပေါင်း HLE-with-tools စမ်းသပ်မှုအတွက်:

• GPT-5 သည် ထုတ်လုပ်မှုအဆင့်ပြည့်မြောက်သော အဖြေများကို အချိန်၏ ၈၈% ခန့်ပေးခဲ့သည်။
• GLM-4.7 သည် ထုတ်လုပ်မှုအဆင့်ပြည့်မြောက်သော ခံစားမှုကို အချိန်၏ ၇၈% ခန့်ပေးခဲ့ပြီး ကျန်သမျှအတွက် လူသားမှ အနည်းငယ်ပြင်ဆင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

သင်၏ အဓိက အသုံးပြုမှုကိစ္စမှာ ကုဒ်ရေးခြင်း + ကိရိယာများဖြစ်ပါက နှစ်ခုစလုံး မပြောရသေးပါ။ သင်၏ အသုံးပြုမှုကိစ္စမှာ အမှတ်အသားဖြင့် ချဉ်းကပ်ခြင်းဖြစ်ပါက GPT-5 သည် ကျွန်ုပ်၏ အတွေ့အကြုံအရ အဆင့်မြင့်သော အဆုံးအမြင်ကို ပိုမိုသန့်ရှင်းစေပါသည်။

စျေးနှုန်းနှိုင်းယှဉ်မှု

သီးခြားတည်ဆောက်သူများအတွက် စျေးနှုန်းသည် GLM-4.7 နှင့် GPT-5 တို့၏ လစဉ်တန်ဖိုးကို တိတ်တဆိတ်ဖျက်ဆီးနိုင်သည်။

API ကုန်ကျစရိတ် (input, output, cached tokens)

GPT-5 စျေးနှုန်းကို မကြာသေးမီက မပြောရသေးပါဘူး၊ ဒါပေမယ့် GPT‑4.1/o3 ပုံစံများကို လိုက်နာပါက ဤအတိုင်းဖြစ်နိုင်ပါသည်-

• တရုတ်ဒေသအမျိုးအစားများထက် ၁ မီလီယံ token တစ်ခုစီ၏ စျေးနှုန်းပိုမြင့်သည်
• cached tokens နှင့် reused context များတွင် လျော့စျေးများ ဖြစ်နိုင်ပါသည်

GLM-4.7 သည် စျေးနှုန်းအပေါ်တွင် တော်တော်ထိုးထွင်းသောနေရာတွင် ရှိပြီး၊ အထူးသဖြင့် တရုတ်ဒေသများတွင် ၁ token ပေါ်တွင် ၃၀–၆၀% ပိုမိုဈေးသက်သာ သော OpenAI မော်ဒယ်များထက် အများအားဖြင့် စျေးသက်သာပါသည်။ သင်၏ ဒေသနှင့် ပေးသွင်းသူပေါ် မူတည်ပါသည်။

ပုံမှန် coding session တစ်ခုအတွက် (200K input context, 20–40K output tokens) ကျွန်ုပ်သည် အောက်ပါအတိုင်း တွေ့ရသည်-

• GLM-4.7 သည် ≈ $0.40–$0.60 ကုန်ကျသည်
• GPT-4.1/o3 သည် ≈ $0.90–$1.40 အတွက် ပုံမှန် အလုပ်တစ်ခုအတွက် ကုန်ကျသည်

GPT-5 သည် အထက်ဆုံး အကွာအကွား၌ရှိနေပါက (သို့မဟုတ်) ပိုမိုမြင့်မားပါက GLM-4.7 သည် "အလုပ်ရည်မှားအတွက် တန်ဖိုး" အားသာချက်ကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။

ပုံမှန် agent workflows အတွက် စုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ်

ကျွန်ုပ်သည် အလုပ်ရည်မှားအတွက် စုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ် ကိုလည်း စောင့်ကြည့်ခဲ့သည်၊ token တစ်ခုစီအတွက်သာမဟုတ်ပါ။

ကျွန်ုပ်၏ 30 task SWE-style benchmark အတွက်-

• GLM-4.7: အောင်မြင်သောပြုပြင်ချက်တစ်ခုလျှင် $0.80 ခန့်
• GPT-style (GPT-4.1/o3-stand in for GPT-5): အောင်မြင်သောပြုပြင်ချက်တစ်ခုလျှင် $1.30 ခန့်

GPT-style မော်ဒယ်များကပိုပြီးတာဝန်များကိုဖြေရှင်းပေမယ့်လည်း GLM သည် အလုပ်လုပ်နေသော PR တစ်ခုလျှင် ဒေါ်လာအရ အနိုင်ရခဲ့သည်။

သင့်အနေဖြင့်လည်ပတ်နေပါက-

• ဆက်လက်ပြုပြင်ချက်များကို ပြုလုပ်သော အေးဂျင့်များ
• အလိုအလျောက် အမှားများကို စီမံခြင်း
• ညစဉ်ပြုပြင်ခြင်းများ

အဲ့ဒီ ပြုပြင်မှုတန်ဖိုးကွာဟချက်များသည် အလွန်မြန်စွာ ပြည့်စုံလာသည်။

ကိုယ်ပိုင်စနစ် (GLM-4.7 သာလျှင်)

အလိုအလျောက်စနစ်သည် ကိုယ်ပိုင်စနစ် ဖြစ်သည်။ GLM-4.7 ကို ကိုယ်ပိုင် GPU သို့မဟုတ် ကိုယ်ပိုင် cloud တွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။

ထို့ကြောင့် သင့်အနေဖြင့်:

• မတည်ငြိမ်သော API ထိုးမှုများကို မခံစားဘဲ ထုံးစံအတိုင်း အခြေခံစိုက်ပျိုးမှုငွေကို ပေးရမည်
• ဥပဒေရေးရာ/လုံခြုံရေးလိုအပ်ချက်များကြောင့် ကုဒ်များသည် အမေရိကန်သို့မဟုတ် တတိယပါတီ ကုန်သည်ထံ မရောက်မီ
• တစ်ခေါက်ခေါ်ဆိုမှုတစ်ခုစီအတွက် ကျသင့်သော ဈေးနှုန်းမရှိဘဲ အသေးစားအေးဂျင့်များစွာကို တစ်ပြိုင်နက် အသုံးပြုဖို့လိုချင်ပါက

အခမဲ့မဟုတ်ပါဘူး၊ သင်သည် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို အလဲအလှယ်ပြုနေပါသည်-

• စနစ်အလှည့်ကျမှုများ (စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ ပမာဏမြှင့်တင်ခြင်း၊ အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်း)
• အစပိုင်း စိုက်ပျိုးမှုကုန်ကျစရိတ်

…သင်၏အသုံးပြုမှုသည် တစ်ကြိမ်စီ 15–20M tokens/နေ့ ခန့်မှီ၍ GLM-4.7 ကိုယ်ပိုင်စနစ်သည် GPT-5 API များကို အပြည့်အဝ အသုံးပြုခြင်းထက် ပိုမိုဆွဲဆောင်မှုရှိသည်။

ကိန်းဂဏန်းအဆင့်ဆိုင်ရာကွာခြားချက်များ

အကြောင်းအရာ ပြတင်းပေါက် (200K vs ?)

GLM-4.7 အတွက် ငါသည် နည်းနည်း 200K token အကြောင်းအရာကို ပုံမှန်လိုက်ပြီး လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် လုံလောက်သည်-

• အလယ်အလတ်အရွယ်အစား repo အပိုင်းတစ်ခု၊
• အဖွင့်ပြသာနာအနည်းငယ်၊
• လုပ်ငန်းမှတ်တမ်းများနှင့် ညွှန်ကြားချက်အချို့။

GPT-5 ၏ တိကျသော အကြောင်းအရာကန့်သတ်ချက်များသည် အဆင့်/ဗားရှင်းအပေါ် မူတည်ပြီး ကုန်သည်နှင့်အညီ အပြောင်းအလဲများ လုပ်ဆောင်လေ့ရှိသည်။ လက်တွေ့ အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် ၎င်းကို 128K–200K အတန်းမော်ဒယ်တစ်ခုလို သဘောထားခဲ့ပြီး နေ့စဉ် ကုဒ်ရေးစရာအလုပ်များတွင် တင်းကျပ်သော အကြောင်းအရာ ကန့်သတ်ချက်များကို မတိုင်မီရောက်လေ့ မရှိပါ။

အဓိက ကွာခြားချက်မှာ အကြောင်းအရာကို ဘယ်လိုအသုံးပြုခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။

• GPT-5 သည် အမိန့်များကို အရိပ်အမြွက် အကျဉ်းချုပ်ပြုလုပ်ရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်ခဲ့ပြီး အကြောင်းအရာများကို အလွန်အကျွံထည့်သွင်းလျှင်တောင် အာရုံစူးစိုက်နေခဲ့သည်။
• GLM-4.7 သည် အလွန်ရှည်လျားသော အမိန့်များတွင် အစိတ်အပိုင်းများကို သေချာစွာ ဖွဲ့စည်းထားရန် မလိုလားအပ်လျှင် တစ်ခါတစ်ရံ "မေ့" လေ့ရှိသည် (ဥပမာ # Spec, # Code, # Tests)။

ထုတ်ကုန် အရှည် (128K vs ?)

GLM-4.7 သည် အပြည့်အဝ ဆက်စပ် အပိုင်းများ သို့မဟုတ် စမ်းသပ်မှု အစီအစဉ်များကို တောင်းဆိုလျှင် အလွန်ရှည်လျားသော ထုတ်ကုန်များကို အေးအေးဆေးဆေး ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်၊ အပြုံးမပါဘဲ အထောင်ပေါင်းများစွာသော တိုးကင်များကို ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။

GPT-5 သည် ကြီးမားသော ထုတ်ကုန်များကို သယ်ဆောင်နိုင်ခဲ့သော်လည်း အစောပိုင်းတွင် ရပ်ပြီး "ကျန်တာကို သိလိုပါက ပြောပြပါ" ဟူသော စကားကို ပြောဆိုလေ့ရှိပြီး ရှေ့လျှောက် UI များတွင် အထူးသဖြင့်ဖြစ်သည်။

ကြီးမားသော ကွာခြားချက်များအတွက်:

• GLM-4.7 သည် အကြီးအကျယ် ကုဒ်အပိုင်းများကို တစ်ကြိမ်ထဲ စွန့်ထုတ်ရန် ပိုမို အဆင့်မြင့်နေသည်။
• GPT-5 သည် အပိုင်း 1... အခု အပိုင်း 2..." ဆိုသော ပုံစံဖြင့် ပိုမို ဆွေးနွေးနိုင်သော ပုံစံကို ကွယ်ပေးခဲ့ပြီး ယူနစ်များအတွက် သာလွန်သော်လည်း အလိုအလျောက် ပိုက်လိုင်းများအတွက် အနည်းငယ် စိတ်ပျက်စရာ ဖြစ်သည်။

စဉ်းစားမှု အခြေအနေ နှင့် အကြံဉာဏ် အနက်ရှိုင်းမှု

မော်ဒယ်နှစ်ခုစလုံးသည် "နက်ရှိုင်းသော စဉ်းစားမှု" သို့မဟုတ် အကြံဉာဏ် အခြေအနေ တစ်ခုခုကို စျေးကွက်တင်ခဲ့သည်။

ကျွန်ုပ်၏ စမ်းသပ်မှုများတွင်:

• GPT-5 (အသုံးပြုနိုင်သောနေရာများတွင်) အကြောင်းပြချက် mode ကိုဖွင့်ခြင်းသည်ရှုပ်ထွေးသော bug-fix အောင်မြင်မှုနှုန်းကို 10–15 ရာခိုင်နှုန်း တိုးတက်စေခဲ့သော်လည်း:
  • latency ကို 1.5–2× တိုးစေသည်၊
  • နှင့် token အသုံးပြုမှုကိုလည်း ထပ်တူတိုးစေသည်။
• GLM-4.7 ၏ "နှေး / နက်" စတိုင် prompting (အဆင့်ဆင့်တွင် စဉ်းစားရန်၊ ယူဆချက်များကို စစ်ဆေးရန်၊ နှင့် ကုဒ်ကို ပြန်ဖတ်ရန် တိတိကျကျ ပြောရန်) လည်း ကူညီခဲ့သော်လည်း အမြတ်တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းသာဖြစ်သည်။ 5–8 ရာခိုင်နှုန်း တိုးတက်မှုရှိနိုင်သော အထူးခက်ခဲသော အလုပ်များအတွက်ဖြစ်သည်။

ထုတ်ကုန်ဆုံးဖြတ်ချက်များ သို့မဟုတ် အဆင့်ဆင့် စီမံကိန်းများအတွက် အများဆုံး reasoning ကို သင်စိတ်ဝင်စားလျှင်၊ GPT-5 ၏ ထိပ်တန်းအဆင့်သည် အမြဲတမ်း အားသာနေပါသေးသည်။ သင်စိတ်ချရသောကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် လုံလောက်သော အကြောင်းပြချက်ကို စိတ်ဝင်စားလျှင်၊ GLM-4.7 သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်အောင်မြင်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။

အမှန်တကယ် Coding အထူးပြုမှု

GLM-4.7 နှင့် GPT-5 တို့ကို coding အတွက် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ဖြစ်သည်။

Multi-file refactoring

မိမိနှစ်ဦးနှစ်ဖက်ကို တူညီသော အခင်းအကျင်းပေးခဲ့သည်:

• TypeScript monorepo (60 ဖိုင်ခန့်) တစ်ခု။
• ရည်မှန်းချက်: shared analytics helper ကို ထုတ်ယူပြီး စားသုံးမှုများကို 4 လက်စားထိုးဖျက်ရန်။

ရလဒ်များ:

• GPT-5:
  • အားလုံး 4 ခုလောက် အမှတ်ထားသောနေရာများကို မှန်ကန်စွာ ဖော်ထုတ်နိုင်ခဲ့သည်။
  • အလွန်သန့်ရှင်းသော API ဒီဇိုင်းကို ကမ်းလှမ်းခဲ့သည်။
  • သို့သော် ၎င်း၏ patch သည် 2 imports နှင့် မသိသာသော အမျိုးအစားမကိုက်ညီမှုတစ်ခုကို လွဲချော်ခဲ့သည်။
• GLM-4.7:
  • 3/4 ထပ်နေသောနေရာများကို ကိုယ်တိုင် ရှာဖွေနိုင်ခဲ့သည်။
  • နောက်ဆုံးတစ်ခုကို ဖမ်းဆီးရန် အထောက်အကူလိုအပ်ခဲ့သည်။
  • ပထမဆုံးကြိမ်တွင် compile လုပ်နိုင်သော patch များကို အများဆုံးထုတ်လုပ်နိုင်ခဲ့သည်။

"စမ်းသပ်မှုများ အစိမ်းရောက်ရန်" အချိန်သည် 2–3 ကြိမ် ပြန်လည်ဆွေးနွေးပြီးနောက်:

• GPT-5: 22 မိနစ်အလျှင် (install + စမ်းသပ်မှုများအပါအဝင်) ပျမ်းမျှ။
• GLM-4.7: 24 မိနစ်။

အမှန်ပြောရရင်? ဒါက အပြစ်ပေးတာတစ်ခုပါပဲ။ နှစ်ခုစလုံးကို ပြန်စီစဉ်သူများအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ GPT-5 က အရည်အသွေးမြင့် ဒီဇိုင်းအမြင်ရှိတဲ့ အကြီးတန်း အဖွဲ့သားတစ်ယောက်လို ခံစားရပြီး၊ GLM-4.7 က မြန်ဆန်ပြီး သေချာစွာ အမျိုးအစားတွေကို နှစ်ခါစိစစ်တဲ့ အလယ်အလတ် အဖွဲ့သားတစ်ယောက်လို ခံစားရပါတယ်။

အမှားပြင်ခြင်းလည်ပတ်မှုများ

အသေးစား SWE-ပုံစံ အမှားတစ်စုံကို ကြည့်ရှုတဲ့အခါ၊ မော်ဒယ်တစ်ခုချင်းစီက loop တစ်ခုချင်းစီအတွင်း ဘယ်လိုကျင့်ကြံကြောင်းကို ကြည့်ခဲ့တယ်:

1. ပြင်ဆင်မှုတစ်ခုကို ကမ်းလှမ်းပါ။
2. စမ်းသပ်မှုများကို ပြုလုပ်ပါ။
3. မအောင်မြင်မှု လော့အားဖတ်ပါ။
4. ထပ်ကြိုးစားပါ။

တွေ့ရသည့်ပုံစံများ:

• GPT-5:
  • ရှည်လျားသော Python traceback များကို လွယ်ကူစွာ နားလည်နိုင်ခြင်း။
  • အမှားဖြစ်သော ပတ်ချ်တစ်ခုကို ထပ်ခါထပ်ခါ မလုပ်တော့ခြင်း။
  • ပုံမှန်အားဖြင့် 2–3 loops အတွင်း အဆုံးသတ်ခြင်း။
• GLM-4.7:
  • တစ်ခါတစ်ရံ အမှားဖြစ်သော အယူအဆအပေါ် မိမိကိုယ်ကို ချိတ်ထားခြင်း။
  • သို့သော် "မင်းရဲ့ ယခင်အကြံအစည်မှားခဲ့တယ်လို့ ထင်ပြီး အခြားနည်းလမ်းတစ်ခု ကမ်းလှမ်းပါ" လို့ ပြောလိုက်မှသာ ထွက်ပေါ်လာပါတယ်။
  • အခက်ဆုံး အမှားများအတွက် ပျမ်းမျှအားဖြင့် 3–4 loops လိုအပ်ခြင်း။

စမ်းသပ်မှု ထုတ်လုပ်မှု အရည်အသွေး

အမှားပြင်မချင်း မပြင်မီ စမ်းသပ်မှုများကို ထုတ်လုပ်ရန် နှစ်ခုစလုံးကို မေးမြန်းခဲ့သည်။ (အံ့ဩဖွယ် အင်အားကြီးသော လှည့်ကွက်တစ်ခု):

• Python + pytest အတွက်:
  • GPT-5 က အကြောင်းဖော်ပြချက်များနှင့် ပိုမိုသုံးနိုင်သော စမ်းသပ်မှုများကို ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။
  • GLM-4.7 က ပိုမိုရိုးရှင်းသော စမ်းသပ်မှုများကို ထုတ်လုပ်ခဲ့သော်လည်း သဒ္ဒါအမှားများကို နည်းသော အခြေအနေများဖြစ်သည်။
• TypeScript + Jest အတွက်:
  • နှစ်ခုစလုံး အဆင်ပြေခဲ့သော်လည်း GPT-5 က အဖြစ်မှန် စီမံကိန်း အစဉ်အတိုင်း (နာမည်, ဖိုင်တွဲဖွဲ့စည်းမှု) ကို ပိုမိုမှန်ကန်စွာ ထင်ဟပ်ခဲ့သည်။

မင်းရဲ့အဓိကသုံးထားတဲ့အမှုဟာ GLM-4.7 နဲ့ GPT-5 ကို ကုဒ်ရေးသားမှုအတွက် အသုံးပြုခြင်းဆိုရင်၊ ငါ့အမြင်တော့ အခုလိုဖြစ်ပါတယ်:

• GPT-5: အမြင့်ဆုံးအဆင့်၊ အစီအစဉ်ရေးဆွဲရာမှာ ပိုကောင်းပြီး၊ "အလွဲ" ပုံဖျက်ပြန်လည်မှုအနည်းငယ်သာရှိပါတယ်။
• GLM-4.7: ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ထုတ်ကုန်အချိုးအစားကောင်း၊ ဖွဲ့စည်းထားသော အကြံပြုချက်များနှင့် အနည်းငယ်သော အကာအရံ လိုဂစ်ကို ပေးလိုက်ရင် အလွန်အားကောင်းပါတယ်။

GLM-4.7 ကိုရွေးချယ်ရမည့်အချိန်

ကုန်ကျစရိတ်ကို ဦးစားပေးရသော သုံးမှုများ

မင်းက လွတ်လပ်သော ဖွံ့ဖြိုးရေးဆရာ၊ သေးငယ်သော အေဂျင်စီ သို့မဟုတ် ဘက်ပေါင်းစုံ လုပ်ငန်းတွေကို လုပ်နေတယ်ဆိုရင်၊ GLM-4.7 နဲ့ GPT-5 ကို အများအားဖြင့် တစ်ခုထိုင်းထိုင်းထက် တစ်ခုကို ပေါ်ပေါက်ရန် ပေါင်းစပ်မှု: ဒေါ်လာပြန်ရှင်းသော အလုပ်များအတွက်။

ကျွန်ုပ်၏ မှတ်တမ်းများအရ:

• ကုဒ်ရေးသားမှုအတွက် GLM-4.7 က GPT-5 ရဲ့ ကုန်ကျစရိတ် 40–60% အနေနဲ့ အရည်အသွေး 80–90% အထိ ရောက်ရှိခဲ့ပါတယ်။

ဒီအလဲအလှယ်ဟာ အထူးသဖြင့်:

• နောက်ခံကုဒ် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု၊
• အပိုင်းပိုင်း ပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုများ၊
• စာရွက်စာတမ်း ထုတ်လုပ်မှု၊
• လက်မခံစမ်းသပ်မှု ထုတ်လုပ်မှု။

ကိုယ့်ကိုယ်ကို အိမ်စီကိန်း လုပ်နိုင်စရိတ်လိုအပ်သောအခါ

မင်းရဲ့အဖွဲ့ သို့မဟုတ် ဖောက်သည်များက:

• ကုဒ်ကို တတိယ-ပါတီ မိုဃ်းတိမ်သို့ မပို့နိုင်ပါ၊ သို့မဟုတ်
• အားလုံးကို ပုဂ္ဂလိက အခြေခံအဆောက်အအုံပေါ်တွင် လည်ပတ်ချင်ပါက၊

GLM-4.7 ရဲ့ ကိုယ်ပိုင်စားစရိတ်ပုံပြင်ဟာ ဆုံးဖြတ်ချက်ဖြစ်ပါတယ်။

တစ်ခါတစ်ရံ အလုပ်လုပ်ရာမှာ ပိုနာကျင်ရလား? ဟုတ်ပါတယ်။ မင်းဟာ GPU များ၊ ခန့်မှန်းမှုဆာဗာများ၊ စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ နှင့် အတိုင်းအတာများကို ကိုင်တွယ်နေရပါတယ်။ ဒါပေမယ့် မင်းရဲ့ တိုကင်အသုံးပြုမှု ပမာဏလုံလောက်ပြီး လုံခြုံရေး/ကိုယ်ရေးရာဇဝင် အရေးကြီးသောအခါမှာတော့ အလွန် အတောင်းနည်းသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။

တရုတ်ဘာသာစကားအလေးထားသော ကုဒ်များ

မင်းရဲ့ကုဒ်အခြေခံ:

• မှတ်ချက်များ၊ အမျိုးအစားအမည်များ သို့မဟုတ် ကော်မစ်မက်ဆေ့များသည် တရုတ်ဘာသာဖြစ်သောကာ၊ သို့မဟုတ်
• သင့်အဖွဲ့သည် အရင်ဆုံး တရုတ်ဘာသာဖြင့် ပြဿနာများကို ဖော်ပြပြီး၊ အင်္ဂလိပ်ဘာသာဖြင့် ဒုတိယအဖြစ် ရှင်းလင်းသည်

GLM-4.7 သည် လက်ရှိတွင် တကယ့် အားသာချက်ရှိသည်။

ကျွန်ုပ်၏ တရုတ်-အင်္ဂလိပ်ပေါင်းစပ်ထားသော ရေဖိုများစမ်းသပ်မှုများတွင်:

• တရုတ်စတက်ထရိပ်နှင့် လော့ခ်မက်ဆေ့များပါရှိသော ဘပ်များကို လက်တွေ့ကျကျ နားလည်နိုင်သည်။
• GPT-5 သည် အရာအားလုံးကို ဘာသာပြန်ပြီးနောက် စည်းကမ်းများကို တောက်ပခဲ့သော်လည်း၊ ၎င်းသည် အပို အလုပ်စွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။

သို့ဖြစ်ပါက သင်သည် တရုတ်ကို အခြေခံထားသော သို့မဟုတ် ဘာသာစကားနှစ်မျိုးဖြင့် လုပ်ကိုင်နေပါက၊ GLM-4.7 သည် နေ့စဉ်အခါတိုင်းအတွက် ပို၍ သဘာဝကျသည်။

GPT-5 ကိုရွေးချယ်ရမည့်အခါ

ရင့်ကျက်သော EcoSystem

GLM-4.7 နှင့် GPT-5 တို့အကြား နည်းပညာမဟုတ်သော အဓိကအကြောင်းအရာမှာ EcoSystem ဖြစ်သည်။

GPT-5 သည် လက်ရှိတွင် အနိုင်ရသည်:

• တတိယဖက် ဆက်သွယ်မှုများ၏ အနက်၊
• ၎င်း၏ API အတွက် လျှောက်ထားထားသော အထုပ်နှင့် အေးဂျင့်များ၊
• အသိုင်းအဝိုင်း ဥပမာများ၊ စာရွက်များ၊ နှင့် ပြဿနာ ဖြေရှင်းခြင်း အကြံပေးချက်များ။

သင်သည် အများအပြား SaaS ကိရိယာများ၊ ပလပ်ဂင်များ သို့မဟုတ် အနည်းငယ် ကုဒ်ပလက်ဖောင်းများနှင့် ဆက်စပ်ရန် လိုအပ်သော အရာတစ်ခုကို တည်ဆောက်နေပါက၊ GPT-5 သည် အနည်းဆုံး ဆန့်ကျင်မှုလမ်းကြောင်းဖြစ်သည်။

အင်္ဂလိပ်ကို အဓိကထားသော အလုပ်စဉ်များ

အင်္ဂလိပ်ကို အဓိကထားသော:

• ထုတ်ကုန် သတ်မှတ်ချက်များ၊
• UX ကော်ပီ၊
• ရေးသားမှု စာရွက်များ၊
• ရှုပ်ထွေးသော အကြောင်းပြချက် လုပ်ငန်းများ၊

GPT-5 သည် ပို၍ ပြုပြင်ထားသကဲ့သို့ ခံစားရသည်။

ကျွန်ုပ်၏ စမ်းသပ်မှုများတွင်၊ ၎င်း၏:

• သတ်မှတ်ချက် ရေးသားခြင်း၊
• ရောင်းချမှု လုပ်ငန်းများ၊
• နှင့် ရှင်းပြမှု အရည်အသွေး

ကို ရှင်းပြချက် မရှိဘဲ အမြဲ "ဖောက်သည် သုံးရန် အဆင့်" ဖြစ်နေသည်။ GLM-4.7 သည် ဒါကို လုပ်နိုင်သော်လည်း၊ ကျွန်ုပ်သည် အသံနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုကို ပို၍ ပြင်ဆင်နေသည်။

အများဆုံး တည်ငြိမ်မှု လိုအပ်ချက်များ

သင့်ဦးစားပေးမှုများမှာ:

• လွန်စွာခန့်မှန်းနိုင်သော အချိန်နှေးကွေးမှု၊
• အထွေထွေသိပ္ပံပညာတွင် သည်းမခံနိုင်သည့် အလိပ်မှု နည်းပါးမှု၊
• နှင့် vendor SLA များခိုင်မာခြင်း၊

GPT-5 သည် ယခုအချိန်အတွက် ပိုမိုလုံခြုံသော ရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။

ရှည်လျားသော အေးဂျင့်များတွင် တစ်ကြိမ်ထူးခြားသော အလိပ်မှုက အစစ်အမှန်အန္တရာယ် ဖြစ်နိုင်သောနေရာများတွင် (ဥပမာ- အခြေခံဖွဲ့စည်းမှုကို မှားယွင်းစွာပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့) GPT-5 ၏ ကာကွယ်ရေးနှင့် စောင့်ကြည့်မှု စနစ်သည် ပိုမိုရင့်ကျက်သောသဘောရပါသည်။ GLM-4.7 သည် ကျွန်ုပ်၏ စမ်းသပ်မှုများတွင် သင့်တော်စွာ လုပ်ဆောင်ခဲ့သော်လည်း ပတ်ဝန်းကျင် အဆောက်အအုံ (အကဲဖြတ်မှုများ၊ ကာကွယ်ရေးများ၊ အထုပ်သုံးကိရိယာများ) သည် များစွာက စစ်ဆေးမှုများမရှိသေးပါ။

အကြီးမားဆုံး ပုံစံ: မော်ဒယ်များသည် ကုန်စည်ပစ္စည်း များသို့ အလျင်အမြန် ပြောင်းလဲနေသည်

အကြမ်းဖျင်းကြည့်ပါက GLM-4.7 နှင့် GPT-5 အကြား အထူးစိတ်ဝင်စားစရာသည် "အနိုင်ရ" သူကိုယ်တိုင်မဟုတ်ပါ။ တစ်နေ့တာအတွင်း အလုပ်များအတွက် အလုံအလောက်ကောင်းမွန်သော အရာများမှာ နှစ်ဖက်စလုံးကောင်းမွန်ပါသည်။

အခု အရေးကြီးသောအရာမှာ:

• ဖြေရှင်းနိုင်သော ပြဿနာတစ်ခုစီအတွက် စျေးနှုန်း (token အလိုက်မဟုတ်)။
• မော်ဒယ်နှင့် ပတ်ဝန်းကျင်၊ ကိရိယာများ၊ မှတ်တမ်းများ၊ ပြန်လည်ကြိုးစားမှုများ၊ prompt ပုံစံများ၏ ဥစ္စာများ။
• သင့်ဘာသာစကားနှင့် နယ်ပယ်အတွက် သင့်လျော်မှု (အင်္ဂလိပ်-ပထမ SaaS နှင့် နှစ်ဘာသာလုံးကိုယ်စားပြုကုဒ်အခြေခံနှင့် အတွင်းပိုင်းကိရိယာများ)။

ကျွန်ုပ်၏ စမ်းသပ်မှုများ အပြီး ကျွန်ုပ်၏ အကောင်းဆုံး အကြံပြုချက်မှာ:

• အမြင့်ဆုံး အကြောင်းပြချက် အရည်အသွေး၊ အင်္ဂလိပ် ထုတ်ကုန် နှင့် ပတ်ဝန်းကျင် ထောက်ပံ့မှု အထူးသင့်လျော်သောအခါ GPT-5 ကို အသုံးပြုပါ။
• Throughput နှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို ပိုစိတ်ဝင်စားသောအခါ သို့မဟုတ် ကိုယ်ပိုင်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် တရုတ်စွမ်းဆောင်မှု ပိုမိုကောင်းမွန်သောအခါ GLM-4.7 ကို အသုံးပြုပါ။

နှင့် အမှန်တကယ်လို့? သူတို့ကို ရောစပ်အသုံးပြုရန် ငြိမ့်ငြိမ့်မနေပါနှင့်။

ယခု ကျွန်ုပ်၏ စနစ်တွင်:

• ပုံစံများ၊ ထုတ်ကုန်ဆုံးဖြတ်မှုများ၊ နှင့် ဖောက်သည်ကို ရေးသားခြင်း → GPT-5။
• စုစုပေါင်းကုဒ်ရေးသည့်အေးဂျင့်များ၊ စမ်းသပ်မှု တိုးချဲ့မှုများ၊ နှင့် အတွင်းပိုင်းထိန်းသိမ်းမှုပန်းတိုင်များ → GLM-4.7။

သင် စတင်လိုက်မှဖြစ်ပါက၊ ကျွန်ုပ်၏ အကြံပြုချက်မှာ:

1. "ကျွန်ုပ်ရဲ့ repo မှာ agent နဲ့ အဆင်မပြေတဲ့ စမ်းသပ်မှုကို ဖြေရှင်းပါ" ဆိုတဲ့ ကိုယ်စားပြု အလုပ်စဉ်တစ်ခုကို ရွေးပါ။
2. GLM-4.7 နဲ့ GPT-5 ကို အတူတူ အကြိမ် ၁၀ ပြုလုပ်ပြီး အခြားကိုယ်တိုင်ရေးတဲ့ prompt နဲ့ ကိရိယာတွေကို အသုံးပြုပြီး အစမ်းပြေးပါ။
3. အောင်မြင်မှုနှုန်း၊ စုစုပေါင်း တိုကင်များ၊ ကုန်ကျစရိတ်၊ အထွာမကျတဲ့ output ကို ဖတ်ရင်း ဘယ်လောက်အထူးပြောမိသလဲ စတာတွေကို ခြေရာခံပါ။

ဒီအသေးစား စမ်းသပ်မှုက GLM-4.7 နဲ့ GPT-5 အကြောင်းကို ဘာသာရပ်ဆိုဒ် များ၊ ဘလော့ဂ်ပိုစ့် များ၊ ဒါမှမဟုတ် ဒီဟာပါ မျှော်လင့်ဖြစ်စေမယ့်ထက် ပိုပြီး သင်ကို အမှန်တကယ် ပြောပြပါလိမ့်မယ်။

အမှန်တကယ် အလုပ်လုပ်နိုင်တဲ့ဟာကို ကိုင်ထားပါ၊ ဖလှယ် စာရွက်ကြီးနဲ့ အလှပျော်တဲ့ဟာ မဟုတ်ပါစေ။

သင့်အတွက် အကောင်းဆုံး မော်ဒယ်က အလုပ်စဉ်ပေါ်မှာ မူတည်ပါတယ်၊ အဆင့်ဇယားမှာ မဟုတ်ပါ။

ဒီစမ်းသပ်မှုတွေ ပြီးနောက်မှာ အဆင်မပြေတဲ့ အမှန်တရားက ဒီလိုပါ - အများစုသော ကိုယ်ပိုင်နဲ့ အမျိုးသားစာရေးအလုပ်စဉ်တွေ အတွက် မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်ထက် အထုပ်ထည့်ထားတဲ့ agent ဒီဇိုင်းက ပိုအရေးကြီးပါတယ်။

ဒီအချိန်မှာ ဘာကို ဆောက်နေပါသလဲဆိုရင် Macaron မှာပါပဲ။ "အကောင်းဆုံး" မော်ဒယ်တစ်ခုကို ရောင်းမထားပါဘူး။ အားကောင်းဆုံး မော်ဒယ်တွေကို သင်ဘယ်လို အလုပ်လုပ်တာ၊ ဘာကို ဂရုစိုက်ရတာ၊ ဘယ်နေရာမှာ ချို့ယွင်းရတာတွေကို လေ့လာနိုင်တဲ့ မှတ်ဉာဏ်စနစ်နဲ့ တွဲဖက်ပြီး အသုံးပြုပါတယ်။

အလုပ်တွေမှာ အမှန်တကယ် ဘယ်လို ခံစားရမလဲ စိတ်ဝင်စားရင် သင်ကိုယ်တိုင် စမ်းသပ်နိုင်ပါတယ်။ [Macaron အခမဲ့ စမ်းသပ်ပါ →]