هل تدعم واجهة GLM-5.2 API الاستضافة الذاتية؟

نعم. تم إصدار GLM-5.2 بأوزان مفتوحة مرخّصة بموجب MIT، مما يتيح للمؤسسات نشر النموذج محليًا وتخصيصه.

ما أوضاع الاستدلال المتاحة في GLM-5.2؟

يوفر GLM-5.2 وضعي الاستدلال High وMax. صُمّم Max للترميز الصعب ومهام الوكلاء، بينما يوازن High بين جودة الاستدلال والكفاءة.

ما الذي يميز واجهة GLM-5.2 API عن GLM-5.1؟

أكبر ترقية هي التوسع من نحو 200K رمز إلى نافذة سياق بحجم 1M رمز، إلى جانب تحسينات في البرمجة القائمة على الوكلاء وأداء المهام ذات الأفق الطويل.

هل تناسب واجهة GLM-5.2 API وكلاء البرمجة المستقلين؟

نعم. تم توجيه النموذج خصيصًا لسير عمل البرمجة القائمة على الوكلاء، ويدعم الأنظمة البيئية لوكلاء البرمجة الشائعة مثل Claude Code وCline وRoo Code وOpenCode.

كيف يقارن GLM-5.2 مع نماذج البرمجة ذات الأوزان المفتوحة الأخرى؟

يتميز GLM-5.2 من خلال جمعه بين نافذة سياق بحجم 1M رمز، وترخيص MIT، وتدريب مركز على الترميز، ودعم سير عمل الوكلاء طويلة الأمد.

متى ينبغي للمطورين اختيار GLM-5.2 بدلًا من نماذج Claude أو GPT؟

يعد GLM-5.2 جذابًا بشكل خاص لسير عمل الترميز واسع النطاق، ومتطلبات الاستضافة الذاتية، وتحليل المستودعات ذات السياق الطويل. قد توفر نماذج Claude وGPT تحققًا أقوى في بعض اختبارات الاستدلال المعيارية.

هل تستطيع واجهة GLM-5.2 API معالجة مستودع برمجي كامل في موجه واحد؟

نعم. يدعم GLM-5.2 نافذة سياق بحجم 1,000,000 رمز، مما يسمح باحتواء العديد من المستودعات ومجموعات الوثائق ومواد التطوير ضمن سياق واحد.

Z.AI

واجهة برمجة تطبيقات نشطة

glm-5.2

GLM 5.2 API

GLM-5.2 يُعد تحديثًا مهمًا من Zhipu في مجالي النماذج الكبيرة مفتوحة المصدر والبرمجة بالذكاء الاصطناعي.

السعر الابتدائي

$1.12 / مليون رمز إدخال

فوترة حسب الاستخدام

حالة الواجهة

تعمل بشكل طبيعي

نسبة التشغيل 100.0% / 24 ساعة

زمن الاستجابة

1914 ms

زمن استجابة الواجهة المُلاحَظ

تاريخ الإصدار

Jun 17, 2026

Z.AI

ساحة التجارب

جرّب GLM 5.2 بطلب فعلي، راجع معلماته وتحقق من صحة الإخراج قبل دمج الواجهة.

التسعير

استخدم التقدير السريع أعلاه لعملية تشغيل واحدة، ثم راجع المقارنة الكاملة بين أسعار CometAPI والأسعار الرسمية.

الطلب الأول

$0.0046

التكلفة المقدّرة لاستخدام CometAPI

عشرة طلبات

$0.0465

التكلفة المقدّرة لاستخدام CometAPI

خمسة عشر طلبًا

$0.0697

التكلفة المقدّرة لاستخدام CometAPI

⇌

تحويل الأرصدة

1,000 رصيد = 1$

تجعل الأرصدة الميزانيات قابلة للمقارنة بين الفوترة حسب الرموز والطلبات ووقت التشغيل. يظل المبلغ بالدولار الأمريكي هو المرجع النهائي عند إتمام الدفع.

✓النموذج الحالي بالأرصدة

الإدخال

1,120

رصيد / مليون رمز

المخرجات

3,528

رصيد / مليون رمز

شفافية الحد الأدنى للرسوم لا يفترض هذا النموذج الأولي وجود حد أدنى مخفي لكل طلب. إذا تم تطبيق حد أدنى لفوترة الإنتاج أو حد أدنى لإعادة الشحن، فيجب عرضه قبل الشراء وإدراجه في كل تقدير للميزانية.

سعر Comet (بالدولار الأمريكي / مليون رمز)	السعر الرسمي (بالدولار الأمريكي / مليون رمز)	الخصم
الإدخال: $1.12/مليون الإخراج: $3.53/مليون	الإدخال: $1.40/مليون الإخراج: $4.41/مليون	-20%

موجز النموذج

هوية نموذج ثابتة للبحث والتقييم، مقترنة ببيانات كتالوج مباشرة يمكن أن تتغير من دون إعادة كتابة البنية الأساسية لتحسين محركات البحث في الصفحة.

هوية ثابتة

ما هو GLM 5.2؟

GLM-5.2 يُعد تحديثًا مهمًا من Zhipu في مجالي النماذج الكبيرة مفتوحة المصدر والبرمجة بالذكاء الاصطناعي.

تظل الهوية الأساسية للنموذج ثابتة مع تغيّر الأسعار والحدود.

بيانات النموذج المباشرة

لقطة حالية للكتالوج

التوفر

متاح

السعر الابتدائي

$1.12 / مليون رمز إدخال

السياق

عرض الإمكانات

تاريخ الكتالوج

Jun 17, 2026

Playground 2.0 / مكتب القرارات

اتخذ القرار أولًا. وتكامل بثقة.

مساحة عمل واحدة لمقارنة النماذج، وضبط المطالبات، وفحص التوجيه، وترحيل الكود، وإطلاق نقطة بداية مختبرة.

مرتبط بـ GLM 5.2

سير العمل

قارن قبل الالتزام

شغّل المطالبة نفسها عبر النماذج الرائدة واحصل على توصية مدعومة بالأدلة.

3 نماذج · تشغيل واحد

موجّه التقييم

البرمجةدرجة الحرارة 0.2مخرجات JSON

GPT-5

OpenAI

الجودة

91/100

زمن الاستجابة

1.2s

التكلفة التقديرية

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

اختيار الذكاء الاصطناعي

الجودة

95/100

زمن الاستجابة

1.8s

التكلفة التقديرية

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

الجودة

89/100

زمن الاستجابة

0.9s

التكلفة التقديرية

$0.011

التوصية: اختر Claude Opus 5 لمراجعة الشيفرات عالية المخاطر، ووجّه عمليات التحقق الروتينية إلى Gemini 3 Pro لخفض التكلفة بنحو 54%.

نظرة عامة

نظرة عامة عملية على GLM 5.2، تشمل السلوكيات المهمة واعتبارات التكامل.

المواصفات التقنية لـ GLM-5.2

البند	GLM-5.2
المزوّد	Zhipu AI
تاريخ الإصدار	13 يونيو 2026
نوع النموذج	LLM من نوع مزيج الخبراء (MoE) بأوزان مفتوحة
عدد المعلمات	~744B
المعلمات المفعلة	~40B لكل رمز
نافذة السياق	1,000,000 رمز
الحد الأقصى للإخراج	131,072 رمز
أوضاع الاستدلال	High، Max
الترخيص	MIT
التركيز الأساسي	البرمجة المعتمدة على الوكلاء، هندسة البرمجيات، الاستدلال بعيد المدى
إتاحة واجهة API	منصة Z.ai والمزوّدون المتوافقون
الأوزان المفتوحة	نعم

GLM-5.2 هو أحدث نموذج رائد من عائلة GLM التابعة لـ Zhipu AI. وعلى خلاف نماذج الاستخدامات العامة المتقدّمة، يتموضع GLM-5.2 أساسًا كنموذج موجّه للبرمجة أولًا ومعتمد على الوكلاء، ومصمّم لهندسة البرمجيات على مستوى المستودعات، وسير عمل ذاتي، واستدلال بسياقات فائقة الطول. تتمثّل ميزته الأبرز في نافذة سياق أصلية بسعة 1 مليون رمز، ما يجعله من أكبر نوافذ السياق المتاحة علنًا بين النماذج ذات الأوزان المفتوحة.

الميزات الرئيسية لـ GLM-5.2

نافذة سياق 1M-token مخصصة للمستودعات كاملة، ومجموعات الوثائق الطويلة، وسير عمل الوكلاء متعددة الجلسات.
تحسين موجّه للبرمجة يركّز على إعادة الهيكلة، وإصلاح الأخطاء، وتوليد الشفرة، ومهام هندسة البرمجيات.
دعم سير عمل قائم على الوكلاء لأدوات مثل Claude Code وCline وRoo Code وOpenCode ووكلاء البرمجة المشابهين.
إصدار أوزان مفتوحة تحت ترخيص MIT يتيح الاستضافة الذاتية وإعادة الضبط (fine-tuning).
وضعا استدلال (High وMax) يتيحان الموازنة بين زمن الاستجابة وعمق الاستدلال.
بنية MoE كبيرة بحوالي 744B من إجمالي المعلمات مع تفعيل ~40B لكل رمز لتحقيق الكفاءة.

أداء المعايير القياسية لـ GLM-5.2

لم تنشر Zhipu نتائج معايير رسمية شاملة عند الإطلاق، ما يجعل المقارنة المباشرة أكثر غموضًا مقارنةً بنماذج مثل GPT-5 أو Claude. وتشير تقارير صناعية متعددة إلى غياب إصدارات معايير يتم التحقق منها بشكل مستقل.

المعيار	النتيجة المُعلن عنها
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

مقارنة GLM-5.2 مع GLM-5.1 ومع Claude Opus 4.8

المواصفة	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
تاريخ الإصدار	2026-06-13	2026	2026
نافذة السياق	1,000,000	~200,000	1,000,000
الأوزان المفتوحة	نعم (MIT)	نعم	لا
أوضاع الاستدلال	High، Max	قياسي	Extended Thinking
إجمالي المعلمات	744B	744B	غير مُفصح عنه
المعلمات المفعلة	40B	40B	غير مُفصح عنه
بيانات المعايير الرسمية	غير منشورة	تم النشر عند الإطلاق	منشورة

الترقية الموثّقة الأساسية في GLM-5.2 مقارنة بـ GLM-5.1 هي التوسّع إلى نافذة سياق 1M-token وإدخال وضعي الاستدلال High وMax القابلين للاختيار. عند الإطلاق، لم تنشر Z.ai نتائج رسمية لمعايير مثل SWE-Bench أو LiveCodeBench أو HumanEval أو ما شابه، لذا تظل المقارنات الأداءية مقابل Claude Opus 4.8 أو GPT-5 أو DeepSeek أو Qwen غير مُتحقّقة.

مقارنةً بالنماذج المفتوحة الأخرى، يكمن الفارق الرئيسي في GLM-5.2 في الجمع بين نافذة سياق كبيرة جدًا، وتخصّص في البرمجة، وترخيص MIT. تكمن أقوى نقاط جاذبيته في هندسة البرمجيات على مستوى المستودعات أكثر من تطبيقات الدردشة العامة.

لماذا تستخدم GLM-5.2 عبر CometAPI؟

تتيح CometAPI للمطورين دمج GLM-5.2 باستخدام الواجهة نفسها المعتمدة لعشرات من نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة.

تشمل الفوائد:

مصادقة موحّدة عبر مزودين متعددين
تكامل API متوافق مع OpenAI
تبسيط الفوترة وإدارة الاستخدام
تجارب سريعة مع نماذج بديلة
سهولة التبديل بين نماذج البرمجة والاستدلال والصور والصوت والفيديو
تقليل الارتباط بمزوّد واحد في أنظمة الإنتاج

سواء كنت تبني بيئة تطوير متكاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، أو مساعدًا داخليًا للهندسة، أو منصة أتمتة على مستوى المؤسسات، فإن CometAPI تقلّل جهد التكامل مع الحفاظ على المرونة.

كيفية الوصول إلى واجهة GLM-5.2 عبر CometAPI

ابدأ باستخدام منتجنا عبر خطوات بسيطة...

الخطوة 1: التسجيل للحصول على مفتاح API لـ GLM-5.2

أنشئ حسابًا على CometAPI وانتقل إلى لوحة معلومات واجهة API لإنشاء مفتاح API لـ GLM-5.2. يثبت هذا المفتاح هويتك في جميع الطلبات ويمنحك وصولًا فوريًا إلى كامل قدرات واجهة GLM-5.2، بما في ذلك نافذة السياق بسعة 1M رمز و128k من رموز الإخراج.

الخطوة 2: إرسال طلبات إلى واجهة GLM-5.2

استخدم مفتاح API لـ GLM-5.2 لإرسال طلبات POST إلى نقطة نهاية CometAPI. مرّر المُدخل (prompt) الخاص بك، واضبط معلمات النموذج مثل مستوى الجهد وأقصى عدد للرموز، وستتعامل واجهة GLM-5.2 مع طلبك — بدءًا من توليد الشفرة إلى تحليل الوثائق وصولًا إلى استخدام الأدوات القائم على الوكلاء.

الخطوة 3: استرجاع النتائج ودمج واجهة GLM-5.2

تقدم واجهة GLM-5.2 استجابات مُهيكلة، بما في ذلك نص الإكمال، وتعليمات استدعاء الأدوات، وبيانات وصفية لاستخدام الرموز. وهي تدعم الاستجابات المتزامنة القياسية والبثّ اللحظي عبر Server-Sent Events (SSE) عند ضبط stream: true. ويمكن دمج نقطة النهاية بسهولة في سير العمل القائم لديك باستخدام عملاء HTTP القياسية أو SDKs المتوافقة مع OpenAI، عبر تمرير الطلبات من خلال url(//api.cometapi.com/v1) مع Bearer Token الخاص بك.

الأسئلة الشائعة

مركز اتخاذ القرار بشأن النماذج

اعرف التكلفة. اختر عبء العمل المناسب.

حاكي أبعاد الفوترة الخمسة، واختبر عبء عمل واقعيًا، وحدد الحالات التي يستحق فيها Opus تكلفته الإضافية قبل الإطلاق.

أقل من السعر الرسمي بنسبة 20%$1.12 مقابل $1.40 لكل مليون رمز إدخال

مختبر التكلفة

احسب تكلفة تشغيل فعلي لوكيل

أعد تشغيل أعباء العمل الفعلية بدلًا من مقارنة أسعار الرموز بمعزل عن غيرها. حمّل إعدادًا مسبقًا، ثم عدّل كل بُعد من أبعاد الفوترة.

رموز الإدخال الجديدة

رموز

رموز قراءة ذاكرة التخزين المؤقت

رموز

رموز الإخراج

رموز

$1.12

/ 1M رمز

الإدخال

التعليمات والملفات وسياق المحادثة الجديدة المرسلة في كل دور.

قلّص السياق المسترجع قبل وصوله إلى النموذج.

$0.2240

/ 1M رمز

قراءة ذاكرة التخزين المؤقت

رموز المطالبة المخزنة مؤقتًا سابقًا والمعاد استخدامها في الطلبات اللاحقة.

حافظ على ثبات مطالبات النظام وخرائط المستودع على مستوى البايت.

$3.53

/ 1M رمز

المخرجات

الاستدلال والتعليمات البرمجية والنصوص التي ينشئها النموذج.

استخدم معايير إكمال وحدودًا للمخرجات محددة بوضوح.

متى يستحق Opus تكلفته الإضافية

الأنسب

هندسة على نطاق المستودع

استخدم Opus عندما تشمل المهمة البنية المعمارية وملفات متعددة ومفاضلات تنفيذية غامضة.

الأنسب

وكلاء طويلو التشغيل

خيار قوي عندما يتعين على الوكيل الحفاظ على الهدف عبر العديد من استدعاءات الأدوات وخطوات الاسترداد.

يستحق التكلفة الإضافية

مراجعة عالية القيمة

خصّصه لمراجعات الأمان والترحيل والإنتاج التي تكون فيها تكلفة إغفال مشكلة أكبر من تكلفة الرموز.

استخدم نموذجًا أخف

العمل الروتيني مرتفع الحجم

عادةً ما يحقق التصنيف والاستخراج والدردشة البسيطة اقتصاديات أفضل لكل وحدة باستخدام Sonnet أو Haiku.

دليل التخزين المؤقت للمطالبات

ثبّت البادئة

حافظ على السياسات ومخططات الأدوات وخرائط المستودع دون تغيير.

اكتب مرة واحدة

ضع نقطة بدء التخزين المؤقت بعد السياق القابل لإعادة الاستخدام.

اقرأ مرارًا

أضف فقط الجزء الخاص بالمهمة في التفاعلات اللاحقة.

السيناريو الحالي

240K رمزًا مخزنًا مؤقتًا

أُعيد استخدامها بتكلفة تعادل 10% من سعر الإدخال الجديد

التكلفة المتجنبة

$0.2150

انتقل دون إعادة كتابة

احتفظ بحزمة SDK المفضلة لديك وغيّر عنوان URL الأساسي والمفتاح ومعرّف النموذج.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'glm-5.2',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

انسخ نقطة نهاية ونموذج كود يعملان، ثم افتح المرجع الكامل للواجهة عند الحاجة إلى جميع المعلمات.

واجهة برمجة تطبيقات واحدة، وصول للنماذج جاهز للإنتاج

قم بالمصادقة مرة واحدة، واستدعِ نقطة نهاية النموذج، وحافظ على نفس سير عمل الفوترة والمراقبة عبر جميع المزودين.

POST/v1/chat/completions

نموذج الكود وواجهة برمجة التطبيقات لـ GLM 5.2

احصل على أكواد نماذجية شاملة وموارد API لـ GLM 5.2 لتبسيط عملية التكامل الخاصة بك. توفر وثائقنا التفصيلية إرشادات خطوة بخطوة، مما يساعدك على الاستفادة من الإمكانات الكاملة لـ GLM 5.2 في مشاريعك.

POST

/v1/chat/completions

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "max",
    "max_tokens": 65536,
    "temperature": 1.0
  }')

printf '%s
' "$response" | python -c 'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "max",
    "max_tokens": 65536,
    "temperature": 1.0
  }')

printf '%s\n' "$response" | python -c 'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at "
                "frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
            ),
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Design and implement a personal blog website with a home page, "
                "article list, and article detail page using React and Node.js."
            ),
        },
    ],
    temperature=1.0,
    max_tokens=65536,
    reasoning_effort="max",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)

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

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5.2",
  messages: [
    {
      role: "system",
      content:
        "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks.",
    },
    {
      role: "user",
      content:
        "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js.",
    },
  ],
  thinking: { type: "enabled" },
  reasoning_effort: "max",
  max_tokens: 65536,
  temperature: 1.0,
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

الإمكانيات

راجع أهم بيانات النموذج قبل اختيار البنية أو تقدير حِمل الإنتاج.

الإمكانيات المدعومة

الميزات التي تُعيدها واجهة برمجة تطبيقات النموذج الحالية.

text-to-text

الإدخال والإخراج

المدخلات

text

المخرجات

text

ملف تعريف الإنتاج

المزود: Z.AI
سياق: يعتمد على النموذج
الاستخدام التجاري: مدعوم

حالات الاستخدام

استخدم GLM 5.2 في سير عمل إنتاجي يناسب إمكانياته في text، ثم قارن البدائل قبل الالتزام بتكامل طويل الأمد.

الدردشة الإنتاجية وسير عمل الوكلاء

البرمجة والتحليل والتوليد المنظم

الأتمتة عالية الحجم عبر واجهة واحدة

نماذج أخرى

قارن نماذج أخرى متاحة عبر CometAPI من حيث الجودة وزمن الاستجابة والإمكانيات والسعر.

فتح مقارنة النماذج →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

عرض النموذج

Hunyuan

Hy 4

Tencent Hy4 هو نموذج لغوي كبير من الجيل التالي طوّره فريق Hunyuan لدى Tencent، ومصمم للاستدلال المعقّد، وسير العمل القائم على الوكلاء، وهندسة البرمجيات، ومهام إنتاجية في العالم الحقيقي.

عرض النموذج

OpenAI

GPT 6.2 Sol

استكشف واجهة برمجة تطبيقات GPT 6.2 Sol.

عرض النموذج

OpenAI

GPT 6.1 Terra

GPT-6.1 Terra هو نموذج سريع وفعّال من حيث التكلفة من OpenAI، مصمَّم للجمع بين الفهم البصري، والاستخدام الدقيق للحاسوب، والكتابة الواضحة.

عرض النموذج

Moonshot AI

Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro وKimi K3.1 Pro Highspeed هما إصداران للتخديم من نموذج الاستدلال متعدد الوسائط الرائد K3.1 Pro الخاص بـ Moonshot AI.

عرض النموذج

وقت التشغيل

راجع بيانات النبض الحي وتوفر نقطة النهاية وأزمنة الاستجابة المُلاحَظة قبل الانتقال إلى الإنتاج.

وقت التشغيل

معدل نجاح الطلبات خلال الـ 30 يومًا الماضية، يعكس موثوقية كل مزوّد نماذج. تراقب CometAPI جميع المزودين المتصلين في الوقت الفعلي على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.

RespondLIVE

1914msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

التحديثات

تابع التغييرات المهمة في توفر GLM 5.2 وأسعاره وإمكاناته من دون فقدان صفحة النموذج الثابتة.

سجل تغييرات النموذج

صفحة واحدة تصبح أكثر فائدة بمرور الوقت.

تتراكم هنا ملاحظات الإصدار وتغييرات الأسعار وتحديثات المعايير الإرشادية وإرشادات الترحيل، بينما يظل عنوان URL الأساسي دون تغيير.

Jun 17, 2026

تم تأكيد إتاحة واجهة برمجة التطبيقات

يتوفر GLM 5.2 من خلال دليل نماذج CometAPI ووثائق واجهة برمجة التطبيقات.

الحالي

بيانات مباشرة

تمت مزامنة الأسعار والحدود من الدليل

يتم التعامل مع السعر وسياق الإدخال والإتاحة والحدود بوصفها خصائص ديناميكية بدلًا من تضمينها في عنوان الصفحة أو هوية النموذج.

Jun 15, 2026

تم إنشاء كيان دائم للنموذج

يشكّل اسم المزوّد والمعرّف المختصر للنموذج عنوان URL أساسيًا ودائمًا؛ وستظل تحديثات المحتوى والبيانات المستقبلية على هذه الصفحة.

واصل الاستكشاف

قارن النماذج وتابع بحثك

Z.AI

واجهة برمجة تطبيقات نشطة

glm-5.2

GLM 5.2 API

GLM-5.2 يُعد تحديثًا مهمًا من Zhipu في مجالي النماذج الكبيرة مفتوحة المصدر والبرمجة بالذكاء الاصطناعي.

السعر الابتدائي

$1.12 / مليون رمز إدخال

فوترة حسب الاستخدام

حالة الواجهة

تعمل بشكل طبيعي

نسبة التشغيل 100.0% / 24 ساعة

زمن الاستجابة

1914 ms

زمن استجابة الواجهة المُلاحَظ

تاريخ الإصدار

Jun 17, 2026

Z.AI

ساحة التجارب

جرّب GLM 5.2 بطلب فعلي، راجع معلماته وتحقق من صحة الإخراج قبل دمج الواجهة.

التسعير

استخدم التقدير السريع أعلاه لعملية تشغيل واحدة، ثم راجع المقارنة الكاملة بين أسعار CometAPI والأسعار الرسمية.

الطلب الأول

$0.0046

التكلفة المقدّرة لاستخدام CometAPI

عشرة طلبات

$0.0465

التكلفة المقدّرة لاستخدام CometAPI

خمسة عشر طلبًا

$0.0697

التكلفة المقدّرة لاستخدام CometAPI

⇌

تحويل الأرصدة

1,000 رصيد = 1$

✓النموذج الحالي بالأرصدة

الإدخال

1,120

رصيد / مليون رمز

المخرجات

3,528

رصيد / مليون رمز

سعر Comet (بالدولار الأمريكي / مليون رمز)	السعر الرسمي (بالدولار الأمريكي / مليون رمز)	الخصم
الإدخال: $1.12/مليون الإخراج: $3.53/مليون	الإدخال: $1.40/مليون الإخراج: $4.41/مليون	-20%

موجز النموذج

هوية ثابتة

ما هو GLM 5.2؟

GLM-5.2 يُعد تحديثًا مهمًا من Zhipu في مجالي النماذج الكبيرة مفتوحة المصدر والبرمجة بالذكاء الاصطناعي.

تظل الهوية الأساسية للنموذج ثابتة مع تغيّر الأسعار والحدود.

بيانات النموذج المباشرة

لقطة حالية للكتالوج

التوفر

متاح

السعر الابتدائي

$1.12 / مليون رمز إدخال

السياق

عرض الإمكانات

تاريخ الكتالوج

Jun 17, 2026

Playground 2.0 / مكتب القرارات

اتخذ القرار أولًا. وتكامل بثقة.

مساحة عمل واحدة لمقارنة النماذج، وضبط المطالبات، وفحص التوجيه، وترحيل الكود، وإطلاق نقطة بداية مختبرة.

مرتبط بـ GLM 5.2

سير العمل

قارن قبل الالتزام

شغّل المطالبة نفسها عبر النماذج الرائدة واحصل على توصية مدعومة بالأدلة.

3 نماذج · تشغيل واحد

موجّه التقييم

البرمجةدرجة الحرارة 0.2مخرجات JSON

GPT-5

OpenAI

الجودة

91/100

زمن الاستجابة

1.2s

التكلفة التقديرية

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

اختيار الذكاء الاصطناعي

الجودة

95/100

زمن الاستجابة

1.8s

التكلفة التقديرية

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

الجودة

89/100

زمن الاستجابة

0.9s

التكلفة التقديرية

$0.011

نظرة عامة

نظرة عامة عملية على GLM 5.2، تشمل السلوكيات المهمة واعتبارات التكامل.

المواصفات التقنية لـ GLM-5.2

البند	GLM-5.2
المزوّد	Zhipu AI
تاريخ الإصدار	13 يونيو 2026
نوع النموذج	LLM من نوع مزيج الخبراء (MoE) بأوزان مفتوحة
عدد المعلمات	~744B
المعلمات المفعلة	~40B لكل رمز
نافذة السياق	1,000,000 رمز
الحد الأقصى للإخراج	131,072 رمز
أوضاع الاستدلال	High، Max
الترخيص	MIT
التركيز الأساسي	البرمجة المعتمدة على الوكلاء، هندسة البرمجيات، الاستدلال بعيد المدى
إتاحة واجهة API	منصة Z.ai والمزوّدون المتوافقون
الأوزان المفتوحة	نعم

الميزات الرئيسية لـ GLM-5.2

نافذة سياق 1M-token مخصصة للمستودعات كاملة، ومجموعات الوثائق الطويلة، وسير عمل الوكلاء متعددة الجلسات.
تحسين موجّه للبرمجة يركّز على إعادة الهيكلة، وإصلاح الأخطاء، وتوليد الشفرة، ومهام هندسة البرمجيات.
دعم سير عمل قائم على الوكلاء لأدوات مثل Claude Code وCline وRoo Code وOpenCode ووكلاء البرمجة المشابهين.
إصدار أوزان مفتوحة تحت ترخيص MIT يتيح الاستضافة الذاتية وإعادة الضبط (fine-tuning).
وضعا استدلال (High وMax) يتيحان الموازنة بين زمن الاستجابة وعمق الاستدلال.
بنية MoE كبيرة بحوالي 744B من إجمالي المعلمات مع تفعيل ~40B لكل رمز لتحقيق الكفاءة.

أداء المعايير القياسية لـ GLM-5.2

المعيار	النتيجة المُعلن عنها
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

مقارنة GLM-5.2 مع GLM-5.1 ومع Claude Opus 4.8

المواصفة	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
تاريخ الإصدار	2026-06-13	2026	2026
نافذة السياق	1,000,000	~200,000	1,000,000
الأوزان المفتوحة	نعم (MIT)	نعم	لا
أوضاع الاستدلال	High، Max	قياسي	Extended Thinking
إجمالي المعلمات	744B	744B	غير مُفصح عنه
المعلمات المفعلة	40B	40B	غير مُفصح عنه
بيانات المعايير الرسمية	غير منشورة	تم النشر عند الإطلاق	منشورة

لماذا تستخدم GLM-5.2 عبر CometAPI؟

تتيح CometAPI للمطورين دمج GLM-5.2 باستخدام الواجهة نفسها المعتمدة لعشرات من نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة.

تشمل الفوائد:

مصادقة موحّدة عبر مزودين متعددين
تكامل API متوافق مع OpenAI
تبسيط الفوترة وإدارة الاستخدام
تجارب سريعة مع نماذج بديلة
سهولة التبديل بين نماذج البرمجة والاستدلال والصور والصوت والفيديو
تقليل الارتباط بمزوّد واحد في أنظمة الإنتاج

كيفية الوصول إلى واجهة GLM-5.2 عبر CometAPI

ابدأ باستخدام منتجنا عبر خطوات بسيطة...

الخطوة 1: التسجيل للحصول على مفتاح API لـ GLM-5.2

الخطوة 2: إرسال طلبات إلى واجهة GLM-5.2

الخطوة 3: استرجاع النتائج ودمج واجهة GLM-5.2

الأسئلة الشائعة

مركز اتخاذ القرار بشأن النماذج

اعرف التكلفة. اختر عبء العمل المناسب.

أقل من السعر الرسمي بنسبة 20%$1.12 مقابل $1.40 لكل مليون رمز إدخال

مختبر التكلفة

احسب تكلفة تشغيل فعلي لوكيل

رموز الإدخال الجديدة

رموز

رموز قراءة ذاكرة التخزين المؤقت

رموز

رموز الإخراج

رموز

$1.12

/ 1M رمز

الإدخال

التعليمات والملفات وسياق المحادثة الجديدة المرسلة في كل دور.

قلّص السياق المسترجع قبل وصوله إلى النموذج.

$0.2240

/ 1M رمز

قراءة ذاكرة التخزين المؤقت

رموز المطالبة المخزنة مؤقتًا سابقًا والمعاد استخدامها في الطلبات اللاحقة.

حافظ على ثبات مطالبات النظام وخرائط المستودع على مستوى البايت.

$3.53

/ 1M رمز

المخرجات

الاستدلال والتعليمات البرمجية والنصوص التي ينشئها النموذج.

استخدم معايير إكمال وحدودًا للمخرجات محددة بوضوح.

متى يستحق Opus تكلفته الإضافية

الأنسب

هندسة على نطاق المستودع

استخدم Opus عندما تشمل المهمة البنية المعمارية وملفات متعددة ومفاضلات تنفيذية غامضة.

الأنسب

وكلاء طويلو التشغيل

خيار قوي عندما يتعين على الوكيل الحفاظ على الهدف عبر العديد من استدعاءات الأدوات وخطوات الاسترداد.

يستحق التكلفة الإضافية

مراجعة عالية القيمة

خصّصه لمراجعات الأمان والترحيل والإنتاج التي تكون فيها تكلفة إغفال مشكلة أكبر من تكلفة الرموز.

استخدم نموذجًا أخف

العمل الروتيني مرتفع الحجم

عادةً ما يحقق التصنيف والاستخراج والدردشة البسيطة اقتصاديات أفضل لكل وحدة باستخدام Sonnet أو Haiku.

دليل التخزين المؤقت للمطالبات

ثبّت البادئة

حافظ على السياسات ومخططات الأدوات وخرائط المستودع دون تغيير.

اكتب مرة واحدة

ضع نقطة بدء التخزين المؤقت بعد السياق القابل لإعادة الاستخدام.

اقرأ مرارًا

أضف فقط الجزء الخاص بالمهمة في التفاعلات اللاحقة.

السيناريو الحالي

240K رمزًا مخزنًا مؤقتًا

أُعيد استخدامها بتكلفة تعادل 10% من سعر الإدخال الجديد

التكلفة المتجنبة

$0.2150

انتقل دون إعادة كتابة

احتفظ بحزمة SDK المفضلة لديك وغيّر عنوان URL الأساسي والمفتاح ومعرّف النموذج.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'glm-5.2',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

انسخ نقطة نهاية ونموذج كود يعملان، ثم افتح المرجع الكامل للواجهة عند الحاجة إلى جميع المعلمات.

واجهة برمجة تطبيقات واحدة، وصول للنماذج جاهز للإنتاج

POST/v1/chat/completions

نموذج الكود وواجهة برمجة التطبيقات لـ GLM 5.2

POST

/v1/chat/completions

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "max",
    "max_tokens": 65536,
    "temperature": 1.0
  }')

printf '%s
' "$response" | python -c 'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "max",
    "max_tokens": 65536,
    "temperature": 1.0
  }')

printf '%s\n' "$response" | python -c 'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at "
                "frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
            ),
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Design and implement a personal blog website with a home page, "
                "article list, and article detail page using React and Node.js."
            ),
        },
    ],
    temperature=1.0,
    max_tokens=65536,
    reasoning_effort="max",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)

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

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5.2",
  messages: [
    {
      role: "system",
      content:
        "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks.",
    },
    {
      role: "user",
      content:
        "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js.",
    },
  ],
  thinking: { type: "enabled" },
  reasoning_effort: "max",
  max_tokens: 65536,
  temperature: 1.0,
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

الإمكانيات

راجع أهم بيانات النموذج قبل اختيار البنية أو تقدير حِمل الإنتاج.

الإمكانيات المدعومة

الميزات التي تُعيدها واجهة برمجة تطبيقات النموذج الحالية.

text-to-text

الإدخال والإخراج

المدخلات

text

المخرجات

text

ملف تعريف الإنتاج

المزود: Z.AI
سياق: يعتمد على النموذج
الاستخدام التجاري: مدعوم

حالات الاستخدام

استخدم GLM 5.2 في سير عمل إنتاجي يناسب إمكانياته في text، ثم قارن البدائل قبل الالتزام بتكامل طويل الأمد.

الدردشة الإنتاجية وسير عمل الوكلاء

البرمجة والتحليل والتوليد المنظم

الأتمتة عالية الحجم عبر واجهة واحدة

نماذج أخرى

قارن نماذج أخرى متاحة عبر CometAPI من حيث الجودة وزمن الاستجابة والإمكانيات والسعر.

فتح مقارنة النماذج →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

استكشف واجهة برمجة تطبيقات GPT 6.2 Sol.

Kimi K3.1 Pro وKimi K3.1 Pro Highspeed هما إصداران للتخديم من نموذج الاستدلال متعدد الوسائط الرائد K3.1 Pro الخاص بـ Moonshot AI.

عرض النموذج

وقت التشغيل

راجع بيانات النبض الحي وتوفر نقطة النهاية وأزمنة الاستجابة المُلاحَظة قبل الانتقال إلى الإنتاج.

وقت التشغيل

RespondLIVE

1914msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

التحديثات

تابع التغييرات المهمة في توفر GLM 5.2 وأسعاره وإمكاناته من دون فقدان صفحة النموذج الثابتة.

سجل تغييرات النموذج

صفحة واحدة تصبح أكثر فائدة بمرور الوقت.

Jun 17, 2026

تم تأكيد إتاحة واجهة برمجة التطبيقات

يتوفر GLM 5.2 من خلال دليل نماذج CometAPI ووثائق واجهة برمجة التطبيقات.

الحالي

بيانات مباشرة

تمت مزامنة الأسعار والحدود من الدليل

Jun 15, 2026

تم إنشاء كيان دائم للنموذج

واصل الاستكشاف