Yusuf Khalidd

Posted on Apr 10 • Originally published at apidog.com

مقارنة بين GLM-5.1 وكلود وجي بي تي وجيميني وديب سيك: تقييم نموذج Zhipu AI

TL;DR

GLM-5.1 (744 مليار معلمة إجمالية، MoE، 40-44 مليار معلمة نشطة، ترخيص MIT) يحقق 77.8% في SWE-bench مقابل 80.8% لـ Claude Opus 4.6. تكلفته 1.00 دولار / 3.20 دولار لكل مليون رمز (توكن) مقابل 15.00 دولار / 75.00 دولار لـ Claude Opus 4.6. إنه النموذج مفتوح الأوزان الأكثر قدرة في عام 2026، تم تدريبه بالكامل على أجهزة Huawei دون استخدام وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) من Nvidia. للفرق المهتمة بالتكلفة والتي تحتاج إلى أداء برمجة قريب من المستوى الرائد، يعتبر GLM-5.1 الخيار المفتوح الأقوى.

جرّب Apidog اليوم

مقدمة

GLM-5.1 من Zhipu AI (تم إصداره في 27 مارس 2026) يبرز لسببين أساسيين بالإضافة لأدائه في الاختبارات المعيارية: الأوزان مفتوحة بموجب ترخيص MIT، والتدريب تم على 100,000 شريحة Huawei Ascend 910B — دون الحاجة لأي أجهزة Nvidia.

إذا كنت تعمل في مؤسسة تهتم بتقليل الاعتماد على سلسلة التوريد أو تخصيص النماذج، هذه العوامل عملية وليست فقط أرقام اختبارات معيارية.

المواصفات

المواصفات	GLM-5.1
المعلمات	744 مليار إجمالي (MoE)
نشطة لكل رمز	40-44 مليار
هندسة الخبراء	256 خبيرًا، 8 نشطة لكل رمز
نافذة السياق	200 ألف رمز
أقصى إخراج	131,072 رمزًا
بيانات التدريب	28.5 تريليون رمز
أجهزة التدريب	100,000 Huawei Ascend 910B
الترخيص	MIT (أوزان مفتوحة)

البنية المعتمدة على 744 مليار معلمة إجمالية مقابل 40-44 مليار نشطة هي نتاج هندسة MoE: قدرة ضخمة عند الحاجة، مع كفاءة في كل استدلال (token) عبر تفعيل جزء فقط من المعلمات.

مقارنة الأداء المعياري

الاستدلال والمعرفة

المعيار	GLM-5 (الأساس 5.1)	Claude Opus 4.6	ملاحظات
AIME 2025	92.7%	~88%	GLM-5 يتفوق
GPQA Diamond	86.0%	91.3%	Claude يتصدر
MMLU	88-92%	~90%+	مماثل

البرمجة

المعيار	GLM-5.1	Claude Opus 4.6
SWE-bench	77.8%	80.8%
LiveCodeBench	52.0%	أعلى

GLM-5.1 يحقق 77.8% في SWE-bench — يتأخر 3 نقاط عن Claude Opus 4.6، لكن يتفوق بوضوح على GPT-5 و Gemini و DeepSeek في هذا المعيار. التحسن بنسبة 28% من GLM-5 إلى 5.1 جاء عبر تحسينات ما بعد التدريب وليس تغييرات معمارية.

تفضيل الإنسان (LMArena)

GLM-5 يحتل المرتبة الأولى بين النماذج مفتوحة الأوزان في اختبارات LMArena للنصوص والبرمجة، ويقترب في المنافسة مع النماذج المغلقة الرائدة.

مقارنة الأسعار

النموذج	الإدخال (لكل مليون رمز)	الإخراج (لكل مليون رمز)
GLM-5.1	$1.00	$3.20
DeepSeek V3.2	$0.27	$1.10
Claude Sonnet 4.6	$3.00	$15.00
GPT-5.2	$3.00	$12.00
Claude Opus 4.6	$15.00	$75.00
Gemini 2.5 Pro	$1.25	$10.00

GLM-5.1 يوفر تقريباً 94.6% من أداء برمجة Claude Opus 4.6 بتكلفة أقل بـ15 مرة (حسب تصريحات Zhipu AI، مع انتظار تحقق مستقل).

إذا كنت تشغل عمليات برمجة إنتاجية على نطاق واسع، هذا الفارق في التكلفة يحدث فرق جوهري في الميزانية.

ميزة الأوزان المفتوحة

GLM-5.1 متاح على Hugging Face بترخيص MIT. عملياً يمكنك:

تنزيله والاستضافة الذاتية (يتطلب حوالي 1.49 تيرابايت لـ BF16 الكامل)
ضبطه بدقة على بياناتك الخاصة
نشره مع تحكم كامل في البيانات والبنية التحتية
تعديل البنية أو إجراءات ما بعد التدريب لمهامك

لاحظ أن الاستضافة الذاتية تتطلب موارد ضخمة (1.49 تيرابايت تخزين وبنية GPU قوية). معظم الفرق ستجد الوصول عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) هو الخيار العملي.

القيود

نص فقط: GLM-5.1 لا يدعم الصور أو الصوت أو الفيديو. فقط مدخلات نصية، مما يحد من استخدامه مقارنة بالنماذج متعددة الوسائط مثل GPT-5.2 و Gemini 2.5 Pro.
استقلالية المعايير: تقييم البرمجة يعتمد على Claude Code كإطار تقييم. النتائج بحاجة تحقق مستقل على بنية تقييم غير تابعة لـ Claude.
أوزان GLM-5.1: المتوفر حالياً هو أوزان GLM-5 فقط. GLM-5.1 متاح عبر API فقط (حتى الآن).
متطلبات التخزين: 1.49 تيرابايت للاستضافة الذاتية — استثمار بنية تحتية كبير.

اختبار GLM-5.1 باستخدام Apidog

للاتصال عبر WaveSpeedAI (موصى به للوصول إلى API):

POST https://api.wavespeed.ai/api/v1/chat/completions
Authorization: Bearer {{WAVESPEED_API_KEY}}
Content-Type: application/json

{
  "model": "glm-5",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "{{coding_task}}"
    }
  ],
  "temperature": 0.2,
  "max_tokens": 4096
}

للمقارنة مع Claude Opus 4.6:

POST https://api.anthropic.com/v1/messages
x-api-key: {{ANTHROPIC_API_KEY}}
anthropic-version: 2023-06-01
Content-Type: application/json

{
  "model": "claude-opus-4-6",
  "max_tokens": 4096,
  "messages": [{"role": "user", "content": "{{coding_task}}"}]
}

استخدم نفس المتغير {{coding_task}} في كلا النموذجين. قارن النتائج من حيث:

صحة الكود (هل يعمل؟)
جودة الكود (هل هو واضح ومنظم؟)
طول الاستجابة (أقصر = أكثر تركيزاً)
استهلاك الرموز (راجع بيانات الاستجابة)

بفارق سعر 1.00 دولار / 3.20 دولار مقابل 15.00 دولار / 75.00 دولار، نفس مهمة البرمجة تكلف على Claude Opus 4.6 حوالي 20-25 ضعف مقارنة بـ GLM-5.1.

من يجب أن يستخدم GLM-5.1

مناسب جداً لـ:

الفرق التي تحتاج أداء برمجي رائد بتكلفة منخفضة
المؤسسات التي تتطلب أوزاناً مفتوحة للامتثال أو التخصيص
المطورين الذين يستهدفون السوق الصيني أو تطبيقات متعددة اللغات
فرق البحث المهتمة بنماذج مفتوحة قريبة من الريادة

بدائل أفضل في الحالات التالية:

حالات الاستخدام متعددة الوسائط: GPT-5.2 أو Gemini 2.5 Pro
أعلى أداء استدلال بغض النظر عن التكلفة: Claude Opus 4.6
أقل تكلفة ممكنة: DeepSeek V3.2 بسعر 0.27 دولار / 1.10 دولار

الأسئلة الشائعة

هل يتوفر GLM-5.1 عبر API متوافق مع OpenAI؟

نعم، تنسيقه متوافق مع SDKs الشائعة. راجع وثائق Zhipu AI لأحدث التفاصيل حول نقاط النهاية.

ما أهمية التدريب على أجهزة Huawei؟

معظم النماذج الرائدة تدرب على Nvidia A100/H100. GLM-5.1 يثبت إمكانية بناء نماذج منافسة على بنية Huawei Ascend.

هل ترخيص MIT يسمح بالاستخدام التجاري؟

نعم، MIT يسمح بالاستخدام التجاري والتعديل والتوزيع — أكثر مرونة من تراخيص معظم النماذج الرائدة الأخرى.

كيف يقارن GLM-5.1 بأفضل النماذج مفتوحة المصدر؟

GLM-5 يحتل المرتبة الأولى في LMArena بين النماذج مفتوحة الأوزان، متفوقاً على Llama و Qwen وغيرها.

ما فائدة نافذة السياق 200 ألف رمز؟

200 ألف رمز تعني إمكانية معالجة كتاب كامل أو قاعدة بيانات كبيرة أو عدة مستندات دفعة واحدة — مثالي لتحليل المستندات أو مراجعة قواعد بيانات ضخمة.

DEV Community