Zhipu AI: GLM-5

نموذج GLM الرائد العام للبرمجة، والتحليل، وسير عمل الهندسة التي تعتمد بكثافة على الأدوات

glm-5

متاحZhipu AIمحادثة

الإدخال / الإخراج: $1.00 / $3.20
السياق: 200K
الحد الأقصى للمخرجات: 128K
الأنماط: محادثة
القدرات: استخدام الأدواتذاكرة التلقين

عن GLM-5

يُعد GLM-5 النموذج الأساسي من Z.ai للهندسة الوكيلة (agentic engineering) ومهام الأنظمة المعقدة، حيث يضم 744 مليار معلمة إجمالية و40 مليار معلمة نشطة، وقد تم تدريبه على 28.5 تريليون رمز (token). وهو نموذج نصي فقط. وضمن سلسلة GLM، يمثل هذا النموذج الجيل الأساسي الذي بُني عليه كل من GLM-5-Turbo وGLM-5.1، وتفيد Z.ai بأن نتائج هندسة البرمجيات الخاصة به تتماشى مع نموذج Claude Opus 4.5.

نقاط القوة

تفيد Z.ai بتحقيق 77.8 نقطة في اختبار SWE-bench Verified و56.2 نقطة في Terminal Bench 2.0، وهو ما تصفه بأنه يتماشى مع أداء Claude Opus 4.5 في هندسة البرمجيات.
يحتل النموذج المرتبة الأولى بين النماذج مفتوحة الأوزان (open-weight) في تقييمات الوكلاء على منصات BrowseComp وMCP-Atlas وtau2-Bench.
يدعم النموذج استدعاء الدوال (function calling)، وتخزين السياق مؤقتاً (context caching)، والبث (streaming)، ووضع التفكير (thinking mode).
ارتفع عدد المعلمات من 355 مليار في GLM-4.5 إلى 744 مليار، مع زيادة المعلمات النشطة من 32 مليار إلى 40 مليار.

متى تستخدم نموذجاً آخر

إنه نموذج نصي فقط، يعتمد على المدخلات والمخرجات النصية.
تقدم إصدارات GLM-5.1 وما بعدها نتائج برمجية أعلى، لذا فإن GLM-5 أكثر ملاءمة للتكاملات المستقرة الحالية مقارنةً بالبناءات الجديدة.

البدء

إنشاء مفتاح API
أنشئ مفتاح في Console واستخدمه مع جميع النماذج على المنصة.
02
إرسال طلبك الأول
انسخ المثال الخاص بلغة البرمجة التي تستخدمها وقم بتشغيله مقابل نقطة النهاية (endpoint).
نص إلى نصMessages API
POST/v1/messages
تنسيق API:
curl https://api.tokenlab.sh/v1/messages \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-api-key: sk-xxx" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -d '{ "model": "glm-5", "max_tokens": 1024, "messages": [ {"role": "user", "content": "Hello!"} ] }'

التسعير

ينطبق سعر Verified على مسار Verified، وهو الأقل تكلفة في معظم النماذج. سعر Official هو السعر المعلن من صانع النموذج وينطبق على مسار Official الأكثر موثوقية. يحاسب خيار Auto بناءً على المسار الذي يكمل الطلب.

Default

لكل 1M Token

سعر Official: المدخلات $1.00 / المخرجات $3.20 / قراءة الذاكرة المؤقتة $0.20 / كتابة الذاكرة المؤقتة $1.00 / نص المدخلات $1.00 / نص المخرجات $3.20
سعر Verified: —
خصم: —

أسعار كاش الـ prompt

قراءة الذاكرة المؤقتة

سعر Official: $0.20
سعر Verified: —
خصم: —

كتابة الذاكرة المؤقتة

سعر Official: $1.00
سعر Verified: —
خصم: —

	سعر Officialلكل 1M Token	سعر Verifiedلكل 1M Token	خصم
Default	المدخلات $1.00 / المخرجات $3.20 / قراءة الذاكرة المؤقتة $0.20 / كتابة الذاكرة المؤقتة $1.00 / نص المدخلات $1.00 / نص المخرجات $3.20	—	—
أسعار كاش الـ prompt
قراءة الذاكرة المؤقتة	$0.20	—	—
كتابة الذاكرة المؤقتة	$1.00	—	—

الاستخدام والنشاط

معدل النجاح هو نسبة الطلبات المكتملة. زمن الاستجابة هو مدة الاستجابة الكاملة؛ ويعني P95 أن 95% من الطلبات اكتملت ضمن ذلك الوقت.

الاستخدام والتوفر

آخر 24 ساعة

الطلبات
معدل النجاح
زمن الاستجابة P95
إجمالي الرموز

أداء النموذج

آخر تحديث 01‏/11‏/2026، 8:48 ص UTC

تظهر المقاييس بمجرد استيفاء حدود الخصوصية وحجم البيانات.

تستند البيانات إلى طلبات المستخدمين المجمعة، باستثناء عمليات التحقق من الحالة.

فتح في Console

افتح GLM-5 في Console وجهز الرسالة للتعديل أو الإرسال.

ساعدني في تجربة glm-5 برسالة قصيرة في /v1/messages. اعرض الرد وزمن الاستجابة والتكلفة.

حالات الاستخدام

توليد كود الواجهة الخلفية (Backend)
إنشاء ومراجعة الخدمات، وعمليات الترحيل (migrations)، والاختبارات حيث يتم وصف البنية التحتية المحيطة نصياً.
الوكلاء الذين يستخدمون الأدوات (Tool-using agents)
تشغيل وكلاء يستدعون أدوات البحث وقواعد البيانات والتذاكر من خلال استدعاء الدوال وإرجاع النتائج بتنسيق ثابت.
التحليل الفني
قراءة السجلات (logs)، والمواصفات، ووثائق التصميم، وإنتاج النتائج في قائمة متسقة للأنظمة اللاحقة.

أمثلة Prompt

راجع فرق طلب السحب (pull request diff) هذا بحثاً عن ظروف السباق (race conditions) وأدرج كل نتيجة مع الملف والسطر والإصلاح المقترح.

استخدم أداة query_db للعثور على المستخدمين ذوي رسائل البريد الإلكتروني المكررة، ثم صُغ خطة دمج آمنة في خطوات مرقمة.

اكتب نصاً برمجياً بلغة Python يراقب دليلاً معيناً، ويرفع ملفات CSV الجديدة، ويعيد محاولة الرفع الفاشلة مع استخدام التراجع الأسي (backoff).

هذا النموذج بتسعير مشروط. مجاميع الرموز الشهرية وحدها لا تنتج تقديرًا موثوقًا؛ استخدم التسعير التفصيلي لمواصفات الطلب وذاكرة التخزين المؤقت والنافذة الزمنية المعمول بها.

FAQ

ما هو GLM-5 بالضبط؟

GLM-5 هو الجيل الخامس من نموذج GLM الأساسي من Z.ai، ويهدف إلى الهندسة الوكيلة. يحتوي على 744 مليار معلمة إجمالية منها 40 مليار نشطة، وهو نموذج نصي فقط، ويدعم وضع التفكير واستدعاء الدوال.

كيف يختلف GLM-5 عن GLM-5-Turbo؟

تم ضبط GLM-5-Turbo منذ مرحلة التدريب ليتناسب مع سير عمل الوكلاء بنمط OpenClaw، مع استدعاءات أدوات أكثر موثوقية وسلاسل طويلة أسرع. أما GLM-5 فهو النموذج الأساسي العام لمهام البرمجة والتحليل والهندسة.

ما هي المدخلات التي يقبلها GLM-5؟

النصوص فقط. يقرأ GLM-5 المطالبات (prompts)، والكود، والسجلات، والوثائق كنص عادي ويرد بنص، لذا يجب أن تكون المهمة بالكامل قابلة للتعبير عنها نصياً.

هل يجب أن أنتقل من GLM-5 إلى GLM-5.1؟

يهدف GLM-5.1 إلى العمل المستقل طويل الأمد ويحقق 58.4 نقطة في اختبار SWE-Bench Pro. انتقل إليه إذا كنت تشغل جلسات وكلاء طويلة؛ واحتفظ بـ GLM-5 حيثما تعمل مجموعة مطالبات مُختبرة بالفعل.

كم تكلفة GLM-5؟

على TokenLab تكلف GLM-5 المدخلات $1.00 / المخرجات $3.20 لكل 1M Token. التفاصيل الكاملة في جدول التسعير أعلاه. تعتمد الأسعار على وحدة الفوترة والمواصفات والاستخدام. قارن بين الشروط المتطابقة في التسعير التفصيلي للنموذج؛ السعر الواحد لا يحدد التكلفة الإجمالية.

ما هي سعة نافذة السياق وحدود المخرجات لنموذج GLM-5؟

يدعم GLM-5 سياقاً يصل إلى 200,000 رمزاً، ويُنتج حتى 128,000 رمزاً في الرد الواحد.

ما نقطة النهاية التي يجب أن يستخدمها GLM-5؟

استخدم https://api.tokenlab.sh/v1/messages كافتراضي لـ GLM-5. إذا كانت الصيغة الأصلية للمزود مدعومة فإن API workbench يعرضها أيضاً.

ما العمليات التي يدعمها GLM-5؟

GLM-5 يدعم نص إلى نص. اختر عملية في API workbench أعلاه لرؤية نقطة النهاية وعينة الكود المطابقة.