zhipu

GLM-5

GLM-5 هو نموذج Zhipu AI بقوة 744 مليار parameter وبأوزان مفتوحة، يتفوق في مهام الـ agentic طويلة الأمد، والبرمجة، والدقة الواقعية مع 200k context window.

أوزان مفتوحةهندسة الـ AgenticMoEZhipu AIذكاء اصطناعي برمجي
zhipu logozhipuGLM11 فبراير 2026
نافذة السياق
200Kرموز
أقصى مخرج
128Kرموز
سعر الإدخال
$1.00/ 1M
سعر الإخراج
$3.20/ 1M
الوضع:Text
القدرات:الأدواتالبثالاستدلال
المعايير
GPQA
68.2%
GPQA: أسئلة علمية مستوى الدراسات العليا. معيار صارم مع 448 سؤالاً من الأحياء والفيزياء والكيمياء. خبراء الدكتوراه يحققون فقط 65-74% دقة. حقق GLM-5 درجة 68.2% في هذا المعيار.
HLE
32%
HLE: استدلال مستوى الخبير. يختبر قدرة النموذج على إظهار استدلال مستوى الخبير في المجالات المتخصصة. حقق GLM-5 درجة 32% في هذا المعيار.
MMLU
85%
MMLU: فهم اللغة متعدد المهام الضخم. معيار شامل مع 16,000 سؤال في 57 مادة أكاديمية. حقق GLM-5 درجة 85% في هذا المعيار.
MMLU Pro
70.4%
MMLU Pro: MMLU النسخة المهنية. نسخة محسنة من MMLU مع 12,032 سؤالاً وتنسيق 10 خيارات أصعب. حقق GLM-5 درجة 70.4% في هذا المعيار.
SimpleQA
48%
SimpleQA: معيار الدقة الواقعية. يختبر قدرة النموذج على تقديم إجابات دقيقة وواقعية. حقق GLM-5 درجة 48% في هذا المعيار.
IFEval
88%
IFEval: تقييم اتباع التعليمات. يقيس مدى جودة اتباع النموذج للتعليمات والقيود المحددة. حقق GLM-5 درجة 88% في هذا المعيار.
AIME 2025
84%
AIME 2025: امتحان الرياضيات الأمريكي بالدعوة. مسائل رياضيات مستوى المنافسة من امتحان AIME المرموق. حقق GLM-5 درجة 84% في هذا المعيار.
MATH
88%
MATH: حل المسائل الرياضية. معيار رياضيات شامل يختبر حل المسائل في الجبر والهندسة والتفاضل والتكامل. حقق GLM-5 درجة 88% في هذا المعيار.
GSM8k
97%
GSM8k: رياضيات المدرسة الابتدائية 8K. 8,500 مسألة رياضية كلامية مستوى المدرسة الابتدائية. حقق GLM-5 درجة 97% في هذا المعيار.
MGSM
90%
MGSM: رياضيات ابتدائية متعددة اللغات. معيار GSM8k مترجم إلى 10 لغات. حقق GLM-5 درجة 90% في هذا المعيار.
MathVista
0%
MathVista: الاستدلال البصري الرياضي. يختبر القدرة على حل المسائل الرياضية مع عناصر بصرية. حقق GLM-5 درجة 0% في هذا المعيار.
SWE-Bench
77.8%
SWE-Bench: معيار هندسة البرمجيات. نماذج الذكاء الاصطناعي تحاول حل مشكلات GitHub حقيقية في مشاريع Python. حقق GLM-5 درجة 77.8% في هذا المعيار.
HumanEval
90%
HumanEval: مسائل برمجة Python. 164 مسألة برمجة حيث يجب على النماذج إنشاء تنفيذات صحيحة لدوال Python. حقق GLM-5 درجة 90% في هذا المعيار.
LiveCodeBench
52%
LiveCodeBench: معيار البرمجة المباشرة. يختبر قدرات البرمجة على تحديات برمجة واقعية محدثة باستمرار. حقق GLM-5 درجة 52% في هذا المعيار.
MMMU
0%
MMMU: الفهم متعدد الوسائط. معيار الفهم متعدد الوسائط من 30 مادة جامعية. حقق GLM-5 درجة 0% في هذا المعيار.
MMMU Pro
0%
MMMU Pro: MMMU النسخة المهنية. نسخة محسنة من MMMU مع أسئلة أكثر تحدياً. حقق GLM-5 درجة 0% في هذا المعيار.
ChartQA
0%
ChartQA: أسئلة وأجوبة الرسوم البيانية. يختبر القدرة على فهم وتحليل المعلومات من الرسوم البيانية والمخططات. حقق GLM-5 درجة 0% في هذا المعيار.
DocVQA
0%
DocVQA: أسئلة بصرية للمستندات. يختبر القدرة على استخراج المعلومات من صور المستندات. حقق GLM-5 درجة 0% في هذا المعيار.
Terminal-Bench
56.2%
Terminal-Bench: مهام Terminal/CLI. يختبر القدرة على تنفيذ عمليات سطر الأوامر. حقق GLM-5 درجة 56.2% في هذا المعيار.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: التجريد والاستدلال. يختبر الذكاء المرن من خلال ألغاز جديدة للتعرف على الأنماط. حقق GLM-5 درجة 12% في هذا المعيار.

حول GLM-5

تعرف على قدرات GLM-5 والميزات وكيف يمكن أن يساعدك في تحقيق نتائج أفضل.

GLM-5 هو نموذج الأساس الرائد من Zhipu AI والمصمم لمهام الـ agentic الذاتية وهندسة الأنظمة المعقدة. يستخدم هيكلية Mixture-of-Experts (MoE) بـ 744 مليار parameter، مع تفعيل 40 مليار parameter أثناء الـ inference لتحقيق التوازن بين الأداء والسرعة. يعد هذا النموذج أول نظام مفتوح الأوزان يظهر تكافؤاً مع نماذج الـ frontier الاحتكارية في مهام هندسة البرمجيات، حيث سجل 77.8% في SWE-bench Verified.

تم تدريب النموذج على 28.5 تريليون token باستخدام مجمع محلي مكون من 100,000 شريحة Huawei Ascend. يدمج النموذج آليات متخصصة مثل Multi-head Latent Attention (MLA) و DeepSeek Sparse Attention (DSA) للحفاظ على الاتساق المنطقي عبر 200,000 token للـ context window. تتيح هذه البنية التقنية لـ GLM-5 التعامل مع التخطيط طويل الأمد وإدارة الموارد دون الـ latency العالي الذي تتسم به النماذج الكثيفة بهذا الحجم.

أصدرت Zhipu AI نموذج GLM-5 بموجب ترخيص MIT، مما يتيح لمستخدمي المؤسسات نشر الأوزان محلياً لمعالجة البيانات الحساسة. مع تكلفة إدخال تبلغ دولاراً واحداً فقط لكل مليون token، فإنه يوفر ميزة سعرية بمقدار 6 أضعاف مقارنة بنماذج منافسة مثل Claude 4.5. يتضمن النموذج وضع تفكير (Thinking Mode) مخصصاً يقلل من معدلات الـ hallucination بشكل ملحوظ مقارنة بسابقاته.

GLM-5

حالات استخدام GLM-5

اكتشف الطرق المختلفة لاستخدام GLM-5 لتحقيق نتائج رائعة.

هندسة البرمجيات الذاتية

حل مشكلات GitHub المعقدة وإجراء عمليات إعادة هيكلة للكود على مستوى المستودع بالكامل باستخدام نتيجته البالغة 77.8% في SWE-bench Verified.

تنظيم أدوات المؤسسات

تنفيذ مهام الـ agentic متعددة الخطوات عبر الـ APIs الداخلية للتعامل مع أتمتة المكاتب الخلفية في القطاعات المالية والقانونية.

تحليل مستودعات الكود ذات الـ context الطويل

استخدام نافذة الـ 200,000 token لاستيعاب وتحليل مجموعات كاملة من الوثائق أو قواعد بيانات الكود متعددة الملفات في تمريرة واحدة.

زملاء العمل بالذكاء الاصطناعي

تشغيل وكلاء open-source مثل OpenClaw لإدارة رسائل البريد الإلكتروني والتقويمات والمهام الخلفية على مدار الساعة بموثوقية عالية.

الذكاء الخاص داخل المؤسسة (On-Premise)

نشر النموذج مفتوح الأوزان محلياً بموجب ترخيص MIT لضمان الخصوصية الكاملة للبيانات للعمليات المؤسسية الحساسة.

توسيع نطاق الـ agentic بتكلفة فعالة

تشغيل جلسات agentic عالية الحجم بتكلفة أقل بـ 6-8 مرات مقارنة بنماذج الـ frontier الاحتكارية دون التضحية بعمق الـ reasoning.

نقاط القوة

القيود

أداء برمجي فائق: يحقق درجة 77.8% في SWE-bench Verified، مما يجعله في مستوى العمالقة الاحتكاريين مثل Claude Opus في مجال هندسة البرمجيات الذاتية.
لا يوجد دعم أصلي للرؤية: يفتقر النموذج إلى القدرة على معالجة الصور أو الرؤية مباشرة، مما يحد من استخدامه في مهام الـ UI/UX الحديثة متعددة الوسائط.
ميزة سعرية 6 أضعاف: يوفر قدرات reasoning بمستوى الـ frontier بسعر دولار واحد فقط لكل مليون token إدخال، مما يجعل عمليات النشر للـ agentic واسعة النطاق ممكنة اقتصادياً.
تأخر في مهام الـ Terminal: يبلغ الأداء في Terminal-Bench 2.0 نسبة 56.2%، مما يجعله يتأخر قليلاً عن المنافسين الاحتكاريين في القمة.
أوزان مرخصة بـ MIT: توفر كامل للأوزان على Hugging Face يسمح بالنشر المحلي الخاص على أجهزة Huawei Ascend أو NVIDIA.
تكرار الـ hallucination: تظهر الـ benchmarks المبكرة معدلات hallucination تقارب 30% لمهام reasoning معقدة محددة مقارنة بمعدلات أقل لدى المنافسين الكبار.
سعة context هائلة: نافذة الـ 200K token مقترنة بـ 128K token للإخراج مثالية لتحليل المستودعات بالكامل وإنشاء نصوص طويلة.
تباين الأجهزة: قد يؤدي التدريب على أجهزة Huawei Ascend إلى اختلافات طفيفة في الأداء عند النشر على حزم برمجيات NVIDIA القياسية.

البدء السريع API

zai/glm-5

عرض التوثيق
zhipu SDK
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ZHIPU_API_KEY,
  baseURL: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5",
  messages: [{ role: "user", content: "قم بتحليل هيكلية هذا المستودع وإعادة هيكلته إلى GraphQL." }],
  stream: true,
});

for await (const chunk of response) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");
}

ثبت SDK وابدأ في إجراء استدعاءات API في دقائق.

ماذا يقول الناس عن GLM-5

شاهد رأي المجتمع في GLM-5

GLM-5 هو نموذج مفتوح المصدر بـ 744B parameter يقدم أداءً يقارب مستوى Claude Opus في البرمجة... لكن فرق السعر مهم.
Odd-Coconut-2067
reddit
نافذة الـ 200,000 token تغير سير عملك: قم بتحليل أكثر من 20 ملفاً لإعادة هيكلة واحدة أو راجع اختلافات PR المعقدة في تمريرة واحدة.
AskCodi
reddit
انتقلت من إنفاق حوالي 90 دولاراً/شهرياً على مكالمات Claude API إلى أقل من 15 دولاراً مع GLM-5 ولم ألاحظ انخفاضاً ملموساً في الجودة.
IulianHI
reddit
معدل الـ hallucination لديه في نطاق 30% مقابل Gemini 3 Pro بنسبة 88%.
Sid
youtube
صدر GLM-5 قبل أن أنهي اختبار 4.7، والقفزة في الـ reasoning ملحوظة فعلياً في البرمجة اليومية.
able_wong
twitter
إصدار Zhipu AI لهذا النموذج بموجب ترخيص MIT يعد خطوة هائلة لمجتمع الـ LLM المحلي.
dev_tester
twitter

فيديوهات عن GLM-5

شاهد الدروس والمراجعات والنقاشات عن GLM-5

إنه منافس قوي لنماذج مثل 5.2 codecs و Opus 4.5.

إنه أول نموذج مفتوح الأوزان قمت فيه بتشغيل مهمة استغرقت أكثر من ساعة دون مشاكل.

معدل الـ hallucination لديه في نطاق 30% مقابل Gemini 3 Pro بنسبة 88%.

كثافة الـ reasoning أعلى بكثير من GLM-4.

لقد استبدل فعلياً Claude 3.5 Sonnet في مهامي البرمجية الداخلية.

لقد ضاعفوا حرفياً عدد الـ parameters... وصولاً إلى 744.

على الرغم من أنه أكبر بكثير، إلا أنه يعمل بنفس سرعة النموذج القديم أو حتى أسرع.

التصحيح الذاتي. لا تكن متعالياً. تعامل معه كسؤال صحيح.

آلية الـ sparse attention تبقي استهلاك الذاكرة منخفضاً بالنسبة لنموذج بهذا الحجم.

توفر الأوزان المفتوحة يجعله البطل الجديد للاستضافة المحلية.

لقد أنشأوا محرك التعلم التعزيزي (RL) الخاص بهم المسمى Slime.

نافذة context بحجم 200,000 تغير ما يعنيه الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.

يسجل 77.8 في SWE-bench verified، متفوقاً على Gemini 3 Pro بـ 76.2.

تثبت Zhipu AI أن الأجهزة المحلية يمكنها تدريب نماذج ذات مستوى عالمي.

الهندسة الذاتية هي التركيز الرئيسي هنا، وليس مجرد دردشة بسيطة.

أكثر من مجرد برومبتات

عزز سير عملك مع أتمتة الذكاء الاصطناعي

يجمع Automatio بين قوة وكلاء الذكاء الاصطناعي وأتمتة الويب والتكاملات الذكية لمساعدتك على إنجاز المزيد في وقت أقل.

وكلاء الذكاء الاصطناعي
أتمتة الويب
سير عمل ذكي

نصائح احترافية لـ GLM-5

نصائح الخبراء لمساعدتك على تحقيق أقصى استفادة من GLM-5 وتحقيق نتائج أفضل.

تفعيل وضع الـ Agentic

حدد خططاً متعددة الخطوات في الـ prompts الخاصة بك، حيث أن GLM-5 مُحسّن للهندسة الذاتية بدلاً من مجرد ردود الدردشة البسيطة.

تخصيص الأجهزة المحلية

تأكد من توفر سعة VRAM كبيرة أو أجهزة Huawei Ascend أصلية مع إطار عمل MindSpore للحصول على throughput مثالي.

تنفيذ سلاسل الاحتياط (Fallback Chains)

قم بتهيئة GLM-5 كنموذج الـ reasoning الأساسي لديك مع GLM-4.7-Flash كخيار احتياطي فعال من حيث التكلفة للتعليمات البسيطة.

استخدام المخرجات المهيكلة

يتفوق GLM-5 في إنشاء تنسيقات .docx و .xlsx دقيقة عند تزويده بمتطلبات مخطط واضحة للمخرجات المطلوبة.

الشهادات

ماذا يقول مستخدمونا

انضم إلى الآلاف من المستخدمين الراضين الذين حولوا سير عملهم

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

ذو صلة AI Models

anthropic

Claude 3.7 Sonnet

Anthropic

Claude 3.7 Sonnet is Anthropic's first hybrid reasoning model, delivering state-of-the-art coding capabilities, a 200k context window, and visible thinking.

200K context
$3.00/$15.00/1M
deepseek

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek

DeepSeek-V3.2-Speciale is a reasoning-first LLM featuring gold-medal math performance, DeepSeek Sparse Attention, and a 131K context window. Rivaling GPT-5...

131K context
$0.28/$0.42/1M
anthropic

Claude 4.5 Sonnet

Anthropic

Anthropic's Claude Sonnet 4.5 delivers world-leading coding (77.2% SWE-bench) and a 200K context window, optimized for the next generation of autonomous agents.

200K context
$3.00/$15.00/1M
openai

GPT-5.3 Codex

OpenAI

GPT-5.3 Codex is OpenAI's 2026 frontier coding agent, featuring a 400K context window, 77.3% Terminal-Bench score, and superior logic for complex software...

400K context
$1.75/$14.00/1M
openai

GPT-4o mini

OpenAI

OpenAI's most cost-efficient small model, GPT-4o mini offers multimodal intelligence and high-speed performance at a significantly lower price point.

128K context
$0.15/$0.60/1M
openai

GPT-5.4

OpenAI

GPT-5.4 is OpenAI's frontier model featuring a 1.05M context window and Extreme Reasoning. It excels at autonomous UI interaction and long-form data analysis.

1M context
$2.50/$15.00/1M
google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Google

Gemini 3.1 Flash-Lite is Google's fastest, most cost-efficient model. Features 1M context, native multimodality, and 363 tokens/sec speed for scale.

1M context
$0.25/$1.50/1M
openai

GPT-5.3 Instant

OpenAI

Explore GPT-5.3 Instant, OpenAI's "Anti-Cringe" model. Features a 128K context window, 26.8% fewer hallucinations, and a natural, helpful tone for everyday...

128K context
$1.75/$14.00/1M

الأسئلة الشائعة حول GLM-5

ابحث عن إجابات للأسئلة الشائعة حول GLM-5