GLM-5
z-ai/glm-5
- تاريخ الإصدار
- 11/02/2026
- نافذة السياق
- 205K
- الحد الأقصى للمخرجات
- 131K
- الإدخال / الإخراج لكل 1M
- $1 / $3.20
- المدخلات
- نص
نظرة عامة على العائلة · نموذج GLM-5 الأصلي
z-ai/glm-5
نموذج GLM-5 غير متاح في دردشتنا. أقرب النماذج التي يمكنك تجربتها هنا مجانًا هي GLM-5.3 Flash وGLM-5.3.
§ 01ورقة البيانات
| معرّف OpenRouter | z-ai/glm-5 |
|---|---|
| المطوّر | Z.ai |
| تاريخ الإصدار | 11/02/2026 |
| نافذة السياق | 204,800 توكن |
| الحد الأقصى للمخرجات | 131,072 توكن |
| سعر المدخلات | $1 لكل 1M توكن |
| سعر المخرجات | $3.20 لكل 1M توكن |
| المدخلات | نص |
| أوزان مفتوحة | zai-org/GLM-5 |
| المعلمات | 744B / 40B active |
| الترخيص | MIT |
| دردشة مجانية هنا | دليل إرشادي فقط |
المصدر: قائمة نماذج OpenRouter وبطاقات النماذج الرسمية على Hugging Face.
§ 02نظرة عامة
أُدرج GLM-5 على OpenRouter في 11 فبراير 2026. وتصفه Z.ai بأنه نموذج "يستهدف هندسة الأنظمة المعقدة ومهام الوكلاء الذكية طويلة المدى" — بعبارة أخرى، هو مصمم لإنجاز مهام برمجية ضخمة ومتعددة الخطوات بدلاً من كونه مجرد رفيق دردشة سريعة.
توضح بطاقة النموذج (model card) بنيته بأرقام صريحة. مقارنةً بـ GLM-4.5، يتوسع GLM-5 من 355 مليار معلمة (32 مليار نشطة) إلى 744 مليار معلمة مع 40 مليار معلمة نشطة لكل رمز (token)، وتزداد بيانات التدريب المسبق الخاصة به من 23 تريليون إلى 28.5 تريليون رمز. يُستخدم جزء بسيط فقط من الأوزان لكل رمز، وهو ما يجعل تشغيل نموذج بهذا الحجم عملياً وقابلاً للاستضافة.
يعتمد GLM-5 أيضاً تقنية DeepSeek Sparse Attention (DSA). تتيح آلية الانتباه المتناثر للنموذج النظر إلى مجموعة فرعية محددة من الرموز السابقة بدلاً من معالجتها كلها، وهو ما تقول Z.ai إنه يقلل تكلفة النشر بشكل كبير مع الحفاظ على القدرة على معالجة السياقات الطويلة. على OpenRouter، يمتلك GLM-5 الأصلي نافذة سياق تبلغ حوالي 205K رمز ويمكنه إرجاع ما يصل إلى حوالي 131K رمز في إجابة واحدة.
لمرحلة ما بعد التدريب، قامت Z.ai ببناء slime، وهي بنية تحتية غير متزامنة للتعلم المعزز تقول إنها تحسن معدل معالجة التدريب وتتيح تكرارات أكثر دقة وتفصيلاً. تسجل بطاقة النموذج نتائج عبر اختبارات الاستدلال، والبرمجة، والوكلاء الذكية — على سبيل المثال 77.8 في SWE-bench Verified و56.2 في Terminal-Bench 2.0 مع بيئة Terminus 2 — وتدعي تحقيق أداء هو الأفضل في فئته بين النماذج مفتوحة المصدر وقت إطلاقه.
هذه الأرقام هي أرقام Z.ai الخاصة المقاسة بأدوات الاختبار التابعة لها. وهي مفيدة لمقارنة إصدارات GLM ببعضها البعض، لكن الاختبار الحقيقي هو مهمتك الخاصة: الصق مشكلة واقعية في الدردشة واحكم على الإجابة بنفسك.
بعد GLM-5، أطلقت Z.ai سلسلة ثابتة من التحديثات. استهدف GLM-5 Turbo (مارس 2026) والنموذج متعدد الوسائط GLM-5V-Turbo (أبريل 2026) مسارات عمل الوكلاء السريعة عبر واجهة برمجة التطبيقات (API). وركز GLM-5.1 (أبريل 2026) على مهام البرمجة طويلة المدى. وجلب GLM-5.2 (يونيو 2026) سياقاً قوياً يبلغ مليون رمز وجهد استدلال قابل للتعديل. واحتفظ GLM-5.3 (أغسطس 2026) بقاعدة GLM-5.2 وحسّن ما بعد التدريب، بينما أضاف GLM-5.3 Flash إمكانية إدخال الصور والفيديو بشكل أصيل بسعر أقل بكثير. وتعتبر إصدارات GLM-5.3 FlashX وGLM-5.3 Prime خيارات فائقة السرعة لواجهة برمجة التطبيقات.
نُشرت خمسة من هذه النماذج — GLM-5 وGLM-5.1 وGLM-5.2 وGLM-5.3 وGLM-5.3 Flash — كأوزان مفتوحة على Hugging Face. تسرد ورقة البيانات أدناه وجدول العائلة في الأسفل كل نموذج مع نافذة السياق الخاصة به، وسعره، وترخيصه.
للمشاريع الجديدة، في الغالب لا. فالنماذج الأحدث في العائلة تتميز بنافذة سياق أكبر، واستدلال قابل للتعديل، وفي حالة GLM-5.3 Flash، أسعار أقل بكثير. يظل GLM-5 الأصلي خياراً مثيراً للاهتمام إذا كنت تريد نموذجاً مفتوحاً بالكامل تحت ترخيص MIT مع بنية وورقة بحثية منشورة (arXiv 2602.15763)، أو إذا كنت بحاجة إلى إعادة إنتاج نتائج قيست عليه.
§ 03نقاط القوة
صممت Z.ai نموذج GLM-5 للتعامل مع هندسة الأنظمة المعقدة وحلقات الوكلاء متعددة الخطوات، وليس لمجرد تقديم ردود فردية.
الأوزان متوفرة على Hugging Face باسم zai-org/GLM-5 تحت ترخيص MIT المرن، مع تقرير تقني كامل.
40B فقط من معلَماته البالغة 744B تكون نشطة لكل رمز مميز (token)، كما يقلل الانتباه المتناثر (sparse attention) من تكلفة تشغيل السياقات الطويلة.
تتضمن بطاقة النموذج كلاً من vLLM وSGLang وKTransformers وxLLM وTransformers للنشر المحلي.
§ 04كيف تجربه
نموذج GLM-5 الأصلي غير متاح في المحادثة لدينا، لكن GLM-5.3 وGLM-5.3 Flash متاحان. افتح المحادثة وقارن بينهما في مهامك الخاصة.
استخدم معرّف النموذج z-ai/glm-5 على OpenRouter مع أي عميل متوافق مع OpenAI. يحتوي دليل API الخاص بنا على أمثلة جاهزة للنسخ.
احصل على zai-org/GLM-5 من Hugging Face وشغّله باستخدام vLLM أو SGLang على خادم متعدد وحدات معالجة الرسومات (multi-GPU).
§ 05العائلة
تستخدم كل صفحة نموذج نفس ورقة البيانات، لتتمكن من المقارنة بينها بلمحة سريعة.
| النموذج | تاريخ الإصدار | نافذة السياق | الإدخال / الإخراج لكل 1M | دردشة مجانية هنا |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5 | 11/02/2026 | 205K | $1 / $3.20 | — |
| GLM-5-Turbo | 15/03/2026 | 203K | $1.20 / $4 | — |
| GLM-5V-Turbo | 01/04/2026 | 203K | $1.20 / $4 | — |
| GLM-5.1 | 07/04/2026 | 205K | $1.40 / $4.40 | — |
| GLM-5.2 | 16/06/2026 | 1.05M | $0.0341 / $7 | — |
| GLM-5.3 | 18/08/2026 | 1.05M | $0.079 / $1.40 | في دردشتنا |
| GLM-5.3 Flash | 26/08/2026 | 1.05M | $0.0052 / $0.1985 | في دردشتنا |
| GLM-5.3 FlashX | 18/09/2026 | 1.05M | $0.37 / $1.25 | — |
| GLM-5.3 Prime | 23/09/2026 | 1M | $2.80 / $8.80 | — |
§ 06الأسئلة الشائعة
تم تطوير GLM-5 بواسطة Z.ai (Zhipu AI). يُعد glm5.org دليلاً مستقلاً ولا يتبع لشركة Z.ai.
وفقاً لبطاقة النموذج الخاصة به، يمتلك GLM-5 إجمالي 744 مليار معلَمة، منها 40 مليار معلَمة نشطة لكل رمز مميز (token).
يأتي GLM-5 بأوزان مفتوحة: يمكنك تنزيله من Hugging Face باسم zai-org/GLM-5 بموجب رخصة MIT، والتي تتيح الاستخدام التجاري.
يُعد GLM-5.3 طرازاً أحدث ضمن نفس العائلة. فهو يمتلك نافذة سياق تبلغ حوالي 1M رمز مميز (token) بدلاً من نحو 205K، ويدعم مستويات جهد الاستدلال (reasoning effort)، وبحسب Z.ai، فهو أقوى بكثير في مهام البرمجة المعقدة. كما أنه أرخص بكثير لكل رمز إدخال على OpenRouter.
يمكنك الدردشة مجاناً مع GLM-5.3 Flash وGLM-5.3، أحدث نماذج عائلة GLM-5، على glm5.org دون الحاجة إلى التسجيل.
§ 07ذات صلة
جرّبه الآن
بدون حساب، بدون بطاقة، وبدون تثبيت. اكتب سؤالك وشاهد GLM-5.3 Flash يجيبك في ثوانٍ — وانتقل إلى GLM-5.3 للمهام الأكثر صعوبة وتعقيداً.