GLM-5.2 هو النموذج الرائد لشركة Z.ai (Zhipu AI) لعصر المهام طويلة الأمد. يجمع بين نافذة سياقية قابلة للاستخدام فعليًا بحجم مليون رمز وإخراج يصل إلى 128 ألف رمز، مما يمكّنه من الاحتفاظ بسياق هندسي على مستوى المشروع، وتنفيذ المهام الطويلة بشكل أكثر موثوقية، واتباع المعايير الهندسية بشكل أكثر اتساقًا، وتنفيذ مهمة من المتطلبات إلى النشر عبر منصات متعددة في جلسة واحدة. وهو نموذج نص إلى نص مع تفكير هجين يُتحكم فيه عبر reasoning_effort (عالٍ / أقصى؛ تفكير عميق افتراضيًا) واستدعاء الأدوات الأصلي. بُني GLM-5.2 بأولوية البرمجة كأحدث إصدار في سلسلة GLM-5، وتم إطلاقه ضمن خطة GLM للبرمجة مع وصول مستقل عبر API وأوزان مفتوحة المصدر بترخيص MIT بعد ذلك بفترة وجيزة. يستهدف البرمجة الوكيلة على مستوى المستودعات، وسير العمل الهندسية المستقلة متعددة الخطوات، والتسليم المعقد طويل الأمد.
Z.ai: GLM 5.2 هو نموذج لغوي كبير يعمل بالنص فقط، مع نافذة سياقية تبلغ 1,000,000 رمز وإخراج أقصى يصل إلى 128,000 رمز. تم تطويره بواسطة Z.ai ويُقدم عبر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ OrcaRouter. يعالج…
بصفته نموذج لغة كبير، يمكن لـ GLM 5.2 تنفيذ مهام نصية متنوعة مثل التلخيص، الإجابة عن الأسئلة، الترجمة، توليد الأكواد، والكتابة الإبداعية. تكمن قوته الأساسية في قدرته على معالجة سياقات طويلة جدًا، لذا فهو يتفوق في المهام التي تتطلب فهم مستند كامل أو تاريخ محادثة دفعة واحدة. تشمل الأمثلة استخراج الموضوعات الرئيسية من تقرير مكون من 500 صفحة، توليد محاضر الاجتماعات من نص كامل، أو الحفاظ على حوار متماسك عبر مئات الجولات.
يجب عليك اختيار GLM 5.2 عندما تتطلب مهمتك نافذة سياق أكبر مما تستطيع النماذج الأصغر (مثل 32k أو 128k رمزًا) التعامل معه. على سبيل المثال، تحليل كتاب كامل، أو عقد قانوني كامل، أو مستودع كود ضخم دفعة واحدة. إذا كانت مهمتك تتناسب مع سياق أصغر، فقد يكون نموذج أرخص ذو أداء مماثل أكثر فعالية من حيث التكلفة. هذا النموذج مناسب أيضًا عندما تحتاج إلى توليد مخرجات طويلة جدًا (حتى 128k رمزًا) دون تقسيم الرد إلى مكالمات متعددة.
يقبل النموذج ويُنتج النص فقط؛ ولا يعالج الصور أو الصوت أو غيرها من الوسائط. كما ينبغي أن يدرك المستخدمون أن النماذج ذات السياق الكبير قد تكون أبطأ وأكثر تكلفة من البدائل الأصغر. نافذة السياق التي تتسع لمليون رمز (1M‑token) هي الحد الأقصى؛ وقد يختلف السياق الفعلي القابل للاستخدام حسب تعقيد المهمة والبنية التحتية لواجهة البرمجة. لا يوفر OrcaRouter ذاكرة تخزين مؤقت للرموز أو مستويات خصم، لذا تتزايد التكاليف خطيًا مع الاستخدام.
تسمح نافذة سياقية بحجم 1 مليون رمز للنموذج بمعالجة كميات هائلة من النصوص في وقت واحد، مما قد يحسن من الترابط والدقة في المهام مثل التلخيص الطويل أو التفكير متعدد الخطوات. ومع ذلك، قد ينخفض الأداء عندما يملأ المطالِب جزءًا كبيرًا من النافذة، حيث تصبح آلية الانتباه للنموذج مكلفة حسابيًا. عمليًا، قد تشهد المهام التي تتطلب استرجاعًا دقيقًا من منتصف سياق طويل دقة أقل مقارنة بالمهام التي تحتوي على معلومات قرب البداية أو النهاية.
لا تتوفر درجات أداء قياسية محددة لـ GLM 5.2 في الحقائق المتاحة. النموذج هو LLM نصي فقط مع نافذة سياقية تبلغ 1M؛ لم يتم الكشف عن أدائه على التقييمات القياسية (مثل MMLU أو HellaSwag أو معايير البرمجة). يجب على المستخدمين تقييم النموذج على مجموعات البيانات الخاصة بهم لقياس فعاليته لحالة الاستخدام الخاصة بهم. نافذة السياق الكبيرة تشير إلى نقاط قوة في المهام التي تتطلب تبعيات بعيدة المدى، ولكن بدون أرقام منشورة، يجب أن تكون المقارنة مع النماذج الأخرى نوعية.
نظرًا لنافذة السياق الكبيرة جدًا (1M رمز)، فمن المحتمل أن يكون لـ GLM 5.2 زمن استجابة أعلى لكل طلب مقارنة بالنماذج ذات نوافذ السياق الأصغر، خاصةً عندما يكون الإدخال طويلاً. تعمل آلية الانتباه بشكل تربيعي مع طول التسلسل، لذا فإن معالجة مليون رمز كامل ستستغرق وقتًا أطول بكثير من إدخال 4k رمز. بالنسبة لحالات الاستخدام التي تتطلب زمن استجابة منخفض (مثل روبوتات المحادثة في الوقت الفعلي)، قد يكون النموذج الأصغر أفضل. لا تنشر OrcaRouter أرقام زمن الاستجابة لهذا النموذج.
القوة الرئيسية للنموذج تكمن في قدرته على استقبال ما يصل إلى مليون رمز (توكين) كمدخلات، وتوليد ما يصل إلى 128,000 رمز كمخرجات، مما يُمكّنه من أداء مهام لا تستطيع نماذج أخرى قليلة القيام بها في استدعاء واحد. وهذا يجعله مثالياً لتحليل الكتب الكاملة أو المستندات القانونية أو قواعد الأكواد دون الحاجة إلى تقسيمها إلى أجزاء. بالإضافة إلى ذلك، فإن نموذج التسعير بدون هامش ربح يعني أنك تدفع فقط سعر Z.ai عبر OrcaRouter. ومع ذلك، لا تتوفر بيانات معيارية رسمية لتأكيد الأداء في مهام محددة.
التسعير يعتمد على عدد الرموز (tokens): 1.40 دولار لكل مليون رمز إدخال و4.40 دولار لكل مليون رمز إخراج. يتم فوترة كل من الإدخال والإخراج بسعر مزود Z.ai، دون أي زيادة من OrcaRouter. لا توجد تكاليف منفصلة للتخزين المؤقت أو بادئات المطالبات أو الميزات الخاصة. هذا التسعير لكل رمز بسيط ويتناسب مع الاستخدام. على سبيل المثال، طلب يحتوي على 100,000 رمز إدخال و5,000 رمز إخراج سيكلف حوالي 0.16 دولار.
لا يعلن OrcaRouter عن أي خصومات حجمية أو تسعير متدرج أو فوائد تخزين مؤقت لـ GLM 5.2. السعر المدرج البالغ 1.40 دولار لكل مليون رمز إدخال و4.40 دولار لكل مليون رمز إخراج هو السعر لجميع المستخدمين. نظرًا لعدم وجود أي هامش ربح، فإن التكلفة التي تراها هي سعر Z.ai نفسه. إذا كان لديك استخدام مرتفع جدًا، فقد ترغب في الاتصال بـ Z.ai مباشرة للاستفسار عن اتفاقيات المؤسسات، ولكن هذه الترتيبات لا تتم عبر OrcaRouter.
سعر GLM 5.2 لكل رمز (token) أعلى من سعر العديد من النماذج الأصغر (مثل تلك التي تكلف 0.15 دولار لكل مليون رمز إدخال). تعكس العلاوة نافذة السياق الكبيرة بشكل استثنائي وحد الإخراج. إذا كانت مهمتك تتطلب بضعة آلاف من الرموز فقط، فسيكون النموذج الأرخص أكثر فعالية من حيث التكلفة. ومع ذلك، بالنسبة للمهام التي تحتاج إلى نافذة كاملة بسعة مليون رمز، قد يكون هذا النموذج هو الخيار الوحيد، وقد تكون تكلفته مبررة بتقليل الحاجة إلى التقسيم اليدوي والمكالمات المتعددة.
استخدم واجهة برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI التي توفرها OrcaRouter. عيّن عنوان URL الأساسي إلى https://api.orcarouter.ai/v1 ومعرف النموذج إلى "z-ai/glm-5.2". نقطة النهاية القياسية للدردشة-الإكمال (/v1/chat/completions) تقبل حمولة JSON تحتوي على رسائل، max_tokens، temperature، ومعلمات أخرى. المصادقة تتم عبر مفتاح API تحصل عليه من OrcaRouter. مثال: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" -d '{"model":"z-ai/glm-5.2","messages":[{"role":"user","content":"Summarize this document."}],"max_tokens":1000}'
تدعم API المعايير النموذجية لنقاط النهاية المتوافقة مع OpenAI: model (مطلوب)، messages (مصفوفة من كائنات رسالة تحتوي على الدور والمحتوى)، max_tokens (عدد صحيح يصل إلى 128000)، temperature (عدد عشري)، top_p، frequency_penalty، presence_penalty، stop، stream (منطقي)، وغيرها. نظرًا لأن النموذج نصي فقط، يجب أن يكون المحتوى نصًا. ينطبق حد نافذة السياق البالغ 1 مليون رمز على إجمالي جميع الرسائل في الطلب بالإضافة إلى المخرجات المُنشأة. تجاوز الحد يُرجع خطأ.
نعم، تدعم واجهة API البث عبر المعامل `stream`. عند تعيينه إلى `true`، سيتم إرسال الرد كسلسلة من أحداث مرسلة من الخادم (SSE)، يحتوي كل منها على جزء من التوليد. هذا مفيد لعرض النتائج الوسيطة للمستخدمين. يعمل البث بنفس تنسيق بث OpenAI. لاحظ أنه حتى مع البث، يتم احتساب الإخراج الكامل ضمن استخدام الرموز الخاص بك بسعر المزود.
للانتقال من موفر API آخر إلى OrcaRouter لـ GLM 5.2، تحتاج فقط إلى تغيير عنوان URL الأساسي واسم النموذج. إذا كنت تستخدم مكتبة العميل الخاصة بـ OpenAI، فاستبدل عنوان URL الأساسي بـ https://api.orcarouter.ai/v1 واضبط النموذج على "z-ai/glm-5.2". نفس تنسيق JSON للرسائل والباراميترات يعمل. تأكد من أن مفتاح API الخاص بك من OrcaRouter. لا يلزم أي تغييرات في الكود تتجاوز نقطة النهاية.
يوفر GLM 5.2 نافذة سياقية بسعة 1 مليون رمز (1M‑token)، وهي من بين الأكبر المتاحة. معظم المنافسين يقفون عند حد 128 ألفًا أو 200 ألف رمز. كما أن حد الإخراج البالغ 128 ألف رمز أعلى من المعتاد. ومع ذلك، فهو نصي فقط، بينما يدعم بعض المنافسين الصور أو الصوت. التسعير عند 1.40 دولار/4.40 دولار لكل مليون رمز يعتبر معتدلاً لمثل هذه النافذة الكبيرة؛ بعض المنافسين يفرضون أسعارًا أعلى. بدون بيانات معيارية، لا يمكن إجراء مقارنة مباشرة للجودة.
اختر GLM 5.2 فقط عندما تستفيد تطبيقك حقًا من نافذة سياقية تحتوي على مليون رمز. إذا كانت استفساراتك والمخرجات المتوقعة تتسع ضمن 32 ألف أو 128 ألف رمز، فإن نموذجًا أقل تكلفة (مثل الذي يكلف 0.15 دولار لكل مليون رمز إدخال) سيكون أرخص بكثير وربما أسرع. ميزة GLM 5.2 تكمن في إلغاء الحاجة إلى تقسيم النصوص الطويلة، مما يمكن أن يوفر وقت الهندسة ويحافظ على سياق المراجع المتقاطعة.
العديد من النماذج عالية الجودة (مثل تلك التي تحتوي على نوافذ بطول 128 ألف رمز) قد تضاهي أداء GLM 5.2 في المهام النمطية، لكنها لا تستطيع معالجة المستندات الأطول من نافذتها. بالنسبة للمهام التي تتلاءم مع سياق أصغر، غالبًا ما تكون هذه النماذج أسرع وأكثر فعالية من حيث التكلفة. يتمثل التخصص الفريد لـ GLM 5.2 في قدرته على معالجة المدخلات الطويلة جدًا في مرور واحد، وهو أمر أساسي لحالات الاستخدام مثل تحليل الكتاب الكامل، تلخيص قاعدة الشفرة البرمجية بالكامل، أو المحادثات الطويلة جدًا.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="z-ai/glm-5.2",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_p| الإدخال / 1M توكن | $1.40 |
| الإخراج / 1M توكن | $4.40 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M | $0.260 |
| العملة | USD |
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
GET /api/public/models/z-ai/glm-5.2فتح @misc{orcarouter_glm_5_2,
title = {GLM 5.2 API},
author = {Z.ai},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5.2}
}Z.ai. (2026). GLM 5.2 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5.2