GLM-5.3 API — دليل البدء السريع لنموذج Zhipu الرائد

إجابة مباشرة (أغسطس 2026)

النموذج الرائد الحالي من Zhipu = GLM-5.3 (صدر في 14 أغسطس 2026 — نفس قاعدة GLM-5.2، وتأتي جميع التحسينات من التوسع في مرحلة ما بعد التدريب؛ Terminal-Bench 3.0 من 4.6 إلى 28.3، CyberGym 84.5%). أتاحت Z.ai الـ API بشكل عام في 19 أغسطس بسعر $1.40 / $4.40 لكل 1M tokens ($0.26 للتخزين المؤقت) ونشرت الأوزان المفتوحة في 28 أغسطس (zai-org/GLM-5.3، ترخيص مخصص). معرّف الهدف عبر ChinaModelAPI: glm-5.3 على https://api.chinamodelapi.com/v1، ويعمل فور اكتمال فحص حالة الترحيل — حتى ذلك الحين يستمر glm-5.2 / glm-5.1 في العمل؛ أكّد المعرّف الفعلي في لوحة التحكم. الواجهة الرسمية للمنتج: z.ai / chat.z.ai. جديد أيضاً: GLM-5.3-Flash — أوزان مفتوحة بنحو 1/10 من سعر النموذج الرائد.

المصادر: مدونة Z.ai «GLM-5.3» (2026-08-14)؛ مدونة Z.ai «GLM-5.2: Built for Long-Horizon Tasks» (2026-06-16)؛ إصدار أوزان zai-org/GLM-5.3 على Hugging Face (2026-08-28).

ما الذي تغير مقارنة بإصدارات GLM السابقة

• GLM-5.3 — النموذج الرائد الحالي (14 أغسطس 2026): نفس قاعدة 5.2، وتأتي جميع التحسينات من التوسع في مرحلة ما بعد التدريب؛ Terminal-Bench 3.0 4.6→28.3، CyberGym 84.5%؛ الأوزان مفتوحة منذ 28 أغسطس (ترخيص مخصص)؛ والنموذج الشقيق GLM-5.3-Flash ينشر أوزاناً مفتوحة بنحو 1/10 من السعر
• GLM-5.2 — نموذج مفتوح الأوزان لمهام SWE طويلة المدى والوكلاء، سياق ~1M، أوزان بترخيص MIT؛ معرّف الإنتاج على ChinaModelAPI الذي يستمر في العمل اليوم
• GLM-5.1 — الخطوة السابقة في سلسلة 5.x (لا يزال مفيداً لاختبارات المقارنة A/B للتكلفة وزمن الاستجابة)
• التسميات التسويقية الأقدم مثل GLM-4.5 / 4-Plus تم استبدالها لتحديد الموقع كـ "الأحدث" — يُفضل اعتماد سلسلة 5.x (النموذج الرائد الحالي: GLM-5.3) في نصوص المنتجات

نقاط القوة

• حلقات برمجة متعددة الخطوات طويلة / وكلاء بنمط harness (Terminal-Bench 3.0 بنتيجة 28.3)
• قدرات أمن سيبراني ناشئة (CyberGym 84.5%) — استخدمها بمسؤولية
• جودة حدّية مفتوحة الأوزان تنافسية بتكلفة أقل من واجهات API الأمريكية المغلقة
• خيار الاستضافة الذاتية عندما يجب أن تبقى البيانات محلياً (ترخيص glm-5.3 مخصص)
• تجربة استخدام ثنائية اللغة (صيني/إنجليزي) قوية كما هي

Python

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_KEY", base_url="https://api.chinamodelapi.com/v1")
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a senior software engineer. Plan then implement."},
        {"role": "user", "content": "Add retry + timeout to this HTTP client and write tests."},
    ],
    temperature=0.2,
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.CHINAMODELAPI_KEY,
  baseURL: "https://api.chinamodelapi.com/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5.3",
  messages: [{ role: "user", content: "Refactor this service for idempotent webhooks." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

نصيحة للتوجيه

وجّه حركة البرمجة/الوكلاء للإنتاج افتراضياً إلى glm-5.3 فور اكتمال فحص حالة معرّف الترحيل — حتى ذلك الحين يستمر glm-5.2 / glm-5.1 في العمل؛ أكّد المعرّفات الفعلية في لوحة التحكم. أبقِ التصنيف المجمع القصير على معرّفات أرخص مثل فئة GLM-5.3-Flash. لحزم المستندات المتعددة الضخمة، قيّم أيضاً Kimi K3.

FAQ

أدلة ذات صلة