GLM is a cutting-edge LLM series by Z.ai (Zhipu AI) featuring GLM-5, GLM-4.7, and GLM-4.6. Engineered for complex systems and long-horizon agentic tasks, GLM-5 outperforms top-tier closed-source models in elite benchmarks like Humanity’s Last Exam and BrowseComp. While GLM-4.7 specializes in reasoning, coding, and real-world intelligent agents, the entire GLM suite is fast, smart, and reliable, making it the ultimate tool for building websites, analyzing data, and delivering instant, high-quality answers for any professional workflow.
يوفر لك Atlas Cloud أحدث النماذج الإبداعية الرائدة في الصناعة.
توفر لك Atlas Cloud أحدث النماذج الإبداعية الرائدة في الصناعة.

Tuned for strong logical reasoning, structured analysis, and multi-step problem solving.

Optimized architectures keep latency and costs under control.

Built-in content filters, auditing tools, and policy controls help teams deploy.

Production-ready SLAs, monitoring, and governance features help teams confidently ship applications.

Native-strength Chinese and fluent English support enable high-quality bilingual chat, search, and generation.

Clean APIs, SDKs, and tooling make it easy to integrate, fine-tune, and operate Z.ai across products and platforms.
أقل تكلفة
| Model | Description |
|---|---|
| GLM-5 | GLM-5 is Z.ai's flagship LLM featuring a massive 202.75K context window optimized for complex systems and long-horizon agentic tasks. Outperforming elite closed-source models in benchmarks like Humanity’s Last Exam and BrowseComp, it provides robust programming and stable multi-step reasoning at highly competitive baseline pricing. |
| GLM-4.7 | GLM-4.7 is a high-performance LLM with a 202.75K context window specifically engineered for real-world intelligent agents, advanced reasoning, and professional coding. Fast, smart, and reliable, it serves as the ideal engine for building complex websites and automating sophisticated professional workflows with precision. |
| GLM-4.6 | GLM-4.6 is a powerful MoE LLM with a 202.75K context window designed for rapid data analysis and instant, high-fidelity answers. This dependable model excels at high-efficiency tasks like creating professional slides and web content, offering a smart balance of speed and enterprise-grade performance. |
يوفر الجمع بين النماذج المتقدمة ومنصة Atlas Cloud المسرّعة بوحدات GPU سرعة وقابلية توسع وتحكمًا إبداعيًا لا مثيل لهما في إنشاء الصور والفيديو.

يستفيد نموذج GLM-5 من بنية "مزيج الخبراء" (MoE) التي تضم 744 مليار معلمة، وتم تدريبها على 28.5 تريليون رمز مميز مذهل لإعادة تعريف حدود الأداء في المصادر المفتوحة. من خلال تحسين 40 مليار معلمة نشطة، فإنه يسهل قفزة هائلة في كثافة المعرفة العالمية ودقة الاسترجاع. إنه الأساس الأول للمهام الإدراكية واسعة النطاق وتوليف البيانات المعقدة.

يقدم GLM-5 قدرات وكلاء متقدمة مصممة لتنفيذ المهام النظامية طويلة الأمد عبر بيئات الاستدلال متعددة الخطوات. من خلال دمج منطق التخطيط المتطور في بنيته الأساسية، يحافظ النموذج على استقرار استثنائي أثناء تطوير البرمجيات الآلي والصياغة القانونية المهنية. إنه بمثابة المحرك النهائي لسير العمل المستقل الذي يتطلب دقة متناهية واتساقًا طويل الأمد.

يستخدم GLM-5 البنية التحتية المبتكرة للتعلم التعزيزي غير المتزامن "Slime" لإحداث ثورة في كفاءة ما بعد التدريب والصرامة المنطقية. يعزز هذا الإنجاز بشكل كبير جودة إنشاء التعليمات البرمجية والاستدلال الخوارزمي، متجاوزًا المعايير السابقة ومؤمنًا مرتبته كنموذج مفتوح المصدر من الدرجة الأولى. إنه الحل الأمثل للتطوير الشامل (full-stack) وحل المشكلات الهيكلية عالية المستوى.
اكتشف حالات الاستخدام العملية وسير العمل التي يمكنك بناؤها مع عائلة النماذج هذه — من إنشاء المحتوى والأتمتة إلى التطبيقات على مستوى الإنتاج.
تُمكّن واجهة برمجة تطبيقات GLM-5 المطورين من استيعاب قواعد التعليمات البرمجية بالكامل لإجراء تحليل منطقي عميق وإعادة هيكلة بنيوية. من خلال رسم خرائط التبعية وتتبع تدفقات البيانات غير المتزامنة المعقدة، تحدد الواجهة شروط السباق (race conditions) في الحالات النادرة والديون التقنية الخفية. إنها مثالية لتسريع تأهيل الفرق، ومراجعات PR الآلية، والحفاظ على معماريات الخدمات المصغرة القابلة للتوسع وعالية الأداء.
من أجل التطوير القائم على الإلهام (vibe-driven)، يقوم GLM-5 بتحويل النماذج المرئية المجردة والملاحظات المتفرقة إلى مكونات React أو Next.js قابلة للنشر. يتولى النموذج المهام الشاقة المتمثلة في إنشاء التعليمات البرمجية النمطية (boilerplate)، وتنسيق Tailwind CSS، وإدارة الحالة، مع ضمان الاتساق عبر الصفحات. مثالي للمؤسسين الفرديين، ومجربي تجربة المستخدم (UX)، وإطلاق نماذج أولية قابلة للتطبيق (MVPs) وظيفية بسرعة البرق.
يتميز GLM-5 في إدارة مهام البحث طويلة المدى التي تتطلب تفكيرًا متعدد الخطوات وتكاملًا للأدوات في الوقت الفعلي. يمكنه تجميع بيانات السوق من مصادر متعددة بشكل مستقل، وصياغة ملخصات قانونية ممتثلة للمعايير، وأتمتة الجدولة المعقدة عبر الأنظمة الأساسية دون فقدان السياق. تناسب حالة الاستخدام هذه مديري المشاريع والمهنيين القانونيين وأي شخص يحتاج إلى وكيل رقمي عالي الموثوقية للعمليات النظامية.
شاهد كيف تتقارن نماذج مختلف المزودين — قارن الأداء والأسعار ونقاط القوة الفريدة لاتخاذ قرار مدروس.
| Model | Context | Max Output | Input | Positioning |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5 | 202.75K | 202.75K | Text | Flagship Foundation Model |
| GLM-4.7 | 202.75K | 202.75K | Text | Flagship Foundation Model |
| GLM-4.6 | 202.75K | 202.75K | Text | Efficient MoE Model |
| DeepSeek V3.2 | 163.84K | 163.84K | Text | Flagship General |
| MiniMax-M2.5 | 204.8K | 196.6K | Text | SOTA Agentic Coding |
Get started in minutes — follow these simple steps to integrate and deploy models through Atlas Cloud’s platform.
Sign up at atlascloud.ai and complete verification. New users receive free credits to explore the platform and test models.
دمج نماذج GLM LLM Models المتقدمة مع منصة Atlas Cloud المسرّعة بـ GPU يوفر أداءً لا مثيل له وقابلية للتوسع وتجربة مطور استثنائية.
زمن انتقال منخفض:
استدلال محسّن لـ GPU للاستجابة في الوقت الفعلي.
API موحد:
قم بتشغيل GLM LLM Models و GPT و Gemini و DeepSeek من خلال تكامل واحد.
تسعير شفاف:
فواتير يمكن التنبؤ بها لكل رمز مع خيارات بدون خادم.
تجربة المطور:
SDKs والتحليلات وأدوات الضبط الدقيق والقوالب.
الموثوقية:
وقت تشغيل 99.99%، RBAC، وتسجيل جاهز للامتثال.
الأمان والامتثال:
SOC 2 Type II، توافق HIPAA، سيادة البيانات في الولايات المتحدة.
بفضل 28.5 تريليون رمز (tokens) من بيانات التدريب ونتائج اختبارات الأداء المتميزة، يُعتبر GLM-5 على نطاق واسع "سقف المصادر المفتوحة". فهو ينافس أو يتجاوز النماذج التجارية العالمية من الدرجة الأولى من حيث القدرة والمنطق، مما يوفر أساسًا قويًا وعالي الأداء للنظام البيئي العالمي للمطورين.
HLE هو معيار عالي الصعوبة صُمم لاختبار ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمتلك معرفة بشرية واستدلالاً بمستوى الخبراء. إن تحقيق GLM-5 لأعلى درجة يدل على أن إتقانه للعلوم الرائدة والمنطق المعقد قد وصل إلى مستوى النماذج الرائدة مغلقة المصدر أو تجاوزه.
يُعد BrowseComp قائمة الصدارة المعتمدة لقدرات "الوكلاء" (Agentic)، مع التركيز على تخطيط المهام المعقدة وتنفيذها في بيئات الويب الواقعية. تمثل أعلى درجة قدرة GLM-5 على التنقل بشكل مستقل في المتصفحات ودمج المعلومات عبر الصفحات، مما يجعله محرك Web Agent الرائد.
توفر هذه البنية "قاعدة معرفية" هائلة تبلغ 744 مليار معلمة (parameter) بينما تقوم بتنشيط ~40 مليار فقط أثناء الاستدلال (inference). بالنسبة للمطورين، يترجم هذا إلى كثافة معرفية وعمق استنتاجي من الطراز العالمي - يتفوق على النماذج الكثيفة مثل Llama-3 405B - مع زمن انتقال وتكلفة أقل.
تمثل المعلمات الإجمالية "السعة المعرفية" للنموذج، حيث تتيح 744B تخزينًا هائلاً للحقائق العالمية والمنطق الخبير. تمثل المعلمات النشطة "القوة الحسابية" المستخدمة لكل استنتاج. بفضل بنية MoE، يقدم GLM-5 ذكاءً بمستوى 744B باستخدام 40B فقط من الحساب، مما يوازن بين قاعدة معرفية ضخمة وأداء عالي السرعة وفعال من حيث التكلفة.
يحدد حجم بيانات التدريب المسبق "اتساع رؤية" النموذج. تُعد 28.5 تريليون رمز (token) واحدة من أكبر مجموعات البيانات عالميًا (ضعف حجم Llama-3 تقريبًا)، وتشمل لغات نادرة وأوراقًا أكاديمية متخصصة وكميات هائلة من الأكواد البرمجية عالية الجودة. وهذا يضمن امتلاك GLM-5 دقة وقدرة تعميم فائقة عند التعامل مع استفسارات الذيل الطويل (long-tail queries) المعقدة، والفروق الدقيقة بين الثقافات، وبرمجة الأنظمة منخفضة المستوى.
Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.