GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro

GLM 5.2 وDeepSeek V4 Pro جنبًا إلى جنب: المواصفات والقدرات والمعلمات والأسعار المباشرة من كتالوج EmpirioLabs.

Z.ai DeepSeek توليد النصوص

GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro في لمحة

GLM 5.2 من Z.ai وDeepSeek V4 Pro من DeepSeek كلاهما ضمن فئة توليد النصوص، ومتاحان عبر واجهة EmpirioLabs API.

أهم الفروق

  • GLM 5.2 هو الإصدار الأحدث (16 يونيو 2026)؛ أما DeepSeek V4 Pro فصدر في 24 أبريل 2026.
  • لكلا النموذجين نافذة سياق تبلغ 1M رمز.
  • يعيد DeepSeek V4 Pro حتى 393,216 رمز إخراج لكل استجابة، ويعيد GLM 5.2 حتى 131,072.
  • قدرات مذكورة لـ GLM 5.2 فقط: web search.
  • GLM 5.2 لديه السعر الأقل لـ المدخلات (لكل 1M رموز مطالبة).
  • DeepSeek V4 Pro لديه السعر الأقل لـ المخرجات (لكل مليون رمز مولد).

GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro: المواصفات

المواصفةGLM 5.2DeepSeek V4 Pro
معرّف النموذجglm-5-2deepseek-v4-pro
المطورZ.aiDeepSeek
تاريخ الإصدار16 يونيو 202624 أبريل 2026
نافذة السياق1M رمز1M رمز
أقصى إخراج131,072 رمز393,216 رمز
الإدخال
نص
نص
الإخراج
نص
نص
إخراج منظموضع JSONJSON Schema
المنطقةSingaporeGermany
نقاط النهاية
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-5-2:generateContent
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro:generateContent
القدرات
reasoning function calling web search
reasoning function calling

GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro: أسعار الواجهة

أسعار مباشرة من كتالوج EmpirioLabs لكلا النموذجين. كل جدول أسعار يطابق دائمًا ما تحتسبه الواجهة.

GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro: معلمات الواجهة

معلمات الطلب المدرجة لكل نموذج على EmpirioLabs، مع القيم المسموح بها أو النطاق حيثما ينطبق. تشير الشرطة إلى معلمة غير مدرجة للنموذج.

المعاملGLM 5.2DeepSeek V4 Pro
max_tokens1 إلى 131072 الافتراضي: 655361 إلى 393216
temperature0 إلى 1 الافتراضي: 10 إلى 2 الافتراضي: 0.7
top_p0.01 إلى 1 الافتراضي: 0.950 إلى 1 الافتراضي: 0.9
reasoning_effortnone, minimal, low, medium, high, xhigh, max الافتراضي: maxnone, low, medium, high, max الافتراضي: medium
enable_thinkingboolean الافتراضي: trueboolean الافتراضي: true
preserve_thinkingboolean الافتراضي: false-
do_sampleboolean الافتراضي: true-
tool_web_searchboolean الافتراضي: false-
search_recency_filteroneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit الافتراضي: noLimit-
count1 إلى 50 الافتراضي: 10-
search_domain_filterstring-
search_promptstring-
search_resultboolean الافتراضي: true-
tool_streamboolean الافتراضي: false-
toolsarray الافتراضي: []-
tool_choiceobject-

كيفية استدعاء GLM 5.2 وDeepSeek V4 Pro

يقدم GLM 5.2 واجهة Chat Completions المتوافقة مع OpenAI. وجّه أي OpenAI SDK إلى https://api.empiriolabs.ai/v1 بمفتاح EmpirioLabs API الخاص بك واستخدم معرّف النموذج glm-5-2. يُستدعى النموذجان عبر نقطة النهاية نفسها. اضبط model على glm-5-2 أو deepseek-v4-pro. احصل على مفتاح API من لوحة تحكم EmpirioLabs.

cURL
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5-2",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro: اختبارات وأدلة

اختبارات مطالبات ومقارنات تغطي كلا النموذجين.

GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro: أسئلة شائعة

ما الفرق بين GLM 5.2 وDeepSeek V4 Pro؟

GLM 5.2 هو الإصدار الأحدث (16 يونيو 2026)؛ أما DeepSeek V4 Pro فصدر في 24 أبريل 2026. لكلا النموذجين نافذة سياق تبلغ 1M رمز. يعيد DeepSeek V4 Pro حتى 393,216 رمز إخراج لكل استجابة، ويعيد GLM 5.2 حتى 131,072. المواصفات وجداول الأسعار والمعلمات في هذه الصفحة مصدرها كتالوج EmpirioLabs المباشر.

أيهما أحدث، GLM 5.2 أم DeepSeek V4 Pro؟

GLM 5.2 هو الإصدار الأحدث (16 يونيو 2026)؛ أما DeepSeek V4 Pro فصدر في 24 أبريل 2026.

أيهما سعره أقل، GLM 5.2 أم DeepSeek V4 Pro؟

GLM 5.2 لديه السعر الأقل لـ المدخلات (لكل 1M رموز مطالبة). DeepSeek V4 Pro لديه السعر الأقل لـ المخرجات (لكل مليون رمز مولد). جدولا الأسعار المباشران موجودان في هذه الصفحة ويطابقان دائمًا ما تحتسبه الواجهة.

هل يمكنني التبديل بين GLM 5.2 وDeepSeek V4 Pro دون إعادة بناء التكامل؟

نعم. يستخدم النموذجان POST /v1/chat/completions بمفتاح EmpirioLabs API نفسه، لذا يكفي في معظم التكاملات تغيير قيمة model للتبديل. راجع أولًا جدول المعلمات في هذه الصفحة إذا كنت تعتمد على معلمة خاصة بنموذج معين.

هل يمكنني تجربة GLM 5.2 وDeepSeek V4 Pro في المتصفح قبل الدمج؟

نعم. افتح كل نموذج في ملعب EmpirioLabs وشغّل المطالبة نفسها على الاثنين، بالمعلمات التي توفرها الواجهة.

هل أنت مستعد لاستخدام نقاط نهاية أفضل؟

تحقق من تسعيرنا أو تواصل إذا كنت ترغب في نشر نموذجك الخاص على مجموعتنا.