

GLM 5.2 وDeepSeek V4 Pro جنبًا إلى جنب: المواصفات والقدرات والمعلمات والأسعار المباشرة من كتالوج EmpirioLabs.
GLM 5.2 من Z.ai وDeepSeek V4 Pro من DeepSeek كلاهما ضمن فئة توليد النصوص، ومتاحان عبر واجهة EmpirioLabs API.
| المواصفة | GLM 5.2 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| معرّف النموذج | glm-5-2 | deepseek-v4-pro |
| المطور | Z.ai | DeepSeek |
| تاريخ الإصدار | 16 يونيو 2026 | 24 أبريل 2026 |
| نافذة السياق | 1M رمز | 1M رمز |
| أقصى إخراج | 131,072 رمز | 393,216 رمز |
| الإدخال | نص | نص |
| الإخراج | نص | نص |
| إخراج منظم | وضع JSON | JSON Schema |
| المنطقة | Singapore | Germany |
| 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 |
أسعار مباشرة من كتالوج EmpirioLabs لكلا النموذجين. كل جدول أسعار يطابق دائمًا ما تحتسبه الواجهة.
معلمات الطلب المدرجة لكل نموذج على EmpirioLabs، مع القيم المسموح بها أو النطاق حيثما ينطبق. تشير الشرطة إلى معلمة غير مدرجة للنموذج.
| المعامل | GLM 5.2 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 إلى 131072 الافتراضي: 65536 | 1 إلى 393216 |
| temperature | 0 إلى 1 الافتراضي: 1 | 0 إلى 2 الافتراضي: 0.7 |
| top_p | 0.01 إلى 1 الافتراضي: 0.95 | 0 إلى 1 الافتراضي: 0.9 |
| reasoning_effort | none, minimal, low, medium, high, xhigh, max الافتراضي: max | none, low, medium, high, max الافتراضي: medium |
| enable_thinking | boolean الافتراضي: true | boolean الافتراضي: true |
| preserve_thinking | boolean الافتراضي: false | - |
| do_sample | boolean الافتراضي: true | - |
| tool_web_search | boolean الافتراضي: false | - |
| search_recency_filter | oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit الافتراضي: noLimit | - |
| count | 1 إلى 50 الافتراضي: 10 | - |
| search_domain_filter | string | - |
| search_prompt | string | - |
| search_result | boolean الافتراضي: true | - |
| tool_stream | boolean الافتراضي: false | - |
| tools | array الافتراضي: [] | - |
| tool_choice | object | - |
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 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."}
]
}'اختبارات مطالبات ومقارنات تغطي كلا النموذجين.
المقارنات كيمي K3 مقابل GLM 5.2 مقابل DeepSeek V4 Pro قارن بين Kimi K3 وGLM 5.2 وDeepSeek V4 Pro على EmpirioLabs: ثلاثة نماذج استدلالية لرمز 1M، جنبا إلى جنب في السياق، السعر،...
المرشدون كيمي مقابل ديب سيك مقابل كوين مقابل إدارة تطوير الألعاب الكبيرة: مقارنة نماذج الترميز بالذكاء الاصطناعي Kimi K2.7 Code مقابل DeepSeek V4 Pro مقابل Qwen3.7 Max مقابل GLM 5.2، نفس الثلاثة التعليمات، كل واحدة طلقة واحدة. شاهد...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.
GLM 5.2 هو الإصدار الأحدث (16 يونيو 2026)؛ أما DeepSeek V4 Pro فصدر في 24 أبريل 2026.
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.
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.
نعم. افتح كل نموذج في ملعب EmpirioLabs وشغّل المطالبة نفسها على الاثنين، بالمعلمات التي توفرها الواجهة.
تحقق من تسعيرنا أو تواصل إذا كنت ترغب في نشر نموذجك الخاص على مجموعتنا.