

GLM 5.2 وGLM 5.1 جنبًا إلى جنب: المواصفات والقدرات والمعلمات والأسعار المباشرة من كتالوج EmpirioLabs.
GLM 5.2 وGLM 5.1 كلاهما من نماذج Z.ai ضمن فئة توليد النصوص، ومتاحان عبر واجهة EmpirioLabs API.
| المواصفة | GLM 5.2 | GLM 5.1 |
|---|---|---|
| معرّف النموذج | glm-5-2 | glm-5-1 |
| المطور | Z.ai | Z.ai |
| تاريخ الإصدار | 16 يونيو 2026 | 7 أبريل 2026 |
| نافذة السياق | 1M رمز | 202.7K رمز |
| أقصى إخراج | 131,072 رمز | 128,000 رمز |
| الإدخال | نص | نص |
| الإخراج | نص | نص |
| إخراج منظم | وضع JSON | وضع JSON |
| المنطقة | Singapore | China |
| 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/glm-5-1: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 | GLM 5.1 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 إلى 131072 الافتراضي: 65536 | 1 إلى 128000 |
| temperature | 0 إلى 1 الافتراضي: 1 | 0 إلى 1.99 الافتراضي: 1 |
| top_p | 0.01 إلى 1 الافتراضي: 0.95 | 0 إلى 1 الافتراضي: 0.95 |
| 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 | boolean الافتراضي: false |
| tools | array الافتراضي: [] | array الافتراضي: [] |
| tool_choice | object | 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 glm-5-1. 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."}
]
}'GLM 5.2 هو الإصدار الأحدث (16 يونيو 2026)؛ أما GLM 5.1 فصدر في 7 أبريل 2026. GLM 5.2 لديه نافذة السياق الأكبر: 1M رمز، مقابل 202.7K لدى GLM 5.1. يعيد GLM 5.2 حتى 131,072 رمز إخراج لكل استجابة، ويعيد GLM 5.1 حتى 128,000. المواصفات وجداول الأسعار والمعلمات في هذه الصفحة مصدرها كتالوج EmpirioLabs المباشر.
GLM 5.2 هو الإصدار الأحدث (16 يونيو 2026)؛ أما GLM 5.1 فصدر في 7 أبريل 2026.
يُسعَّر النموذجان بوحدات أو مستويات مختلفة، لذا قارن جداول الأسعار المباشرة في هذه الصفحة. وهي تطابق 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.