GLM 5.2 vs GLM 5.1

GLM 5.2 وGLM 5.1 جنبًا إلى جنب: المواصفات والقدرات والمعلمات والأسعار المباشرة من كتالوج EmpirioLabs.

Z.ai توليد النصوص

GLM 5.2 vs GLM 5.1 في لمحة

GLM 5.2 وGLM 5.1 كلاهما من نماذج Z.ai ضمن فئة توليد النصوص، ومتاحان عبر واجهة EmpirioLabs API.

أهم الفروق

  • 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.
  • قدرات مذكورة لـ GLM 5.2 فقط: web search.
  • قدرات مذكورة لـ GLM 5.1 فقط: cache.

GLM 5.2 vs GLM 5.1: المواصفات

المواصفةGLM 5.2GLM 5.1
معرّف النموذجglm-5-2glm-5-1
المطورZ.aiZ.ai
تاريخ الإصدار16 يونيو 20267 أبريل 2026
نافذة السياق1M رمز202.7K رمز
أقصى إخراج131,072 رمز128,000 رمز
الإدخال
نص
نص
الإخراج
نص
نص
إخراج منظموضع JSONوضع JSON
المنطقةSingaporeChina
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
reasoning function calling web search
reasoning function calling cache

GLM 5.2 vs GLM 5.1: أسعار الواجهة

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

GLM 5.1 وفّر حتى 41%glm-5-1
النوع
المواصفة
السعر
المدخلات
لكل 1M رموز مطالبة
$1.40 <=32K $0.825 $1.40 32K-200K $1.10
المخرجات
لكل مليون رمز مولد
$4.40 <=32K $3.301 $4.40 32K-200K $3.851
قراءة الذاكرة المؤقتة الضمنية
لكل مليون رمز إدخال مخبأ
$0.26 <=32K $0.165 $0.26 32K-200K $0.22
البحث على الويب (لينك أب)
لكل نداء عند استدعائه
$0.013
قارن في صفحة الأسعار الكاملة

GLM 5.2 vs GLM 5.1: 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 5.2GLM 5.1
max_tokens1 إلى 131072 الافتراضي: 655361 إلى 128000
temperature0 إلى 1 الافتراضي: 10 إلى 1.99 الافتراضي: 1
top_p0.01 إلى 1 الافتراضي: 0.950 إلى 1 الافتراضي: 0.95
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: falseboolean الافتراضي: false
toolsarray الافتراضي: []array الافتراضي: []
tool_choiceobjectobject

كيفية استدعاء GLM 5.2 وGLM 5.1

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
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 GLM 5.1: أسئلة شائعة

ما الفرق بين GLM 5.2 وGLM 5.1؟

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.

أيهما أحدث، GLM 5.2 أم GLM 5.1؟

GLM 5.2 هو الإصدار الأحدث (16 يونيو 2026)؛ أما GLM 5.1 فصدر في 7 أبريل 2026.

أيهما سعره أقل، GLM 5.2 أم GLM 5.1؟

يُسعَّر النموذجان بوحدات أو مستويات مختلفة، لذا قارن جداول الأسعار المباشرة في هذه الصفحة. وهي تطابق دائمًا ما تحتسبه الواجهة.

هل يمكنني التبديل بين GLM 5.2 وGLM 5.1 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 وGLM 5.1 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.