‏Aplomb 1، أول نموذج لنا، متاح الآن. اقرأ منشور الإطلاق

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code

GLM 5.2 وKimi K2.7 Code جنبًا إلى جنب: المواصفات والقدرات والمعلمات والأسعار المباشرة من كتالوج EmpirioLabs.

Z.ai Moonshot AI توليد النصوص
جرّب GLM 5.2 جرّب Kimi K2.7 Code عرض الأسعار

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code في لمحة

GLM 5.2 من Z.ai وKimi K2.7 Code من Moonshot AI كلاهما ضمن فئة توليد النصوص، ومتاحان عبر واجهة EmpirioLabs API.

أهم الفروق

  • صدر النموذجان في 16 يونيو 2026.
  • GLM 5.2 لديه نافذة السياق الأكبر: 1M رمز، مقابل 256K لدى Kimi K2.7 Code.
  • أنواع الإدخال التي يقبلها Kimi K2.7 Code وحده: صورة, فيديو.
  • قدرات مذكورة لـ Kimi K2.7 Code فقط: multimodal, agentic coding.
  • Kimi K2.7 Code لديه السعر الأقل لـ المدخلات (لكل 1M رموز مطالبة) والمخرجات (لكل مليون رمز مولد).

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: المواصفات

المواصفةGLM 5.2Kimi K2.7 Code
معرّف النموذجglm-5-2kimi-k2-7-code
المطورZ.aiMoonshot AI
تاريخ الإصدار16 يونيو 202616 يونيو 2026
نافذة السياق1M رمز256K رمز
أقصى إخراج131,072 رمز131,072 رمز
الإدخال
نص
نص صورة فيديو
الإخراج
نص
نص
إخراج منظموضع JSONJSON Schema
المنطقةSingaporeInternational
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/kimi-k2-7-code:generateContent
القدرات
reasoning function calling web search
reasoning function calling multimodal agentic coding web search

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: أسعار الواجهة

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

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: 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 5.2Kimi K2.7 Code
max_tokens1 إلى 131072 الافتراضي: 655361 إلى 262144 الافتراضي: 32768
temperature0 إلى 1 الافتراضي: 1-
top_p0.01 إلى 1 الافتراضي: 0.95-
reasoning_effortnone, minimal, low, medium, high, xhigh, max الافتراضي: max-
enable_thinkingboolean الافتراضي: true-
preserve_thinkingboolean الافتراضي: false-
do_sampleboolean الافتراضي: true-
tool_web_searchboolean الافتراضي: falseboolean 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-
المرجع الكامل لواجهة GLM 5.2 API المرجع الكامل لواجهة Kimi K2.7 Code API

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: الحدود والملاحظات

Kimi K2.7 Code

يدعم مدخلات النص والصورة والفيديو مع سياق 256K، واستدعاء الدوال، ومخرجات منظمة في وضع JSON، والبحث المدمج على الويب عند $0.015 لكل استدعاء. التفكير دائما مفعل ولا يمكن تعطيله؛ يتم احتساب رموز الاستدلال كرموز إخراج. يتم تجاهل درجات الحرارة وتجاوز العينات الأخرى لأن خدمة النموذج تستخدم إعدادات عينة ثابتة. يجب أن تعيد استدعاء الوظائف متعددة الخطوات عبر واجهة برمجة التطبيقات تشغيل رسالة المساعد مع وجود حقل reasoning_content الخاص بها.

كيفية استدعاء GLM 5.2 وKimi K2.7 Code

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 kimi-k2-7-code. 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 Kimi K2.7 Code: اختبارات وأدلة

اختبارات مطالبات ومقارنات تغطي كلا النموذجين.

اختبار البرمجة الرباعي: Kimi K2.7 Code، DeepSeek V4 Pro، Qwen3.7 Max، وGLM 5.2 لكل منها يعرض لعبة Breakout ذاتية التشغيل من ملف HTML واحد.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... غلاف مقارنة بين Kimi K2.7 Code و GLM 5.2المرشدون Kimi K2.7 Code مقابل GLM 5.2: أي واجهة برمجة تطبيقات يجب استخدامها Kimi K2.7 Code أرخص ويقبل إدخال الصور والفيديو، مع تفكير دائم التشغيل. GLM 5.2 يحتوي على نافذة سياق بحجم 1M وجهد تفكير...

GLM 5.2 vs Kimi K2.7 Code: أسئلة شائعة

ما الفرق بين GLM 5.2 وKimi K2.7 Code؟

صدر النموذجان في 16 يونيو 2026. GLM 5.2 لديه نافذة السياق الأكبر: 1M رمز، مقابل 256K لدى Kimi K2.7 Code. أنواع الإدخال التي يقبلها Kimi K2.7 Code وحده: صورة, فيديو. المواصفات وجداول الأسعار والمعلمات في هذه الصفحة مصدرها كتالوج EmpirioLabs المباشر.

أيهما سعره أقل، GLM 5.2 أم Kimi K2.7 Code؟

Kimi K2.7 Code لديه السعر الأقل لـ المدخلات (لكل 1M رموز مطالبة) والمخرجات (لكل مليون رمز مولد). جدولا الأسعار المباشران موجودان في هذه الصفحة ويطابقان دائمًا ما تحتسبه الواجهة.

هل يمكنني التبديل بين GLM 5.2 وKimi K2.7 Code 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 وKimi K2.7 Code 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.

عرض الأسعار
تواصل معنا