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

GLM 5.2 vs Qwen3.7 Max

GLM 5.2 وQwen3.7 Max جنبًا إلى جنب: المواصفات والقدرات والمعلمات والأسعار المباشرة من كتالوج EmpirioLabs.

Z.ai Alibaba Cloud توليد النصوص
جرّب GLM 5.2 جرّب Qwen3.7 Max عرض الأسعار

GLM 5.2 vs Qwen3.7 Max في لمحة

GLM 5.2 من Z.ai وQwen3.7 Max من Alibaba Cloud كلاهما ضمن فئة توليد النصوص، ومتاحان عبر واجهة EmpirioLabs API.

أهم الفروق

  • GLM 5.2 هو الإصدار الأحدث (16 يونيو 2026)؛ أما Qwen3.7 Max فصدر في 21 مايو 2026.
  • GLM 5.2 لديه نافذة السياق الأكبر: 1M رمز، مقابل 983.6K لدى Qwen3.7 Max.
  • يعيد GLM 5.2 حتى 131,072 رمز إخراج لكل استجابة، ويعيد Qwen3.7 Max حتى 65,536.
  • قدرات مذكورة لـ Qwen3.7 Max فقط: code interpreter, agentic coding.
  • GLM 5.2 لديه السعر الأقل لـ المدخلات (لكل 1M رموز مطالبة) والمخرجات (لكل مليون رمز مولد).

GLM 5.2 vs Qwen3.7 Max: المواصفات

المواصفةGLM 5.2Qwen3.7 Max
معرّف النموذجglm-5-2qwen3-7-max
المطورZ.aiAlibaba Cloud
تاريخ الإصدار16 يونيو 202621 مايو 2026
نافذة السياق1M رمز983.6K رمز
أقصى إخراج131,072 رمز65,536 رمز
الإدخال
نص
نص
الإخراج
نص
نص
إخراج منظموضع JSONJSON Schema
المنطقةSingaporeSingapore
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/qwen3-7-max:generateContent
القدرات
reasoning function calling web search
reasoning web search code interpreter function calling agentic coding

GLM 5.2 vs Qwen3.7 Max: أسعار الواجهة

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

Qwen3.7 Maxqwen3-7-max
النوع
المواصفة
السعر
المدخلات
لكل 1M رموز مطالبة
$2.50
المخرجات
لكل مليون رمز مولد
$7.50
البحث على الويب
لكل نداء عند استدعائه
$0.02
مستخرج الويب
لكل نداء عند استدعائه
$0.02
مفسر الشيفرة
لكل نداء عند استدعائه
$0.02
قارن في صفحة الأسعار الكاملة

GLM 5.2 vs Qwen3.7 Max: 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 5.2Qwen3.7 Max
max_tokens1 إلى 131072 الافتراضي: 655361 إلى 131072
temperature0 إلى 1 الافتراضي: 10 إلى 1.99 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
enable_thinkingboolean الافتراضي: trueboolean الافتراضي: true
preserve_thinkingboolean الافتراضي: falseboolean 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 Qwen3.7 Max API

GLM 5.2 vs Qwen3.7 Max: الحدود والملاحظات

Qwen3.7 Max

إدخال النص فقط. البحث على الويب، ومستخرج الويب، ومفسر الكود هي أدوات اختيارية مدمجة تتعرض من خلال معلمات tool_*. كل استدعاء أداة مدمجة يضيف $0.02 عند استدعائه. يتم تصنيف رموز التفكير كرموز إخراج.

كيفية استدعاء GLM 5.2 وQwen3.7 Max

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 qwen3-7-max. 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 Qwen3.7 Max: 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...

GLM 5.2 vs Qwen3.7 Max: أسئلة شائعة

ما الفرق بين GLM 5.2 وQwen3.7 Max؟

GLM 5.2 هو الإصدار الأحدث (16 يونيو 2026)؛ أما Qwen3.7 Max فصدر في 21 مايو 2026. GLM 5.2 لديه نافذة السياق الأكبر: 1M رمز، مقابل 983.6K لدى Qwen3.7 Max. يعيد GLM 5.2 حتى 131,072 رمز إخراج لكل استجابة، ويعيد Qwen3.7 Max حتى 65,536. المواصفات وجداول الأسعار والمعلمات في هذه الصفحة مصدرها كتالوج EmpirioLabs المباشر.

أيهما أحدث، GLM 5.2 أم Qwen3.7 Max؟

GLM 5.2 هو الإصدار الأحدث (16 يونيو 2026)؛ أما Qwen3.7 Max فصدر في 21 مايو 2026.

أيهما سعره أقل، GLM 5.2 أم Qwen3.7 Max؟

GLM 5.2 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 وQwen3.7 Max 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 وQwen3.7 Max 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