النوع
المواصفة
السعر
المدخلات
لكل 1M رموز مطالبة
$1.40
المخرجات
لكل مليون رمز مولد
$4.40
البحث على الويب
لكل طلب
$0.033
GLM 5.3 وDeepSeek V4 Pro 0813 جنبًا إلى جنب: المواصفات والقدرات والمعلمات والأسعار المباشرة من كتالوج EmpirioLabs.
Z.ai 
DeepSeek توليد النصوصGLM 5.3 من Z.ai وDeepSeek V4 Pro 0813 من DeepSeek كلاهما ضمن فئة توليد النصوص، ومتاحان عبر واجهة EmpirioLabs API.
| المواصفة | GLM 5.3 | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---|---|
| معرّف النموذج | glm-5-3 | deepseek-v4-pro-0813 |
| المطور | Z.ai | DeepSeek |
| تاريخ الإصدار | 14 أغسطس 2026 | 13 أغسطس 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 | Singapore |
| نقاط النهاية | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-5-3:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro-0813: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 5.3 | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---|---|
| 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 | low, high, max الافتراضي: max | none, low, medium, high, max الافتراضي: medium |
| 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 | - |
| stop | array | string |
يتم تفعيل التفكير افتراضيا ويمكن تعطيله. يتم احتساب رموز الاستدلال كرموز إخراج. البحث الاختياري في لينك أب على الويب يتم تحصيله فقط عند استدعائه.
يقدم GLM 5.3 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-5-3. يُستدعى النموذجان عبر نقطة النهاية نفسها. اضبط model على glm-5-3 أو deepseek-v4-pro-0813. 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-5-3",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'اختبارات مطالبات ومقارنات تغطي كلا النموذجين.
المرشدون كيمي K3 ضد GLM 5.3 مقابل Qwen3.8 Max مقابل DeepSeek V4 Pro: لعبة Flappy Bird وMissile Command ذاتية اللعب أعطينا Kimi K3 وGLM 5.3 وQwen3.8 Max 0902 وDeepSeek V4 Pro 0813 نفس التعليمات البرمجية بأقصى منطق، كل واحدة من الاختبارات... 
المرشدون كيمي K3 مقابل GLM 5.3 مقابل Qwen3.8 Max مقابل DeepSeek V4 Pro: حوض أسماك، طائرة ورقية وكوكب صغير أعطينا Kimi K3 وGLM 5.3 وQwen3.8 Max 0902 وDeepSeek V4 Pro 0813 نفس ثلاثة تعليمات برمجية بأقصى منطق، كل واحدة منها ضربة... 
المرشدون Kimi K3 مقابل GLM 5.3 مقابل Qwen3.8 Max مقابل DeepSeek V4 Pro: أربعة اختبارات ترميز لجلسة واحدة أعطينا Kimi K3 وGLM 5.3 وQwen3.8 Max وDeepSeek V4 Pro 0813 نفس أربعة تعليمات ترميز بأقصى منطق، كل واحدة من المحركات...GLM 5.3 هو الإصدار الأحدث (14 أغسطس 2026)؛ أما DeepSeek V4 Pro 0813 فصدر في 13 أغسطس 2026. لكلا النموذجين نافذة سياق تبلغ 1M رمز. يعيد DeepSeek V4 Pro 0813 حتى 393,216 رمز إخراج لكل استجابة، ويعيد GLM 5.3 حتى 131,072. المواصفات وجداول الأسعار والمعلمات في هذه الصفحة مصدرها كتالوج EmpirioLabs المباشر.
GLM 5.3 هو الإصدار الأحدث (14 أغسطس 2026)؛ أما DeepSeek V4 Pro 0813 فصدر في 13 أغسطس 2026.
DeepSeek V4 Pro 0813 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.
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.