ما هي نماذج ZAI؟
نماذج ZAI هي أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة طورتها Zhipu AI، متخصصة في فهم الرؤية-اللغة، والاستدلال متعدد الوسائط، وتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي. تستفيد هذه النماذج من بنى Mixture-of-Experts (MoE) المتطورة لتقديم أداء فائق مع الحفاظ على الكفاءة الحاسوبية. تتفوق نماذج ZAI في مهام متنوعة بما في ذلك الفهم البصري، والاستدلال المكاني ثلاثي الأبعاد، وتكامل الأدوات، وحل المشكلات المعقدة، مما يجعلها مثالية للتطبيقات التي تتراوح من البحث والتطوير إلى حلول الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات.
GLM-4.5V
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج الرؤية-اللغة (VLM) بإجمالي 106 مليار معلمة و 12 مليار معلمة نشطة، ويستخدم بنية Mixture-of-Experts (MoE). تم بناؤه على أساس GLM-4.5-Air، ويتميز بترميز موضعي دوار ثلاثي الأبعاد (3D-RoPE) مبتكر لتعزيز الفهم المكاني ثلاثي الأبعاد. يعالج النموذج الصور ومقاطع الفيديو والمستندات الطويلة بأداء متطور على 41 معيارًا عامًا متعدد الوسائط ويتضمن "وضع تفكير" مرنًا لتحقيق توازن بين الكفاءة والاستدلال العميق.
GLM-4.5V: فهم متقدم للرؤية-اللغة
يمثل GLM-4.5V قمة الذكاء الاصطناعي للرؤية-اللغة ببنية MoE ذات 106 مليار معلمة و 12 مليار معلمة نشطة. يتفوق النموذج في معالجة المحتوى البصري المتنوع بما في ذلك الصور ومقاطع الفيديو والمستندات الطويلة مع تحقيق أداء متطور بين النماذج مفتوحة المصدر من حجمه. تعمل تقنية 3D-RoPE المبتكرة على تعزيز قدرات الإدراك والاستدلال للعلاقات المكانية ثلاثية الأبعاد بشكل كبير، مما يجعله مثاليًا للمهام المعقدة متعددة الوسائط.
الإيجابيات
- أداء متطور على 41 معيارًا متعدد الوسائط.
- 3D-RoPE مبتكر لفهم مكاني ثلاثي الأبعاد فائق.
- "وضع تفكير" مرن لتحقيق توازن بين الكفاءة والاستدلال.
السلبيات
- يتطلب موارد حاسوبية كبيرة لتحقيق الأداء الأمثل.
- قد تتطلب البنية المعقدة خبرة فنية للنشر.
لماذا نحبه
- يقدم قدرات ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط متطورة مع أوضاع استدلال مرنة، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الرؤية-اللغة المتقدمة التي تتطلب السرعة والفهم العميق.
GLM-4.5
GLM-4.5 هو نموذج أساسي مصمم خصيصًا لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي، مبني على بنية Mixture-of-Experts (MoE) مع 335 مليار معلمة. تم تحسينه بشكل مكثف لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، وتطوير البرمجيات، وتطوير الواجهة الأمامية، مما يتيح التكامل السلس مع وكلاء البرمجة. يستخدم النموذج استدلالًا هجينًا، ويتكيف بفعالية من مهام الاستدلال المعقدة إلى حالات الاستخدام اليومية.
GLM-4.5: أساس وكيل الذكاء الاصطناعي الرائد
يقف GLM-4.5 كنموذج رائد لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي ببنية MoE الضخمة ذات 335 مليار معلمة. تم تحسينه خصيصًا لتكامل الأدوات، وتصفح الويب، وتطوير البرمجيات، ويتكامل بسلاسة مع وكلاء البرمجة المشهورين مثل Claude Code و Roo Code. يتيح نهج الاستدلال الهجين له التفوق في سيناريوهات متنوعة، من المهام التحليلية المعقدة إلى التفاعلات المحادثة اليومية.
الإيجابيات
- تحسين مكثف لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي واستخدام الأدوات.
- تكامل سلس مع وكلاء البرمجة المشهورين.
- نهج استدلال هجين للتعامل مع المهام المتنوعة.
السلبيات
- متطلبات حاسوبية أعلى بسبب حجم المعلمات الكبير.
- فئة تسعير مميزة للقدرات المتقدمة.
لماذا نحبه
- يمثل المعيار الذهبي لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي، حيث يجمع بين الحجم الهائل والتحسينات المتخصصة لسير عمل التطوير في العالم الحقيقي وتكامل الأدوات.
GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air هو نموذج أساسي مبسط لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي، يتميز ببنية MoE بإجمالي 106 مليار معلمة. تم تحسينه لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، وتطوير البرمجيات، وتطوير الواجهة الأمامية، ويوفر تكاملًا سلسًا مع وكلاء البرمجة مع الحفاظ على الكفاءة. يستخدم النموذج استدلالًا هجينًا للتكيف بفعالية عبر سيناريوهات التطبيق بأداء متوازن وفعالية من حيث التكلفة.
GLM-4.5-Air: حل وكيل ذكاء اصطناعي فعال
يقدم GLM-4.5-Air نقاط القوة الأساسية لسلسلة GLM-4.5 في حزمة أكثر كفاءة بـ 106 مليار معلمة. مصمم خصيصًا لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي، ويوفر تحسينًا مكثفًا لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، وتطوير البرمجيات مع الحفاظ على فعالية التكلفة. يضمن نهج الاستدلال الهجين أداءً متعدد الاستخدامات عبر مهام الاستدلال المعقدة والتطبيقات اليومية.
الإيجابيات
- كفاءة متوازنة مع بنية MoE ذات 106 مليار معلمة.
- مُحسّن لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي العملية.
- بديل فعال من حيث التكلفة للنماذج الأكبر.
السلبيات
- حجم معلمة أصغر مقارنة بنموذج GLM-4.5 الكامل.
- قد تكون هناك قيود على مهام الاستدلال الأكثر تعقيدًا.
لماذا نحبه
- يوفر توازنًا مثاليًا بين الأداء والكفاءة، مما يجعل قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي المتقدمة متاحة مع الحفاظ على فعالية التكلفة للنشر العملي.
مقارنة نماذج ZAI
في هذا الجدول، نقارن نماذج ZAI الرائدة لعام 2025، كل منها بنقاط قوة فريدة. يتفوق GLM-4.5V في فهم الرؤية-اللغة بقدرات متعددة الوسائط، ويوفر GLM-4.5 أقصى أداء لوكيل الذكاء الاصطناعي ببنيته واسعة النطاق، بينما يقدم GLM-4.5-Air قدرات وكيل فعالة مع فعالية من حيث التكلفة. تساعدك هذه النظرة الجانبية على اختيار نموذج ZAI المناسب لاحتياجات تطبيق الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai-org | رؤية-لغة | 0.86 دولار / 0.14 دولار لكل مليون رمز | فهم متقدم متعدد الوسائط |
| 2 | GLM-4.5 | zai-org | وكيل ذكاء اصطناعي | 2.00 دولار / 0.50 دولار لكل مليون رمز | قدرات وكيل ذكاء اصطناعي رائدة |
| 3 | GLM-4.5-Air | zai-org | وكيل ذكاء اصطناعي | 0.86 دولار / 0.14 دولار لكل مليون رمز | حل وكيل فعال |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى من نماذج ZAI لعام 2025 هي GLM-4.5V و GLM-4.5 و GLM-4.5-Air. تميز كل من هذه النماذج بابتكاره في فهم الرؤية-اللغة، وقدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي، وبنى MoE الفعالة التي تقدم أداءً فائقًا في مجالاتها الخاصة.
لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي، يظهر تحليلنا أن GLM-4.5 هو الخيار الأفضل لأقصى قدرة ببنيته ذات 335 مليار معلمة، بينما يوفر GLM-4.5-Air توازنًا ممتازًا بين الأداء والكفاءة. كلاهما مُحسّن بشكل مكثف لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، وتكامل تطوير البرمجيات.