GLM 4.5 مقابل Qwen3 235B 2507: أيهما أفضل للمهام المنطقية المعقدة

تقدم هذه المقالة مقارنة شاملة ومحدثة بين GLM 4.5 و Qwen3 235B 2507، وهما من أحدث نماذج اللغة مفتوحة المصدر المتاحة اليوم. من خلال تحليل بنياتهما وقدراتهما في الاستدلال وكفاءتهما ونتائج المعايير والتسعير وسهولة الاستخدام، تساعدك المقالة على:

• فهم الاختلافات الرئيسية بين النموذجين من حيث التصميم التقني والأداء وسيناريوهات النشر.
• تحديد النموذج الذي يناسب احتياجاتك بشكل أفضل——سواء كنت تقدر معالجة السياق الطويل، كفاءة التكلفة، عمق الاستدلال، أو قدرات توليد الكود.

GLM 4.5 مقابل Qwen3 235B 2507: مقارنة البنية

الميزة	Qwen3 235B A22B Instruct 2507	GLM 4.5
حجم النموذج	235B إجمالي المعلمات 22B معلمات نشطة	355B إجمالي المعلمات، 32B معلمات نشطة
مفتوح المصدر	نعم	نعم
البنية	MoE (خبراء مختلطون)	MoE (خبراء مختلطون)
طول السياق	262,144 رمزًا	128,000 رمزًا
دعم اللغات	متعدد اللغات	الصينية والإنجليزية
متعدد الوسائط	نص إلى نص	نص إلى نص
أوضاع الاستدلال	لا يوجد “وضع تفكير” (لا توجد سلسلة داخليّة من الأفكار أو علامات thinking)	يدعم كلاً من “وضع التفكير” و “وضع عدم التفكير”
التحسين	مُدرَّب تعليميًا لتحسين اتباع التعليمات مُحسَّن لتوليد النصوص العامة، والاستدلال، والرياضيات، والعلوم، والبرمجة، واستخدام الأدوات تحسين التوافق مع التفضيلات البشرية في المهام المفتوحة والذاتية	مُحسِّن MuonClip على نطاق غير مسبوق تقنيات تحسين مبتكرة لاستقرار التوسع الاستدلال الهجين: وضع التفكير للاستدلال المعقد واستخدام الأدوات وضع عدم التفكير للإجابات الفورية

كيف يؤثر عدد المعلمات (235B) على أداء Qwen-3؟

عدد المعلمات الضخم البالغ 235 مليارًا يمنح Qwen 3 قاعدة معرفية هائلة وقدرة عالية على الفهم الدقيق. بنية MoE هي المفتاح لجعل هذا النطاق عمليًا. من خلال تفعيل حوالي 22 مليار معلمة فقط في كل مرة، يحقق النموذج المعرفة وقدرات الاستدلال المرتبطة بحجمه الكلي الكبير مع تكلفة استدلال أقرب إلى نموذج كثيف أصغر بكثير. يوفر هذا توازنًا ممتازًا بين جودة الأداء والكفاءة الحاسوبية، مما يسمح له بمعالجة المشكلات المعقدة دون التكلفة الباهظة لنموذج كثيف بحجم 235B.

GLM 4.5 مقابل Qwen3 235B 2507: مقارنة المعايير

يُظهر Qwen3 235B A22B Instruct 2507 أداءً أكثر توازنًا وشمولية. فهو يتفوق ليس فقط في المجالات التقليدية مثل المعرفة والاستدلال والبرمجة والرياضيات، بل يُظهر أيضًا قدرات قوية في فهم السياق الطويل والتعامل مع المهام المعقدة. على الرغم من أن GLM 4.5 يؤدي بشكل جيد بشكل عام، إلا أنه يتخلف بشكل ملحوظ عن Qwen3 في المهام الأكثر تحديًا مثل الرياضيات واتباع التعليمات والاستدلال طويل السياق.

GLM 4.5 مقابل Qwen3 235B thinking 2507: مقارنة القدرات

قدرات الاستدلال

يُظهر Qwen3 235B Thinking 2507 قدرات استدلال أقوى بقليل من GLM 4.5، كما يتضح من معايير الاستدلال (71.0 مقابل 68.8). وهذا يعني أن Qwen3 مناسب بشكل خاص للمهام التي تتضمن استدلالًا منطقيًا معقدًا وحل المشكلات. ومع ذلك، يقدم GLM 4.5 أداءً أكثر توازنًا عبر المهام الوكيلية والبرمجية، مما يجعله خيارًا أكثر تنوعًا لحالات الاستخدام الأوسع.

التعميم

• تم تصميم GLM 4.5 لتوحيد القدرات المتنوعة دون التضحية بالأداء في أي مجال واحد، مما يعكس تركيزًا قويًا على التعميم. تم تدريبه على 15 تريليون رمز من النصوص العامة بالإضافة إلى 8 تريليونات رمز من البيانات المتخصصة، مما يمنحه قاعدة معرفية واسعة وعميقة.
• يُظهر Qwen3 235B Thinking 2507 أيضًا تعميمًا قويًا، حيث تغطي بيانات التدريب 36 تريليون رمز بـ 119 لغة. ومع ذلك، يشير تطوير المتغيرات المتخصصة مثل نماذج “التفكير” و “البرمجة” إلى استراتيجية تحسين لمهام محددة، والتي قد تؤدي أحيانًا إلى تبادل بعض العمومية.

GLM 4.5 مقابل Qwen 3 235B 2507: مقارنة الكفاءة

مقارنة السرعة

من Artificial Analysis

GLM 4.5 أسرع قليلاً في سرعة الإخراج وله زمن وصول أقل، خاصةً مع سياقات الإدخال الطويلة. Qwen 3 235B 2507 قريب في السياقات القصيرة ولكنه يبطئ أكثر مع زيادة حجم الإدخال.

مقارنة الأسعار على Novita AI

النموذج	طول السياق	سعر الإدخال (/M Tokens)	سعر الإخراج (/M Tokens)
Qwen3 235B A22B Thinking 2507	131,072	$0.3	$3.0
GLM 4.5	131,072	$0.6	$2.2

GLM 4.5 يقدم كفاءة أفضل وهو أكثر ملاءمة للمهام ذات المخرجات الكبيرة أو نوافذ السياق الطويلة، خاصةً عندما يكون وقت الاستجابة حاسمًا.
Qwen3 235B A22B Thinking 2507 يوفر تكاليف إدخال أقل، مما قد يكون جذابًا إذا كان عبء العمل الخاص بك ثقيلًا على المطالبات بدلاً من المخرجات.

أفضل LLM للمهام المنطقية المعقدة: GLM 4.5 أم Qwen 3 235B 2507

يوضح هذا الرسم البياني أن سلسلة GLM-4.5 تحقق أداءً فائقًا في الاستدلال المعقد (SWE-bench Verified)، متفوقةً على النماذج الأخرى ذات الأحجام المماثلة أو الأكبر بكثير.

المطالبة: اصنع لعبة Flappy Bird

البُعد	Qwen 3 235B	GLM-4.5
سهولة الاستخدام	انسخ وشغل، اعتماديات قليلة، مثالي للنمذجة السريعة والاختبار	منظم جيدًا، مناسب للتوسيع المستقبلي أو التطوير الجماعي
دقة اللعب	أمين للغاية للأصل، الميكانيكا الأساسية بسيطة وواضحة	أمين للغاية، مع اهتمام خاص بالمرئيات والتفاصيل التفاعلية
أسلوب الكود	أسلوب واجهة أمامي حديث، موجز وواضح، رائع للتطوير الفردي	أسلوب تعليمي/هندسي، معياري وواضح، مثالي للفرق/التدريس
المرئيات	بسيطة وعملية، جيدة للعروض التقنية	دقيقة ومصقولة، مناسبة للعروض التقديمية والملفات الشخصية
قابلية التوسع	قوية، سهلة الدمج في مشاريع ويب أكثر تعقيدًا	قوية، سهلة التغليف للمنطق التجاري أو توسيع الميزات
تجربة المستخدم	تفاعل سهل الاستخدام، قابلية استخدام عالية	تفاعل محسّن، واجهة مستخدم/تجربة مستخدم أكثر صقلًا

Qwen 3 235B أفضل للسيناريوهات التي تتطلب البساطة، والتكامل السريع، والكود الموجز——مثالي للنمذجة الأولية والتعلم. GLM 4.5 أفضل للسيناريوهات التي تتطلب التدريس، وقابلية الصيانة، والجاذبية البصرية——مثالي للاستخدام الهندسي أو الدراسي.

كيفية الوصول إلى GLM 4.5 أو Qwen 3 235B 2507؟

الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج

قم بتسجيل الدخول إلى حسابك وانقر على زر مكتبة النماذج.

جرب GLM 4.5 الآن!

الخطوة 2: اختر النموذج الخاص بك

تصفح الخيارات المتاحة واختر النموذج الذي يناسب احتياجاتك.

الخطوة 3: ابدأ النسخة التجريبية المجانية

ابدأ نسختك التجريبية المجانية لاستكشاف قدرات النموذج المختار.

الخطوة 4: احصل على مفتاح API الخاص بك

للمصادقة مع API، سنقدم لك مفتاح API جديدًا. من خلال الدخول إلى صفحة “الإعدادات”، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.

الخطوة 5: تثبيت API

قم بتثبيت API باستخدام مدير الحزم المخصص للغة البرمجة الخاصة بك.

بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات اللازمة في بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة API باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع Novita AI LLM. هذا مثال لاستخدام chat completions API لمستخدمي Python.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="session_UsudmdAIggvSInjIdO2HWaTCyXxTFOXDV8TH8UCPbA576Rs4AGqSA5ThNbelSDgdEGAWQcWXnAU2bHi5BueceA==",
)

model = "zai-org/glm-4.5"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

دليل المنصات الثالثة

باستخدام CLI مثل Trae و Claude Code و Qwen Code

إذا كنت ترغب في استخدام النماذج المميزة من Novita AI (مثل Qwen3-Coder و Kimi K2 و DeepSeek R1 و GLM 4.5) للمساعدة في البرمجة بالذكاء الاصطناعي في بيئتك المحلية أو IDE، فإن العملية بسيطة: احصل على مفتاح API الخاص بك، وقم بتثبيت الأداة، وقم بتكوين متغيرات البيئة، وابدأ البرمجة.

للحصول على أوامر الإعداد التفصيلية والأمثلة، راجع الدروس التعليمية الرسمية:

• Trae : دليل خطوة بخطوة للوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي في IDE الخاص بك
• Claude Code:كيفية استخدام Kimi-K2 في Claude Code على Windows و Mac و Linux
• Qwen Code:كيفية استخدام API المتوافق مع OpenAI في Qwen Code (إعداد في 60 ثانية!)

سير العمل متعدد الوكلاء مع OpenAI Agents SDK

قم ببناء أنظمة متعددة الوكلاء متقدمة من خلال دمج Novita AI مع OpenAI Agents SDK:

• التوصيل والتشغيل: استخدم نماذج LLM من Novita AI في أي سير عمل لـ OpenAI Agents.
• يدعم التسليم والتوجيه واستخدام الأدوات: صمم وكلاء يمكنهم التفويض أو الفرز أو تشغيل الوظائف، وكلها مدعومة بنماذج Novita AI.
• التكامل مع Python: ما عليك سوى تعيين نقطة نهاية SDK إلى https://api.novita.ai/v3/openai واستخدام مفتاح API الخاص بك.

قم بتوصيل API على منصات الطرف الثالث

• API المتوافق مع OpenAI: استمتع بالهجرة والتكامل الخاليين من المتاعب مع أدوات مثل Cline و Cursor، المصممة لمعيار OpenAI API.
• Hugging Face: استخدم النماذج في Spaces أو pipelines أو مع مكتبة Transformers عبر نقاط نهاية Novita AI.
• أطر العمل الوكيلية والتنسيقية: قم بتوصيل Novita AI بسهولة مع منصات شريكة مثل Continue و AnythingLLM, و LangChain و Dify و Langflow من خلال الموصلات الرسمية وأدلة التكامل خطوة بخطوة.

يمثل كل من GLM-4.5 و Qwen3 235B 2507 أحدث التطورات في تكنولوجيا LLM، لكن كل نموذج يتفوق في مجالات مختلفة:

باختصار:

• اختر Qwen3 235B 2507 للمهام التي تتطلب نوافذ سياقية واسعة، والتفاعل متعدد اللغات، ومتغيرات متخصصة في “التفكير” أو “البرمجة”.
• اختر GLM-4.5 للتطبيقات حيث تكون الكفاءة، وتكلفة المخرجات، والتنوع، وحالات الاستخدام الوكيلية أو الهندسية المتقدمة هي الأولوية.

الأسئلة المتداولة

ما هي الاختلافات المعمارية الرئيسية بين GLM-4.5 و Qwen3 235B 2507؟

يستخدم كلاهما بنيات خبراء مختلطين (MoE). يحتوي Qwen3 235B على 235B معلمة (22B نشطة لكل استدلال)، بينما يحتوي GLM-4.5 على 355B (32B نشطة). يقدم Qwen3 235B نافذة سياق أطول (262,144 رمزًا مقابل 128,000 رمز).

أي نموذج أفضل للمهام المنطقية المعقدة؟

يحقق GLM-4.5 نتائج فائقة في SWE-bench Verified للاستدلال المعقد مقارنة بحجم النموذج، لكن Qwen3 235B 2507 يتقدم قليلاً في بعض معايير الاستدلال (مثل 71.0 مقابل 68.8). يدعم GLM-4.5 كلاً من أوضاع “التفكير” الهجينة والفورية، مما يمنحه مرونة أكبر في سير العمل الوكيلية.

كيف يؤدي هذان النموذجان في مهام البرمجة واتباع التعليمات؟

كلا النموذجين من بين الأفضل في توليد الكود واتباع التعليمات. تم تدريب Qwen3 235B 2507 تعليميًا للأداء الشامل، بينما يقدم GLM-4.5 دعمًا قويًا لاستخدام الأدوات والمهام البرمجية الوكيلية والتعميم المتوازن.

Novita AI هي منصة سحابية للذكاء الاصطناعي توفر للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام API البسيط الخاص بنا، مع توفير سحابة GPU ميسورة التكلفة وموثوقة للبناء والتوسع.

قراءات موصى بها

• Novita Kimi K2 API يدعم استدعاء الدوال الآن!
• لماذا تعد متطلبات VRAM لـ Kimi K2 تحديًا للجميع؟
• الوصول إلى Kimi K2: افتح إمكانية الحصول على Claude Code بتكلفة أقل وتكامل MCP، والمزيد!