glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application

` متداخلة مع مهام بصرية | الاستدلال داخلي؛ لا يوجد عرض صريح لسلسلة الأفكار | | نهج الضبط الدقيق | التعلم المعزز مع أخذ عينات منهجي (RLCS) عبر مجالات متعددة: STEM، واجهة المستخدم، فيديوهات، مستندات | ضبط دقيق من نوع RLHF/RLAIF (لم يتم الكشف عنه بالكامل)، مطبق على الأقل على النموذج 32B، ومن المحتمل أن يكون موروثًا في النموذج 72B | | القدرات متعددة الوسائط | مدرب لمهام الوكلاء: استدلال عبر الصور، اتخاذ إجراء (مثل تفاعل واجهة المستخدم، استخدام الأدوات) | قوي في المخرجات المنظمة: OCR بتنسيق JSON، تحليل التخطيط (QwenVL HTML)، كشف الأشياء بإحداثيات |

Then the blockquote: “> باختصار، ركز تدريب GLM 4.5V على الجودة والاستدلال (بيانات منظمة + استدلال صريح + تعلم معزز متعدد المجالات)، بينما ركز تدريب Qwen 2.5-VL على الاتساع والرؤية (تغطية بيانات واسعة + تدريب بصري ديناميكي + بعض محاذاة التعلم المعزز).”

Next section: “### GLM 4.5v و Qwen 2.5-VL: مقارنة زمن الاستدلال”

Then the paragraphs: "يستخدم GLM 4.5V بنية مزيج من الخبراء (MoE)، مما يعني أنه فقط جزء صغير (~12 مليار معامل) نشط لكل رمز أثناء الاستدلال، على الرغم من أن الحجم الإجمالي للنموذج يزيد عن 100 مليار.

يتيح هذا التصميم تشغيله بكفاءة أكبر، حيث يقدم سرعات مشابهة لنموذج كثيف بحجم 12B–20B، بدلاً من التصرف مثل نموذج كثيف بحجم 72B+ من حيث زمن الاستجابة والإنتاجية.

يتعامل GLM 4.5V مع السياقات الطويلة (يصل إلى 128 ألف رمز) مع نمو أقل في زمن الاستجابة، مما يجعله مناسبًا بشكل خاص للمهام التي تتضمن مستندات طويلة أو محادثات متعددة الأدوار.

يدعم GLM وضع /nothink الخاص، الذي يعطل الاستدلال خطوة بخطوة عندما لا يكون هناك حاجة إليه، مما يتيح مخرجات أسرع وأكثر إيجازًا.

بشكل عام، يقدم GLM 4.5V كفاءة استدلال ممتازة للسياقات الطويلة وقابلية للتوسع، ولكنه يتطلب أجهزة قوية ونشر ذكي لتحقيق إمكاناته الكاملة."

Next section: “## GLM 4.5V و Qwen 2.5-VL: مقارنة معايير الأداء”

Then the image: keep the path as is: “”

Then the blockquote: "> يتصدر GLM-4.5V حاليًا أداء المعايير الإجمالي، خاصة في المهام متعددة الوسائط المعقدة وذات السياق الطويل،

لكن Qwen2.5-VL لا يزال منافسًا للغاية وكان معيار الأداء الذي كان يجب التغلب عليه سابقًا.

يتفوق كلا النموذجين على معظم نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر الأخرى، وهما منافسان أقوياء حتى ضد العملاء المغلقين الكبار في مجال الرؤية واللغة."

Next section: “## نقاط القوة والضعف لـ GLM 4.5V و Qwen 2.5-VL”

Image: “”

Then the link: “جرب GLM4.5V و Qwen 2.5VL الآن!”

Next section: “## GLM 4.5V مقابل Qwen 2.5-VL: أيهما أفضل لتلخيص النصوص، وروبوت المحادثة، ومهام معالجة اللغة الطبيعية القائمة على الصور؟”

Subsection: “### تلخيص النصوص: يفوز GLM-4.5V” Paragraph: "لتلخيص المستندات الطويلة، أو التقارير، أو المحتوى متعدد الوسائط، يتمتع GLM-4.5V بميزة واضحة. تتيح له نافذة السياق البالغة 128 ألف رمز التعامل مع كتب كاملة أو سجلات محادثات كبيرة دون اقتطاع. يمكنه التلخيص مع تحليل المحتوى أو الاستدلال من خلاله، بفضل وضع سلسلة الأفكار المدمج لديه.

يعد Qwen 2.5-VL أيضًا ممتازًا في التلخيص، خاصة للمقالات القصيرة أو المستندات ذات الطول القياسي. يقدم تلاخيص نظيفة، موجزة، ومنسقة جيدًا، وهو أسرع للمهام ذات الطول المعتدل. ومع ذلك، بالنسبة للتلخيص المكثف، خاصة الذي يتضمن نص + صورة، فإن GLM أكثر قدرة."

Subsection: “### روبوتات المحادثة: يعتمد على الاحتياجات” Paragraph: "لروبوتات المحادثة التي تتطلب استدلالًا عميقًا، وذاكرة طويلة، وإكمال مهام خطوة بخطوة، فإن GLM-4.5V أكثر قوة. فهو يدعم استخدام الأدوات والمحادثات الطويلة دون نسيان السياق. يتيح استدلاله المنظم (مع وضع <think>) معالجة أفضل للاستعلامات المعقدة.

بالنسبة لروبوتات المحادثة البصرية، خاصة تلك التي تتضمن لقطات شاشة، صور، أو تحليل تخطيط، فإن Qwen 2.5-VL يتفوق. فهو يفهم الصور جيدًا، ويقدم إجابات منظمة (مثل JSON)، ويدعم الحوار البصري متعدد الأدوار. كما أنه أكثر محاذاة “جاهزًا للاستخدام” لتفاعل سلس ولطيف."

Subsection: “### مهام معالجة اللغة الطبيعية القائمة على الصور: يتفوق Qwen2.5-VL” Paragraph: "للمهام التي تتضمن استخراج بيانات منظمة من الصور، مثل OCR، أو فهم النماذج، أو التعرف على التخطيط، فإن Qwen 2.5-VL هو النموذج الأقوى.

• فهو يدعم كشف مربعات الإحاطة، ويخرج تخطيطات منظمة بتنسيق HTML أو JSON، ويمكنه تحليل مستندات بصرية معقدة.
• تجعله OCR متعدد اللغات وقدرته على الاستدلال عبر محتوى الصور عمليًا للغاية لمهام معالجة اللغة الطبيعية البصرية الموجهة للشركات.

يمكن لـ GLM-4.5V أيضًا التعامل مع هذه المهام، ولكنه عادة ما يصف المحتوى البصري في نص حر بدلاً من التنسيقات المنظمة، مما قد يتطلب معالجة لاحقة إضافية."

Next section: “## Novita AI: مزود API لـ GLM 4.5V أكثر فعالية من حيث التكلفة واستقرارًا”

Blockquote: “> توفر واجهة برمجة التطبيقات (API) لـ GLM-4.5V من Novita AI سياقًا يصل إلى 65.5 ألف رمز، مع سعر مدخلات يبلغ 0.60 دولار لكل 1 ألف رمز، ومخرجات بسعر 1.80 دولار لكل 1 ألف رمز، مع دعم استدعاء الوظائف والمخرجات المنظمة.”

Then Step 1: “الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج” Paragraph: “سجل الدخول إلى حسابك وانقر على زر مكتبة النماذج.” Image: “” Link again: “جرب GLM4.5V و Qwen 2.5VL الآن!”

Step 2: “الخطوة 2: اختر نموذجك” Paragraph: “تصفح الخيارات المتاحة واختر النموذج الذي يناسب احتياجاتك.” Image: “”

Step 3: “الخطوة 3: ابدأ تجربتك المجانية” Paragraph: “ابدأ تجربتك المجانية لاستكشاف قدرات النموذج المحدد.” Image: “”

Step 4: “الخطوة 4: احصل على مفتاح API الخاص بك” Paragraph: “للمصادقة مع واجهة برمجة التطبيقات، سنزودك بمفتاح API جديد. بالدخول إلى صفحة “الإعدادات”، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.” Image: “”

Step 5: “الخطوة 5: ثبت واجهة برمجة التطبيقات” Paragraph: "ثبت واجهة برمجة التطبيقات باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة التي تستخدمها.

بعد التثبيت، استورد المكتبات الضرورية إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة واجهة برمجة التطبيقات باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع نماذج اللغات الكبيرة من Novita AI. هذا مثال على استخدام واجهة برمجة تطبيقات إكمال المحادثات لمستخدمي بايثون."

Then the code block: keep it exactly as is, don’t translate code. Right, user said don’t translate code blocks.

Next section: “## بناء أداة بسيطة للتعرف على الصور باستخدام MCP و GLM.”

Paragraph: “إذا كنت تريد الاستفادة من قدرات GLM—مثل بناء أداة بسيطة للتعرف على الصور لتوضيح تكامله للتعرف البصري والاستدلال—يمكنك استخدام وظيفة MCP المدعومة من Novita AI. أدناه كود العينة:”

Code block again, keep as is.

Then the blockquote: “> إذا كنت تريد الحصول على التفاصيل، يمكنك الاطلاع على هذا المقال: كيف تبني خادم MCP الأول لك مع Novita AI!”

Then the next paragraph: “بعد مقارنة هذه النماذج، من الواضح أن كلاً من GLM 4.5V و Qwen 2.5-VL قويان للغاية. يعتمد النموذج “الأفضل” حقًا على حالة الاستخدام والقيود المحددة. سنختتم بأسئلة شائعة مختصرة تعالج بعض الأسئلة العملية المتبقية:”

Then the FAQ: "ما هي التحسينات المعمارية الرئيسية في GLM-4.5V؟ فقط الإصدارات الأصغر (≤13B) يمكنها العمل على وحدة معالجة رسومية واحدة؛ تتطلب النماذج كاملة الحجم إعدادات وحدات معالجة رسومية متعددة أو استدلال سحابي.

هل تدعم هذه النماذج لغات غير الإنجليزية والصينية؟ قوتها الأساسية في الإنجليزية والصينية، ولكنها يمكنها التعامل مع بعض اللغات الأخرى بجودة متغيرة.

هل يمكنني ضبط هذه النماذج دقيقًا لمهمتي؟ نعم، يمكن ضبط كلا النموذجين دقيقًا أو تكييفهما باستخدام تقنيات مثل LoRA، ولكن تتطلب النماذج الكبيرة قدرة حسابية كبيرة."

Then the blockquote: “> Novita AI هي منصة سحابية شاملة تمكين طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. واجهات برمجة تطبيقات متكاملة، بدون خوادم، مثيلات GPU — الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها. أزل البنية التحتية، ابدأ مجانًا، وحقق رؤيتك في الذكاء الاصطناعي.”

Then the recommendation reading section: “#### قراءة موصى بها” List:

• دليل تعليمي: كيفية الوصول إلى Qwen2.5-VL-72B محليًا، عبر واجهة برمجة التطبيقات، على GPU سحابي
• GPT OSS 120B مقابل Qwen3 235B Thinking 2507: محادثة أو برمجة؟
• Qwen3 Embedding 8B: بحث قوي، تخصيص مرن، ومتعدد اللغات

Wait, also make sure that all links, code, image paths are preserved exactly. Also, the frontmatter: let’s list all the original fields, add locale and translationKey. Let’s check the original frontmatter fields:

Original frontmatter fields: title, description, pubDate, updatedDate, wpSlug, canonical, author, categories, tags, cover, isSticky, readingMinutes, wordpressId.

So add locale: ar, translationKey: “glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application” right? Because the user said set translationKey to the provided slug if missing, which it is.

Wait also, the user said “Preserve YAML frontmatter delimiters and field names.” So the frontmatter starts with — and ends with —, keep all original fields, add the two new ones.

Wait let’s write the frontmatter correctly:

---

title: “GLM 4.5V مقابل Qwen 2.5-VL: أي نموذج رؤية-لغة مفتوح المصدر يجب أن تستخدمه لتطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك؟” description: “استكشف الفروقات بين GLM 4.5V و Qwen 2.5 VL، وهما نموذجان متقدمان للرؤية واللغة في تطوير الذكاء الاصطناعي.” pubDate: “2025-09-06 19:00:00” updatedDate: “2025-09-05 00:40:23” wpSlug: “glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application” canonical: “/glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“AI Model Comparison”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-1618873257-1.webp” isSticky: false readingMinutes: 7 wordpressId: 16432 locale: ar translationKey: “glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application”

Wait that’s correct. Now, make sure that all the text is translated properly, no code is changed, all links and image paths are the same. Also, Arabic is right-to-left, but the Markdown syntax is preserved. Wait, but in Markdown, the text direction is handled by the reader, but we just need to write the Arabic correctly.

Wait let’s check for any terms that shouldn’t be translated: model names (GLM 4.5V, Qwen 2.5-VL, MoE, ViT, RMSNorm, SwiGLU, RLCS, RLHF, RLAIF, LoRA, MCP, OCR, JSON, HTML, API, GPU, etc.) are all kept as is, which is correct. URLs are all kept as is, code blocks are untouched, image paths are same.

Wait also, the link text: the original has [Try GLM4.5V and Qwen 2.5VL Now!] translated to [جرب GLM4.5V و Qwen 2.5VL الآن!] which is correct, keeping the model names as is.

Wait the code block has the API key, we leave that as is, right? Yes, user said don’t translate code blocks.

Wait let’s check the FAQ part: the original question “What are the key architectural improvements in GLM-4.5V?” translated to “ما هي التحسينات المعمارية الرئيسية في GLM-4.5V؟” correct. The answer: “Only the smaller versions (≤13B) can run on a single GPU; the full-size models require multi-GPU setups or cloud inference.” translated to “فقط الإصدارات الأصغر (≤13B) يمكنها العمل على وحدة معالجة رسومية واحدة؛ تتطلب النماذج كاملة الحجم إعدادات وحدات معالجة رسومية متعددة أو استدلال سحابي.” Correct.

Another check: the part about /nothink mode: “يدعم GLM وضع /nothink الخاص، الذي يعطل الاستدلال خطوة بخطوة عندما لا يكون هناك حاجة إليه، مما يتيح مخرجات أسرع وأكثر إيجازًا.” Correct, the /nothink is kept as is.

The code blocks: all left exactly as original, no changes. Image paths are all the same: /uploads/2025/08/image-71.webp etc., correct.

Wait the original has a typo? “GLM 4.5v” lowercase v in some places, we keep that as is, right? Yes, don’t change model names, even if typo, keep as original.

Wait the link How to Build Your First MCP Server with Novita AI! translated to كيف تبني خادم MCP الأول لك مع Novita AI! correct, URL kept.

The recommendation reading links: all URLs kept as is, only the link text translated.

Okay, that should be all. Now put it all together in Markdown, making sure the frontmatter is correct, all sections are translated properly, code and images and links are preserved.

title: “GLM 4.5V مقابل Qwen 2.5-VL: أي نموذج رؤية-لغة مفتوح المصدر يجب أن تستخدمه لتطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك؟” description: “استكشف الفروقات بين GLM 4.5V و Qwen 2.5 VL، وهما نموذجان متقدمان للرؤية واللغة في تطوير الذكاء الاصطناعي.” pubDate: “2025-09-06 19:00:00” updatedDate: “2025-09-05 00:40:23” wpSlug: “glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application” canonical: “/glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“AI Model Comparison”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-1618873257-1.webp” isSticky: false readingMinutes: 7 wordpressId: 16432 locale: ar translationKey: “glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application”

GLM 4.5V و Qwen 2.5-VL هما نموذجان مفتوحا المصدر للرؤية واللغة (VLMs) من الجيل الأخير ظهرا من مجتمع الذكاء الاصطناعي الصيني. يهدف كلا النموذجين إلى دفع حدود الفن في الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، من خلال الجمع بين فهم اللغة الطبيعية وتحليل المحتوى البصري. في هذا المنشور، سنقارن بين GLM 4.5V و Qwen 2.5-VL عبر عدة أبعاد مهمة للمطورين

GLM 4.5V و Qwen 2.5-VL: الفروقات المعمارية الرئيسية

الميزة	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
نوع البنية	مزيج من الخبراء (MoE)، 355 مليار معامل إجمالي، ~32 مليار معامل نشط لكل رمز (الإصدار Air: 106 مليار إجمالي / 12 مليار نشط)	محول كثيف (Dense Transformer)، جميع المعاملات البالغة 72 مليار نشطة لكل رمز
الكفاءة مقابل السعة	سعة عالية مع تكلفة استدلال أقل بسبب تنشيط جزئي للخبراء	مستقر ولكن تكلفة حسابية عالية، جميع المعاملات مستخدمة لكل مدخل
مشفر الرؤية	مبني على محول الرؤية (ViT)، تنفيذ قياسي	ViT مع انتباه النافذة (Window Attention)، RMSNorm، و SwiGLU لمعالجة عالية الدقة أكثر كفاءة
طول السياق	يصل إلى 128 ألف رمز (131 ألف في بعض التكوينات)	يصل إلى 32 ألف رمز

GLM 4.5V و Qwen 2.5-VL: بيانات التدريب

1. حجم البيانات

الفئة	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
رموز النص	~23 تريليون رمز إجمالي – 15 تريليون عام – 8 تريليون لمهام الاستدلال/البرمجة/الوكلاء	تقدير ~18 تريليون+ رمز للإصدار 72B (بناءً على التوسع من سلسلة Qwen السابقة)

2. أنواع البيانات

الفئة	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
النص	نص متعدد اللغات، كود، نص ويب، مطالبات استدلال، بيانات مهام الوكلاء	نص متعدد اللغات عام، تعليمات، ربما مطالبات محاذاة للتفضيلات
البيانات البصرية	أزواج نص-صورة منقاة وتمت إعادة صياغتها مخططات أكاديمية، رسوم بيانية، صور رياضية لقطات شاشة لواجهة المستخدم، ملفات PDF، ملاحظات مكتوبة بخط اليد، OCR متعدد اللغات	بيانات رؤية واسعة تتضمن نماذج مسح ضوئي، فواتير، عروض تقديمية، تسميات مربعات الإحاطة، نص OCR
بيانات الفيديو	فيديوهات طويلة مع إشراف على الاستدلال	فيديوهات مع دقة ديناميكية وأخذ عينات من الإطارات

3. قدرات إضافية وتقنيات تدريب

الفئة	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
دعم الاستدلال	مدرب باستخدام مطالبات سلسلة الأفكار <think>...</think> متداخلة مع مهام بصرية	الاستدلال داخلي؛ لا يوجد عرض صريح لسلسلة الأفكار
نهج الضبط الدقيق	التعلم المعزز مع أخذ عينات منهجي (RLCS) عبر مجالات متعددة: STEM، واجهة المستخدم، فيديوهات، مستندات	ضبط دقيق من نوع RLHF/RLAIF (لم يتم الكشف عنه بالكامل)، مطبق على الأقل على النموذج 32B، ومن المحتمل أن يكون موروثًا في النموذج 72B
القدرات متعددة الوسائط	مدرب لمهام الوكلاء: استدلال عبر الصور، اتخاذ إجراء (مثل تفاعل واجهة المستخدم، استخدام الأدوات)	قوي في المخرجات المنظمة: OCR بتنسيق JSON، تحليل التخطيط (QwenVL HTML)، كشف الأشياء بإحداثيات

باختصار، ركز تدريب GLM 4.5V على الجودة والاستدلال (بيانات منظمة + استدلال صريح + تعلم معزز متعدد المجالات)، بينما ركز تدريب Qwen 2.5-VL على الاتساع والرؤية (تغطية بيانات واسعة + تدريب بصري ديناميكي + بعض محاذاة التعلم المعزز).

GLM 4.5v و Qwen 2.5-VL: مقارنة زمن الاستدلال

يستخدم GLM 4.5V بنية مزيج من الخبراء (MoE)، مما يعني أنه فقط جزء صغير (~12 مليار معامل) نشط لكل رمز أثناء الاستدلال، على الرغم من أن الحجم الإجمالي للنموذج يزيد عن 100 مليار.

يتيح هذا التصميم تشغيله بكفاءة أكبر، حيث يقدم سرعات مشابهة لنموذج كثيف بحجم 12B–20B، بدلاً من التصرف مثل نموذج كثيف بحجم 72B+ من حيث زمن الاستجابة والإنتاجية.

يتعامل GLM 4.5V مع السياقات الطويلة (يصل إلى 128 ألف رمز) مع نمو أقل في زمن الاستجابة، مما يجعله مناسبًا بشكل خاص للمهام التي تتضمن مستندات طويلة أو محادثات متعددة الأدوار.

يدعم GLM وضع /nothink الخاص، الذي يعطل الاستدلال خطوة بخطوة عندما لا يكون هناك حاجة إليه، مما يتيح مخرجات أسرع وأكثر إيجازًا.

بشكل عام، يقدم GLM 4.5V كفاءة استدلال ممتازة للسياقات الطويلة وقابلية للتوسع، ولكنه يتطلب أجهزة قوية ونشر ذكي لتحقيق إمكاناته الكاملة.

GLM 4.5V و Qwen 2.5-VL: مقارنة معايير الأداء

يتصدر GLM-4.5V حاليًا أداء المعايير الإجمالي، خاصة في المهام متعددة الوسائط المعقدة وذات السياق الطويل،

لكن Qwen2.5-VL لا يزال منافسًا للغاية وكان معيار الأداء الذي كان يجب التغلب عليه سابقًا.

يتفوق كلا النموذجين على معظم نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر الأخرى، وهما منافسان أقوياء حتى ضد العملاء المغلقين الكبار في مجال الرؤية واللغة.

نقاط القوة والضعف لـ GLM 4.5V و Qwen 2.5-VL

جرب GLM4.5V و Qwen 2.5VL الآن!

GLM 4.5V مقابل Qwen 2.5-VL: أيهما أفضل لتلخيص النصوص، وروبوت المحادثة، ومهام معالجة اللغة الطبيعية القائمة على الصور؟

تلخيص النصوص: يفوز GLM-4.5V

لتلخيص المستندات الطويلة، أو التقارير، أو المحتوى متعدد الوسائط، يتمتع GLM-4.5V بميزة واضحة. تتيح له نافذة السياق البالغة 128 ألف رمز التعامل مع كتب كاملة أو سجلات محادثات كبيرة دون اقتطاع. يمكنه التلخيص مع تحليل المحتوى أو الاستدلال من خلاله، بفضل وضع سلسلة الأفكار المدمج لديه.

يعد Qwen 2.5-VL أيضًا ممتازًا في التلخيص، خاصة للمقالات القصيرة أو المستندات ذات الطول القياسي. يقدم تلاخيص نظيفة، موجزة، ومنسقة جيدًا، وهو أسرع للمهام ذات الطول المعتدل. ومع ذلك، بالنسبة للتلخيص المكثف، خاصة الذي يتضمن نص + صورة، فإن GLM أكثر قدرة.

روبوتات المحادثة: يعتمد على الاحتياجات

لروبوتات المحادثة التي تتطلب استدلالًا عميقًا، وذاكرة طويلة، وإكمال مهام خطوة بخطوة، فإن GLM-4.5V أكثر قوة. فهو يدعم استخدام الأدوات والمحادثات الطويلة دون نسيان السياق. يتيح استدلاله المنظم (مع وضع <think>) معالجة أفضل للاستعلامات المعقدة.

بالنسبة لروبوتات المحادثة البصرية، خاصة تلك التي تتضمن لقطات شاشة، صور، أو تحليل تخطيط، فإن Qwen 2.5-VL يتفوق. فهو يفهم الصور جيدًا، ويقدم إجابات منظمة (مثل JSON)، ويدعم الحوار البصري متعدد الأدوار. كما أنه أكثر محاذاة “جاهزًا للاستخدام” لتفاعل سلس ولطيف.

مهام معالجة اللغة الطبيعية القائمة على الصور: يتفوق Qwen2.5-VL

للمهام التي تتضمن استخراج بيانات منظمة من الصور، مثل OCR، أو فهم النماذج، أو التعرف على التخطيط، فإن Qwen 2.5-VL هو النموذج الأقوى.

• فهو يدعم كشف مربعات الإحاطة، ويخرج تخطيطات منظمة بتنسيق HTML أو JSON، ويمكنه تحليل مستندات بصرية معقدة.
• تجعله OCR متعدد اللغات وقدرته على الاستدلال عبر محتوى الصور عمليًا للغاية لمهام معالجة اللغة الطبيعية البصرية الموجهة للشركات.

يمكن لـ GLM-4.5V أيضًا التعامل مع هذه المهام، ولكنه عادة ما يصف المحتوى البصري في نص حر بدلاً من التنسيقات المنظمة، مما قد يتطلب معالجة لاحقة إضافية.

Novita AI: مزود API لـ GLM 4.5V أكثر فعالية من حيث التكلفة واستقرارًا

توفر واجهة برمجة التطبيقات (API) لـ GLM-4.5V من Novita AI سياقًا يصل إلى 65.5 ألف رمز، مع سعر مدخلات يبلغ 0.60 دولار لكل 1 ألف رمز، ومخرجات بسعر 1.80 دولار لكل 1 ألف رمز، مع دعم استدعاء الوظائف والمخرجات المنظمة.

الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج سجل الدخول إلى حسابك وانقر على زر مكتبة النماذج.

جرب GLM4.5V و Qwen 2.5VL الآن!

الخطوة 2: اختر نموذجك تصفح الخيارات المتاحة واختر النموذج الذي يناسب احتياجاتك.

الخطوة 3: ابدأ تجربتك المجانية ابدأ تجربتك المجانية لاستكشاف قدرات النموذج المحدد.

الخطوة 4: احصل على مفتاح API الخاص بك للمصادقة مع واجهة برمجة التطبيقات، سنزودك بمفتاح API جديد. بالدخول إلى صفحة “الإعدادات”، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.

الخطوة 5: ثبت واجهة برمجة التطبيقات ثبت واجهة برمجة التطبيقات باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة التي تستخدمها.

بعد التثبيت، استورد المكتبات الضرورية إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة واجهة برمجة التطبيقات باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع نماذج اللغات الكبيرة من Novita AI. هذا مثال على استخدام واجهة برمجة تطبيقات إكمال المحادثات لمستخدمي بايثون.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/openai",
    api_key="session_rDfpD7GWNXFvnoIbmYNFkVlStqevDItFJac__3tAuw3ZiENHe3wm498Kv9rZEc5JhZgEJ7c9To5Y3EmZZewMbw==",
)

model = "zai-org/glm-4.5v"
stream = True # or False
max_tokens = 32768
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)
  
  

بناء أداة بسيطة للتعرف على الصور باستخدام MCP و GLM.

إذا كنت تريد الاستفادة من قدرات GLM—مثل بناء أداة بسيطة للتعرف على الصور لتوضيح تكامله للتعرف البصري والاستدلال—يمكنك استخدام وظيفة MCP المدعومة من Novita AI. أدناه كود العينة:

import os
import sys
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import requests
import uvicorn
from starlette.applications import Starlette
from starlette.routing import Mount

base_url = "https://api.novita.ai/v3"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {os.environ['NOVITA_API_KEY']}"
}

mcp = FastMCP("Novita_API")

@mcp.tool()
def list_models() -> str:
    """
    List all available models from the Novita API.
    """
    url = base_url + "/openai/models"
    response = requests.request("GET", url, headers=headers)
    data = response.json()["data"]

    text = ""
    for i, model in enumerate(data, start=1):
        text += f"Model id: {model['id']}\
"
        text += f"Model description: {model['description']}\
"
        text += f"Model type: {model['model_type']}\
\
"

    return text

@mcp.tool()
def get_model(model_id: str, message) -> str:
    """
    Provide a model ID and a message to get a response from the Novita API.
    """
    url = base_url + "/openai/chat/completions"
    payload = {
        "model": model_id,
        "messages": [
            {
                "content": message,
                "role": "user",
            }
        ],
        "max_tokens": 200,
        "response_format": {
            "type": "text",
        },
    }
    response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)
    content = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
    return content

@mcp.tool()
def vision_chat(model_id: str, image_url: str, question: str) -> str:
    """
    Use GLM-4.1V-9B-Thinking to answer a question about an image.
    """
    url = base_url + "/openai/chat/completions"
    payload = {
        "model": model_id,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "image_url",
                        "image_url": {
                            "url": image_url,
                        }
                    },
                    {
                        "type": "text",
                        "text": question,
                    }
                ]
            }
        ],
        "max_tokens": 500
    }
    response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
    return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]

if __name__ == "__main__":
   # Run using stdio transport
   mcp.run(transport="stdio")

إذا كنت تريد الحصول على التفاصيل، يمكنك الاطلاع على هذا المقال: كيف تبني خادم MCP الأول لك مع Novita AI!

بعد مقارنة هذه النماذج، من الواضح أن كلاً من GLM 4.5V و Qwen 2.5-VL قويان للغاية. يعتمد النموذج “الأفضل” حقًا على حالة الاستخدام والقيود المحددة. سنختتم بأسئلة شائعة مختصرة تعالج بعض الأسئلة العملية المتبقية:

ما هي التحسينات المعمارية الرئيسية في GLM-4.5V؟ فقط الإصدارات الأصغر (≤13B) يمكنها العمل على وحدة معالجة رسومية واحدة؛ تتطلب النماذج كاملة الحجم إعدادات وحدات معالجة رسومية متعددة أو استدلال سحابي.

هل تدعم هذه النماذج لغات غير الإنجليزية والصينية؟ قوتها الأساسية في الإنجليزية والصينية، ولكنها يمكنها التعامل مع بعض اللغات الأخرى بجودة متغيرة.

هل يمكنني ضبط هذه النماذج دقيقًا لمهمتي؟ نعم، يمكن ضبط كلا النموذجين دقيقًا أو تكييفهما باستخدام تقنيات مثل LoRA، ولكن تتطلب النماذج الكبيرة قدرة حسابية كبيرة.

Novita AI هي منصة سحابية شاملة تمكين طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. واجهات برمجة تطبيقات متكاملة، بدون خوادم، مثيلات GPU — الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها. أزل البنية التحتية، ابدأ مجانًا، وحقق رؤيتك في الذكاء الاصطناعي.

قراءة موصى بها

• دليل تعليمي: كيفية الوصول إلى Qwen2.5-VL-72B محليًا، عبر واجهة برمجة التطبيقات، على GPU سحابي
• GPT OSS 120B مقابل Qwen3 235B Thinking 2507: محادثة أو برمجة؟
• Qwen3 Embedding 8B: بحث قوي، تخصيص مرن، ومتعدد اللغات