اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب للبرمجة في بيئة الإنتاج لا يتعلق فقط بنتائج اختبارات الأداء. مع وصول النماذج مفتوحة المصدر إلى أداء متقدم، يواجه المطورون قرارًا حاسمًا: هل يحسنون من أجل السرعة والاستقرار، أم يعطون الأولوية للتكلفة وقدرات الاستدلال العميقة؟
يمثل GLM-4.7 و DeepSeek V3.2 نهجين مختلفين تمامًا. كلا النموذجين من نماذج MoE مرخصة بموجب ترخيص MIT وتمتلك قدرات تفكير، تم إصدارهما على بعد أسابيع قليلة من بعضهما في أواخر عام 2025. تخلق اختلافات بنيتهما المعمارية - نهج GLM-4.7 “التفكير قبل التصرف” مقابل تحسين الانتباه المتناثر لـ DeepSeek - ملفات أداء مختلفة جذريًا لسير عمل الإنتاج. تقارن هذه المقالة بين مقاييس الأداء ومقاييس السرعة وملاحظات المجتمع لمساعدة الفرق على اتخاذ قرارات نشر مستنيرة على منصة Novita AI.
نظرة عامة على النموذج
| الميزة | GLM-4.7 | DeepSeek V3.2 |
| المنظمة | Z.ai | DeepSeek AI |
| تاريخ الإصدار | 22 ديسمبر 2025 | 1 ديسمبر 2025 |
| المعلمات | 355B إجمالي / 32B مفعلة | 671B إجمالي / 37B مفعلة |
| البنيّة المعمارية | MoE مع أوضاع التفكير | MoE مع الانتباه المتناثر (DSA) |
| نافذة السياق | 200K إدخال / 128K إخراج | 163.84K إدخال / 64K إخراج |
| الترخيص | MIT (مفتوح المصدر) | MIT (مفتوح المصدر) |
| التسعير على Novita AI | 0.60 دولار لكل مليون إدخال، 2.20 دولار لكل مليون إخراج | 0.269 دولار لكل مليون إدخال، 0.40 دولار لكل مليون إخراج |
- GLM-4.7: يركز على استقرار مستوى الإنتاج بتصميم “التفكير قبل التصرف”، مع دمج نافذة سياق 200K وتوليد سريع جدًا، مما يجعله مناسبًا بشكل مثالي لسير عمل البرمجة التفاعلية منخفضة التأخير وعالية الدقة.
- DeepSeek V3.2: محسّن لكفاءة التكلفة عبر تقنية الانتباه المتناثر لـ DeepSeek، حيث يقدم إدخال وإخراج أقل تكلفة مع استخدام وقت تفكير أطول لدعم الاستدلال العميق وأحمال العمل الدفعية أو غير المتزامنة.
مقاييس الأداء
يدعم كلا النموذجين أوضاع التفكير وعدم التفكير مع ملفات أداء مختلفة عبر مهام البرمجة والاستدلال والمهام الوكيلية.
البرمجة واتباع التعليمات
| اختبار الأداء | GLM-4.7 (بدون تفكير/مع تفكير) | DeepSeek V3.2 (بدون تفكير/مع تفكير) |
| SciCode | 35% / 45% | 39% / 39% |
| IFBench | 55% / 68% | 49% / 61% |
| SWE-Bench | 73.8% | 73.1% |
في مهام البرمجة واتباع التعليمات، يتفوق GLM-4.7 باستمرار على DeepSeek V3.2 في اختبار IFBench وتفوق طفيف في اختبار SWE-Bench، مما يشير إلى التزام أقوى بالتعليمات المعقدة. يظهر DeepSeek V3.2 ميزة متواضعة في اختبار SciCode، لكن الأداء العام يظل متقاربًا جدًا بين النموذجين.
الاستدلال والمعرفة
| اختبار الأداء | GLM-4.7 (بدون تفكير/مع تفكير) | DeepSeek V3.2 (بدون تفكير/مع تفكير) |
| GPQA Diamond | 66% / 86% | 75% / 84% |
| AA-Omniscience Non-Hallucination | 8% / 10% | 7% / 18% |
| Humanity’s Last Exam | 6.1% / 25.1% | 10.5% / 22.2% |
عبر مقاييس الاستدلال والمعرفة، يظهر DeepSeek V3.2 أداء أقوى في اختبار GPQA Diamond واختبار Humanity’s Last Exam، بينما يحتفظ GLM-4.7 بميزة طفيفة في دقة عدم التخيل تحت إعدادات معينة. تشير النتائج بشكل عام إلى نقاط قوة مكملة: يميل DeepSeek إلى دقة استدلال أعلى، بينما يظهر GLM موثوقية واقعية أكثر استقرارًا في بعض الحالات.
المهام الوكيلية واستخدام الأدوات
| اختبار الأداء | GLM-4.7 (بدون تفكير/مع تفكير) | DeepSeek V3.2 (بدون تفكير/مع تفكير) |
| τ²-Bench Telecom | 94% / 96% | 79% / 91% |
| Terminal-Bench Hard | 30% / 32% | 33% / 36% |
| GDPval-AA | 35% / 35% | 20% / 34% |
في المهام الوكيلية واستخدام الأدوات، يظهر GLM-4.7 ميزة واضحة في اختبار τ²-Bench Telecom و GDPval-AA، مما يشير إلى موثوقية أقوى في تنفيذ الأدوات المنظمة. يؤدي DeepSeek V3.2 أداء أفضل قليلاً في اختبار Terminal-Bench Hard، لكن GLM-4.7 يبدو أكثر اتساقًا بشكل عام عبر مقاييس الأداء الموجهة للوكلاء.
الاستدلال لسياقات طويلة
| اختبار الأداء | GLM-4.7 (بدون تفكير/مع تفكير) | DeepSeek V3.2 (بدون تفكير/مع تفكير) |
| AA-LCR | 36% / 64% | 39% / 65% |
يتفوق DeepSeek V3.2 بشكل طفيف على GLM-4.7 في اختبار AA-LCR (39%/65% مقابل 36%/64%) في وضع عدم التفكير. الفروق صغيرة، مما يشير إلى أداء استدلال لسياقات طويلة متشابه إلى حد كبير.
تحليل السرعة والتأخير
تؤثر سرعة الأداء بشكل مباشر على إنتاجية المطورين في بيئات الإنتاج.
| GLM-4.7 (بدون تفكير/مع تفكير) | DeepSeek V3.2 (بدون تفكير/مع تفكير) | |
| التأخير: يحقق GLM-4.7 وقتًا أقل ملحوظًا للحصول على الرمز الأول مقارنة بـ DeepSeek V3.2، مما يتيح استجابات أولية أسرع وتفاعلية أفضل. | ||
| الكفاءة: في وضع التفكير، يتطلب GLM-4.7 وقت تفكير أقل بكثير، مما يشير إلى حساب داخلي أكثر كفاءة. | ||
| الإنتاجية: بسرعة إخراج تبلغ 127-136 رمزًا في الثانية، يتفوق GLM-4.7 بفارق كبير على DeepSeek V3.2 الذي تبلغ سرعته 31-32 رمزًا في الثانية، مما يجعله أكثر ملاءمة للسيناريوهات عالية الإنتاجية. |
تحليل التكلفة على Novita AI
| مكون التكلفة | GLM-4.7 | DeepSeek V3.2 | الفرق |
| الإدخال | 0.60 دولار لكل مليون | 0.269 دولار لكل مليون | أرخص بنسبة 55% |
| قراءة الذاكرة المؤقتة | 0.11 دولار لكل مليون | 0.1345 دولار لكل مليون | أغلى بنسبة 18% |
| الإخراج | 2.20 دولار لكل مليون | 0.40 دولار لكل مليون | أرخص بنسبة 82% |
مقارنة تكلفة الرموز:
- يقدم DeepSeek V3.2 إدخال أرخص بنسبة 55% ومعالجة إخراج أرخص بنسبة 82%
- للجلسات النموذجية (10K إدخال، 5K إخراج): تكلفة GLM-4.7 هي 0.017 دولار، بينما تكلفة DeepSeek 0.00469 دولار (أرخص بنسبة 72%)
- تسعير قراءة الذاكرة المؤقتة متشابه، مع كون DeepSeek أعلى قليلاً (0.1345 دولار مقابل 0.11 دولار لكل مليون)
كيفية النشر: واجهة برمجة التطبيقات (API)، حزمة تطوير البرمجيات (SDK)، والتكاملات مع منصات طرف ثالث
يمكنك البدء بتجربة GLM-4.7 و DeepSeek V3.2 على ساحة لعب Novita AI: لا يتطلب كودًا، ولا يحتاج إلى إعداد.
ساحة لعب Novita AI
الخيار أ: واجهة برمجة التطبيقات (API)
الحصول على مفتاح API الخاص بك على Novita AI
- الخطوة 1: إنشاء حساب أو تسجيل الدخول إلى حسابك: قم بزيارة
[https://novita.ai](https://novita.ai)وسجل حسابًا جديدًا أو سجل الدخول. - الخطوة 2: الانتقال إلى إدارة المفاتيح: بعد تسجيل الدخول، ابحث عن “مفاتيح API”.
- الخطوة 3: إنشاء مفتاح جديد: انقر على زر “إضافة مفتاح جديد”.
- الخطوة 4: احفظ مفتاحك فورًا: انسخ المفتاح واحفظه بمجرد إنشائه؛ فهو يظهر مرة واحدة فقط.
الاتصال بـ Novita عبر نقطة النهاية
فقط قم بتغيير:
base_url:https://api.novita.ai/openaiapi_key: مفتاح Novita الخاص بكmodel:deepseek/deepseek-v3.2أوzai-org/glm-4.7
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v3.2",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=262144,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
الخيار ب: حزمة تطوير البرمجيات (SDK)
إذا كنت تبني سير عمل وكيلية (التوجيه، التسليم، استدعاءات الأدوات/الوظائف)، فإن Novita تعمل مع حزم SDK متوافقة مع OpenAI مع تغييرات طفيفة:
- جاهزة للإدراج الفوري تمامًا: احتفظ بمنطق العميل الحالي الخاص بك؛ فقط قم بتغيير base_url + model
- جاهزة للتنسيق: سهلة تنفيذ التوجيه (الافتراضي هو Flash → تصعيد إلى GLM-4.7)
- الإعداد: وجه إلى
https://api.novita.ai/openai، عيّنNOVITA_API_KEY، اخترdeepseek/deepseek-v3.2أوzai-org/glm-4.7
الخيار ج: منصات طرف ثالث
يمكنك أيضًا تشغيل النماذج المستضافة على Novita عبر الأنظمة البيئية الشائعة:
- أطر الوكلاء وبناة التطبيقات: اتبع أدلة التكامل خطوة بخطوة من Novita للاتصال بالأدوات الشائعة مثل Continue، AnythingLLM، LangChain، و Langflow.
- مركز Hugging Face: تم إدراج Novita كـ مزود استدلال على منصة Hugging Face، لذا يمكنك تشغيل النماذج المدعومة عبر سير عمل ومجموعة أدوات مزود Hugging Face.
- واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI: نقاط نهاية نماذج اللغات الكبيرة (LLM) من Novita متوافقة مع معيار واجهة برمجة تطبيقات OpenAI، مما يسهل ترحيل التطبيقات الحالية ذات النمط الخاص بـ OpenAI والاتصال بالعديد من الأدوات المتوافقة مع OpenAI ( Cline، Cursor، Trae و Qwen Code).
- واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع Anthropic: توفر Novita أيضًا وصولًا متوافقًا مع حزمة SDK لـ Anthropic حتى تتمكن من دمج النماذج المدعومة من Novita في سير عمل البرمجة الوكيلية ذات النمط الخاص بـ Claude Code.
- OpenCode: تم دمج Novita AI الآن مباشرة في OpenCode كـ مزود مدعوم، لذا يمكن للمستخدمين اختيار Novita في OpenCode دون تكوين يدوي.
توصيات حالات الاستخدام
اختر GLM-4.7 لـ:
- مساعدو البرمجة التفاعلية/بيئات التطوير المتكاملة (IDE) (سريع: رمز أول خلال 0.68 ثانية، توليد بسرعة 127-136 رمزًا في الثانية)
- استخدام الأدوات الحرج للإنتاج (موثوقية عالية: 94-96% في اختبار τ²-Bench)
- عمل الواجهة الأمامية/واجهة المستخدم (كود واجهة مستخدم أنظف وأكثر جاذبية وفقًا لملاحظات المجتمع)
- الاستدلال مع انتظار منخفض (حوالي 14.7 ثانية من التفكير: توازن جيد للتصميم والمراجعات والميزات المعقدة)
- قواعد بيانات برمجية كبيرة (سياق 200K؛ معالجة قوية للسياقات الطويلة، خاصة في وضع عدم التفكير)
اختر DeepSeek V3.2 لـ:
- أحمال العمل ذات الميزانية المحدودة / الحجم العالي (توفير ~55% في تكلفة الإدخال و ~82% في تكلفة الإخراج)
- الاستدلال العميق والتحليل الاهتمام بالسلامة (تفكير أطول يبلغ 61.6 ثانية؛ استدلال قوي للسياقات الطويلة وتخيل منخفض)
- المهام غير المتزامنة/الدفعية (السرعة الأبطأ 31-32 رمزًا في الثانية مناسبة للوثائق الليلية والتحليل المجدول وتوليد الاختبارات الجماعية)
- مراحل البحث/الاستكشاف حيث يكون التأخير أقل أهمية من الشمولية.
الخلاصة
يحسن كل من GLM-4.7 و DeepSeek V3.2 لأولويات مختلفة. يقدم GLM-4.7 سرعة (127-136 رمزًا في الثانية)، واستقرارًا، وموثوقية إنتاج بتكلفة أعلى (2.20 دولار لكل مليون إخراج). يوفر DeepSeek V3.2 توفيرًا في التكلفة بنسبة 82% وقدرات استدلال أعمق (65% للسياقات الطويلة، 18% لعدم التخيل) مع إخراج أبطأ (31-32 رمزًا في الثانية).
كلا النموذجين متاحان على Novita AI مع تسعير تنافسي، وواجهات برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI، وترخيص MIT كامل. توفر بنية Novita AI الأساسية وصولاً موثوقًا إلى كلا النموذجين مع دعم الذاكرة المؤقتة وخيارات نشر مرنة.
Novita AI هي منصة سحابة للذكاء الاصطناعي تقدم للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام واجهة برمجة التطبيقات البسيطة الخاصة بنا، مع توفير سحابة GPU بأسعار معقولة وموثوقة للبناء والتوسع.
الأسئلة الشائعة
ما هو GLM-4.7؟
GLM-4.7 هو نموذج MoE مفتوح المصدر يحتوي على 355B معلمة (32B مفعلة) تم إصداره بواسطة Z.ai في ديسمبر 2025. يتميز بتوليد إخراج سريع (127-136 رمزًا في الثانية)، ونافذة سياق 200K، وبنيّة معمارية “التفكير قبل التصرف” محسّنة لسير عمل البرمجة في الإنتاج مع التركيز على السرعة والاستقرار.
ما هو DeepSeek V3.2؟
DeepSeek V3.2 هو نموذج MoE مرخص بموجب MIT يحتوي على 671B معلمة (37B مفعلة) تم إصداره في ديسمبر 2025. يستخدم بنية الانتباه المتناثر لـ DeepSeek (DSA) من أجل كفاءة التكلفة - إدخال أرخص بنسبة 55% وإخراج أرخص بنسبة 82% مقارنة بالمنافسين. محسّن لمهام الاستدلال العميق ومعالجة الدفعات.
أيهما أفضل: GLM-4.7 أم DeepSeek V3.2؟
لا يوجد أي منهما “أفضل” بشكل عام - حيث يحسن كل منهما لأولويات مختلفة. اختر GLM-4.7 لسير العمل التفاعلية التي تتطلب سرعة (إخراج أسرع 4 مرات) واستقرارًا. اختر DeepSeek V3.2 للمشاريع الحساسة للتكلفة (أرخص بنسبة 82%) ومهام الاستدلال العميق.
