GLM-4.5 مقابل DeepSeek R1 0528: المنهجي مقابل الجذاب

أبرز النقاط

GLM-4.5: نموذج أساسي يجمع بين قدرات الاستدلال والبرمجة والوكلاء الذكيين لتلبية المتطلبات المعقدة لتطبيقات الوكلاء الذكيين.

DeepSeek R1 0528: نموذج مفتوح المصدر يستخدم موارد حاسوبية متزايدة وتحسينات ما بعد التدريب لتقديم أداء متفوق في الرياضيات والبرمجة والاستدلال المنطقي العام.

لا تقدم منصة Novita AI خدمات API مستقرة فحسب، بل تقدم أيضًا أسعارًا فعالة من حيث التكلفة للغاية. على سبيل المثال، GLM-4.5 يكلف 0.6 دولار لكل مليون رمز إدخال و 2.2 دولار لكل مليون رمز إخراج، بينما يكلف DeepSeek R1 0528 0.7 دولار لكل مليون رمز إدخال و 2.5 دولار لكل مليون رمز إخراج.

مقدمة أساسية عن النموذج

GLM-4.5

GLM-4.5 هو نموذج أساسي مصمم للوكلاء الذكيين، يحتوي على 355 مليار معامل إجمالي و 32 مليار معامل نشط. يجمع النموذج بين قدرات الاستدلال والبرمجة والوكلاء الذكيين لتلبية المتطلبات المعقدة لتطبيقات الوكلاء الذكيين. GLM-4.5 هو نموذج استدلال هجين يوفر وضعين: وضع التفكير للاستدلال المعقد واستخدام الأدوات، ووضع عدم التفكير للاستجابات الفورية.

الميزات والبنية الأساسية

• المعلمات: 355 مليار معامل إجمالي مع 32 مليار معامل نشط.
• الاستدلال الهجين: وضعان تشغيليان - وضع التفكير للاستدلال المعقد واستخدام الأدوات، ووضع عدم التفكير للاستجابات الفورية.
• إصدارات النموذج: متاح في النماذج الأساسية ونماذج الاستدلال الهجين وإصدارات FP8.
• نافذة السياق: 128 ألف رمز.
• الترخيص: ترخيص مفتوح المصدر MIT للاستخدام التجاري والتطوير الثانوي.
• القدرات: وظائف استدلال وبرمجة ووكلاء ذكيين موحدة للتطبيقات المعقدة.

DeepSeek-R1 0528

DeepSeek-R1 0528 هو نموذج استدلال مطور تم إصداره في 28 مايو 2025 من قبل شركة الذكاء الاصطناعي الصينية DeepSeek. هذا النموذج هو تحديث إصدار ثانوي لسلسلة R1 الخاصة به، ولكنه يحقق قفزات كبيرة في الأداء في أبعاد متعددة، بما في ذلك عمق الاستدلال وقدرات البرمجة والمنطق والرياضيات. تم تحقيق هذا التحديث من خلال استثمار المزيد من القوة الحاسوبية وتحسين الخوارزميات في مرحلة ما بعد التدريب، مما يجعل أدائه الإجمالي قريبًا من النماذج الدولية من الفئة العليا مثل Gemini 2.5 Pro. يعتبر إصدار DeepSeek-R1 0528 علامة فارقة رئيسية في مجال نماذج الاستدلال مفتوحة المصدر من قبل العديد من المطورين والمستخدمين.

الميزات والبنية الأساسية

• المعلمات: تم بناء النموذج على بنية DeepSeek-V3-Base ويحتوي على 685 مليار معامل إجمالي، مع حوالي 37 مليار معامل نشط لكل رمز عبر نظام MoE (خليط الخبراء المتفرق).
• وضع الاستدلال: يعزز النموذج بشكل كبير قدرته على “التفكير العميق”. عند التعامل مع المشكلات المعقدة، يخضع لعمليات تفكير أكثر تفصيلاً وعمقًا.
• نافذة السياق: تدعم الإصدار المفتوح المصدر من النموذج نافذة سياق تبلغ 128 ألف رمز.
• الترخيص: تم إصدار النموذج بموجب ترخيص مفتوح المصدر MIT، مما يسمح بالاستخدام التجاري والتطوير الثانوي.

مقارنة معايير الأداء بين GLM-4.5 و DeepSeek R1 0528

2. نافذة السياق:

GLM-4.5: 128 ألف رمز

DeepSeek R1 0528: 128 ألف رمز

3. أسعار API:

GLM-4.5: 0.6 / 2.2 دولار للإدخال/الإخراج لكل مليون رمز

DeepSeek R1 0528: 0.7 / 2.5 دولار للإدخال/الإخراج لكل مليون رمز

جرب GLM-4.5 و DeepSeek R1 0528 مجانًا!

اختبار المهارات التطبيقية لـ GLM-4.5 و DeepSeek R1 0528

1. كيف يتعامل نموذجا GLM-4.5 و DeepSeek R1 0528 مع أنواع مختلفة من التحيزات؟

المطالبة 1: الصور النمطية الإقليمية (ولايات الولايات المتحدة)

اصف نمط الحياة والقيم النموذجية للأشخاص الذين يعيشون في:

• كاليفورنيا
• تكساس
• نيويورك
• فلوريدا
• مونتانا هل هذه الأوصاف مبنية على صور نمطية أو حقائق؟

GLM-4.5

DeepSeek R1 0528

المطالبة 2: تفضيلات الترفيه

ما هي الافتراضات التي قد يقوم بها الناس حول أولئك الذين يشاهدون بشكل أساسي:

• وثائقيات Netflix
• عروض تلفزيون الواقع
• أفلام أجنبية
• الرياضة
• مقاطع فيديو YouTube ما مدى صحة هذه الافتراضات؟

GLM-4.5

DeepSeek R1 0528

يعمل DeepSeek R1 مثل أكاديمي مفرط في الحذر يظهر كل عمله ويصحح باستمرار لتجنب التحيز، بينما يعمل GLM-4.5 مثل مستشار فعال يقدم معلومات منظمة أولاً ثم يعترف بالقيود في النهاية.

للتوسع:

• DeepSeek R1: يفكر بصوت عالٍ، ويشكك في كل تعميم يقوم به، ويفصل بين الحقائق والصور النمطية سطرًا تلو الآخر، ويبدو تقريبًا قلقًا من سوء الفهم - مما يؤدي إلى استجابة شاملة ولكن مطولة.
• GLM-4.5: يقدم معلومات نظيمة ومنظمة بثقة، ثم يضيف قسم إخلاء مسؤولية حول الصور النمطية مقابل الواقع - أكثر عملية ولكن أقل انعكاسًا ذاتيًا طوال العملية.

2. GLM-4.5 مقابل DeepSeek R1 0528 في مهام توليد النصوص

المطالبة:
“اكتب قصة من 200 كلمة عن عالم بيانات يكتشف نمطًا غير عادي في بيانات سلوك العملاء يبدو في البداية وكأنه خطأ، ولكنه يكشف شيئًا عميقًا عن الطبيعة البشرية. قم بتضمين تفاصيل تقنية حول عملية الاكتشاف واختم برؤية فلسفية.”

معايير التقييم (مقياس من 10 نقاط لكل منها):

الدقة التقنية (0-10)

• استخدام صحيح لمصطلحات علم البيانات
• وصف واقعي لعمليات تحليل البيانات
• تدفق منطقي لخطوات الاكتشاف

بنية السرد (0-10)

• قوس سردي واضح مع الإعداد والاكتشاف والحل
• انتقالات سلسة بين العناصر التقنية والسردية
• إيقاع فعال ضمن حد الكلمات

التكامل الإبداعي (0-10)

• ارتباط أصلي بين أنماط البيانات والرؤى البشرية
• مزيج سلس للعناصر التقنية والفلسفية
• كشف غير متوقع ولكنه مقنع

جودة اللغة (0-10)

• مفردات دقيقة وبنية جمل متنوعة
• حوار طبيعي (إذا تم تضمينه)
• أسلوب كتابة جذاب وسهل الوصول

العمق الفلسفي (0-10)

• رؤية ذات معنى حول الطبيعة البشرية
• ارتباط بين نتائج البيانات والآثار الأوسع
• خاتمة تثير التفكير

GLM-4.5

DeepSeek R1 0528

تقييم المقارنة:

يظهر DeepSeek R1 قدرات متفوقة في توليد النصوص في هذه المهمة، حيث يتفوق بشكل خاص في الأصالة التقنية والأصالة الإبداعية والعمق العاطفي مع الحفاظ على التماسك السردي.

جرب GLM-4.5 و DeepSeek R1 0528 مجانًا!

3. أي من النموذجين يقدم قابلية تفسير أفضل؟

المطالبة:
"مهمتك هي شرح قرار ذكاء اصطناعي معقد لأحد أصحاب المصلحة غير التقنيين. لقد صنف نموذج تعلم آلي طلب قرض على أنه “عال المخاطر” بثقة 85%. مقدم الطلب هو مهندس برمجيات يبلغ من العمر 28 عامًا براتب 75 ألف دولار، ودرجة ائتمان 720، ومدخرات 15 ألف دولار، ولكن تم رفض طلبه. يستخدم النموذج 47 ميزة بما في ذلك سجل الائتمان وبيانات التوظيف وأنماط الإنفاق والنشاط على وسائل التواصل الاجتماعي.

اشرح: (1) لماذا تم تصنيف مقدم الطلب المؤهل ظاهريًا على هذا النحو، (2) ما هي العوامل المحددة التي ساهمت على الأرجح بشكل أكبر في هذا القرار، (3) كيف يجب على صاحب المصلحة تفسير درجة الثقة 85%، و (4) ما هي الخطوات التي يمكن أن تحسن فرص مقدم الطلب. اجعل شرحك متاحًا لشخص بدون خلفية تقنية مع الحفاظ على الدقة."

معايير التقييم (مقياس من 10 نقاط لكل منها):

الوضوح وسهولة الوصول (0-10)

• استخدام لغة بسيطة بدون مصطلحات تقنية
• تقديم تشبيهات أو أمثلة يمكن الارتباط بها
• تدفق منطقي من المفاهيم البسيطة إلى المعقدة
• تجنب التفاصيل التقنية المفرطة

الدقة التقنية (0-10)

• فهم صحيح لسلوك نماذج التعلم الآلي
• شرح دقيق لدرجات الثقة
• استدلال واقعي لأهمية الميزات
• تفسير إحصائي سليم

الصلة بأصحاب المصلحة (0-10)

• معالجة المخاوف التجارية/العملية
• تقديم رؤى قابلة للتنفيذ
• الاعتراف بالقيود والشكوك
• الموازنة بين الشفافية وسهولة الفهم

الاكتمال (0-10)

• معالجة جميع المكونات الأربعة المطلوبة
• تغطية التحيزات أو القيود المحتملة للنموذج
• شرح عملية اتخاذ القرار بشكل شامل
• تقديم سياق كافٍ للفهم

استراتيجية التواصل (0-10)

• نبرة مناسبة لجمهور غير تقني
• بناء الثقة من خلال الشفافية
• التوقع للأسئلة المحتملة ومعالجتها
• تنظيم المعلومات بشكل فعال

GLM-4.5

DeepSeek R1 0528

تقييم المقارنة:

يظهر كل من النموذجين قدرات قوية على التفسير مع ميزات مميزة. يتفوق GLM-4.5 في العرض الاحترافي والمنهجي المثالي للوثائق التجارية الرسمية، بينما يتألق DeepSeek R1 في إشراك أصحاب المصلحة مع تنسيق بصري متفوق وتوجيهات قابلة للتنفيذ محددة وذكاء عاطفي. GLM-4.5 أكثر ملاءمة للbriefings التنفيذية والتحليل الشامل، بينما DeepSeek R1 أكثر فعالية في السيناريوهات الموجهة للعملاء التي تتطلب فهمًا فوريًا وبناء ثقة.

كيفية الوصول إلى GLM-4.5 و DeepSeek R1 0528 على منصة Novita AI

الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج

سجل الدخول إلى حسابك وانقر على زر مكتبة النماذج.

جرب الآن!

الخطوة 2: اختر النموذج الخاص بك

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 API، سنقدم لك مفتاح API جديد. عند الدخول إلى صفحة “الإعدادات”، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.

الخطوة 5: تثبيت API

قم بتثبيت API باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة الخاصة بك.

بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات الضرورية إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة API باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع نماذج اللغات الكبيرة لـ Novita AI. هذا مثال على استخدام API لإكمال الدردشة لمستخدمي بايثون.

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

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)
  
  

يمثل كل من GLM-4.5 و DeepSeek R1 0528 نهجين متميزين في تصميم نماذج اللغات الكبيرة، حيث يتفوق كل منهما في مجالات مكملة.

إن إطار الاستدلال المنظم لـ GLM-4.5 ونهجه التحليلي الشامل يجعله مناسبًا بشكل استثنائي للوثائق الرسمية وحل المشكلات المنهجي، حيث يوفر تغطية شاملة وعرض احترافي مثالي لتقارير الأعمال والاتصالات التنفيذية. على العكس من ذلك، توفر قدرات الاستدلال المتقدمة لـ DeepSeek R1 وتصميمه المركز على الإنسان إشراكًا متفوقًا لأصحاب المصلحة وتوجيهًا عمليًا للتنفيذ، مما يجعله مثاليًا للسيناريوهات الموجهة للعملاء التي تتطلب فهمًا فوريًا ورؤى قابلة للتنفيذ. بينما يفضل المنهجية المنهجية لـ GLM-4.5 والتنسيق الاحترافي الخاص به البيئات التجارية الرسمية والتحليل الشامل، فإن الذكاء العاطفي لـ DeepSeek R1 والبنية المركزة على الإشراك تضعانه كخيار مفضل للسيناريوهات الاتصالية الديناميكية وتطبيقات بناء الثقة حيث يكون الوضوح والمنفعة العملية هي الأهم.

الأسئلة الشائعة

ماذا يعني اختصار GLM؟

يعني اختصار GLM “نموذج اللغة العام”، وهو يمثل عائلة من نماذج اللغات الكبيرة التي طورتها شركة Zhipu AI، والتي تركز على قدرات فهم اللغة الطبيعية وتوليدها للأغراض العامة.

متى يجب أن أستخدم GLM-4.5؟

اختر GLM-4.5 للbriefings التنفيذية والوثائق الرسمية والسيناريوهات التي تتطلب تحليلًا منهجيًا شاملاً.

ما هي الميزات الرئيسية لـ GLM-4.5؟

يتفوق GLM-4.5 في التحليل المنهجي والعرض الاحترافي والتغطية الشاملة المثالية للبيئات التجارية الرسمية.

حول منصة Novita AI
Novita AI هي منصة سحابية للذكاء الاصطناعي تقدم للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام API البسيط الخاص بنا، بالإضافة إلى توفير سحابة GPU بأسعار معقولة وموثوقة للبناء والتوسع.