GLM 4.5 هو نموذج لغوي كبير متطور مصمم بقدرات وكيلية مدمجة - مما يعني أنه يمكنه التفكير واتخاذ الإجراءات واستخدام الأدوات في سير عمل البرمجة الفعلية. في المعايير عبر 52 مهمة برمجة واقعية - تتراوح من تطوير الواجهة الأمامية إلى تصميم الخوارزميات - أدى GLM 4.5 بشكل تنافسي مع نماذج من الدرجة الأولى مثل Claude 4 Sonnet وKimi K2 وQwen3-Coder.
مع التكامل السلس مع أدوات مثل Claude Code وTrae، يصبح GLM 4.5 وكيل برمجة عالي الكفاءة. سيرشدك هذا الدليل خلال كيفية اختبار وتشغيل GLM 4.5 في Trae، وهي واحدة من أكثر بيئات التطوير المتكاملة مرونة وصديقة للمطورين للبرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
هل يغير GLM 4.5 حقًا مستقبل وكلاء الذكاء الاصطناعي للبرمجة؟
لتقييم قدرات GLM-4.5 الوكيلية في البرمجة، استخدمنا Claude Code لتقييم الأداء مقابل Claude-4-Sonnet وKimi K2 وQwen3-Coder عبر 52 مهمة برمجة تغطي تطوير الواجهة الأمامية، تطوير الأدوات، تحليل البيانات، الاختبار، وتنفيذ الخوارزميات. تم إجراء جميع التقييمات في بيئات اختبار معزولة من خلال تفاعل بشري متعدد الجولات مع معايير تقييم موحدة لضمان الاتساق وقابلية التكرار - من Z AI
1. أداء قوي وجهاً لوجه
- مقابل Claude 4 Sonnet: فاز GLM-4.5 بنسبة 40.4% من الوقت لكنه خسر 50%، مما يشير إلى أداء تنافسي مع نموذج رائد.
- مقابل Kimi K2: فاز GLM-4.5 بنسبة 53.9%، مما يظهر تفوقًا واضحًا.
- مقابل Qwen3-Coder: سيطر GLM-4.5 بنسبة 80.8% من الانتصارات - تقدم حاسم.
يشير هذا إلى أن GLM-4.5 يتفوق أو يوازي وكلاء البرمجة من الدرجة الأولى في سيناريوهات التطوير الواقعية.
2. أفضل كفاءة في استخدام الأدوات
- أعلى معدل نجاح في استدعاء الأدوات: 90.6%، أفضل من Claude 4 Sonnet (89.5%) وأفضل بكثير من Qwen3-Coder (77.1%).
- هذا أمر حاسم في البرمجة الوكيلية، حيث غالبًا ما يحدد تكامل الأدوات السلس الموثوقية.
3. استخدام متوازن للرموز
- يستخدم رموزًا أكثر من Claude لكنه أقل بكثير من Qwen3-Coder.
- GLM-4.5: 1.39 مليون رمز/تفاعل
- Claude: 696 ألف رمز
- Qwen3-Coder: 2.07 مليون رمز
يحقق توازنًا وسطًا: قوي بما يكفي ليكون فعالاً، لكنه ليس مكلفًا بشكل مفرط.
لماذا يعمل GLM 4.5 بشكل أفضل مع Claude Code أو Trae؟
1. مُحسَّن للتفاعلات الوكيلية
تم تصميم GLM 4.5 للعمل كوكيل - قادر على اتخاذ الإجراءات واستخدام الأدوات وإدارة المهام. تم بناء Claude Code وTrae لدعم مثل هذا السلوك الوكيلي من خلال السماح بالتكامل السلس مع واجهات برمجة التطبيقات والأدوات الخارجية وسير العمل المعقدة.
2. سلاسل أدوات غنية ودعم واجهات برمجة التطبيقات
توفر هذه المنصات وصولاً مسبق التكوين إلى سلاسل الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات. يمكن لـ GLM 4.5 استدعاء هذه الأدوات مباشرة لأتمتة مهام مثل الاختبار والنشر والتوثيق وتحليل البيانات - مما يعظم فائدته كمساعد برمجة ذكي.
3. واجهات برمجة عالية الدقة
توفر Claude Code وTrae بيئات بميزات مثل:
- إكمال تلقائي مدرك للسياق
- فحص النحو والتنقيط
- دعم متعدد اللغات
يتوافق هذا جيدًا مع قدرات GLM 4.5 المتقدمة في توليد وإعادة هيكلة الكود، مما يحسن الدقة وإنتاجية المطور.
4. حلقات ردود فعل فورية
يستفيد GLM 4.5 من قدرات ردود الفعل الفورية التي توفرها هذه المنصات. سواء كان تصحيح الأخطاء أو تحسين الكود أو اقتراح تغييرات في البنية، يمكن للنموذج تكييف مخرجاته فورًا بناءً على استجابات النظام.
5. تعاون قابل للتوسع
تقدم كل من Claude Code وTrae ميزات تعاونية مثل مساحات العمل المشتركة والتحرير المباشر وتعيين المهام. هذا يعزز دور GLM 4.5 كمساعد برمجة قائم على الفريق، ويدعم المهندسين في كل من البيئات الفردية والجماعية.
6. تحسين أداء مُصمم خصيصًا
تم ضبط هذه البيئات للحصول على أقصى استفادة من نماذج اللغة الكبيرة مثل GLM 4.5. يشمل ذلك إدارة طول السياق بكفاءة، وتخزين التفاعلات مؤقتًا، وتبسيط استدعاء الأدوات - مما يضمن أداء سريعًا ومستقرًا حتى مع المشاريع الكبيرة.
أي واحد يجب أن تختار: Claude Code أم Trae؟
ما هو Claude Code؟
مصمم كواجهة وكيلية قائمة على CLI، يتيح Claude Code التنسيق السلس للأدوات وسير العمل عبر إطاره المتوافق مع Anthropic، الذي يدعمه GLM‑4.5 بشكل خارج الصندوق.
ما هو Trae؟
يعكس التكامل النشط لـ GLM‑4.5 في Trae الطلب المتزايد على نماذج وكيلية منخفضة التكلفة وعالية الأداء. يمكن للمستخدمين توصيل GLM‑4.5 بمكدس الأتمتة الخاص بهم دون إعادة تجهيز البنية التحتية الحالية.
- أتمتة موجهة بواسطة الطرفية وسير عمل المستودع الكامل
- المفضل: Claude Code
يتفوق Claude Code في سير العمل الوكيلية القائمة على CLI: تحرير الملفات، تشغيل الاختبارات، تطبيق إعادة الهيكلة، إدارة Git (الالتزامات، طلبات السحب)، وتصحيح الأخطاء من البداية إلى النهاية - كل ذلك عبر أوامر اللغة الطبيعية في الطرفية مع الحد الأدنى من احتكاك واجهة المستخدم.
المهام المثالية: النماذج الأولية القائمة على CLI، إصلاح الأخطاء، تعديلات الكود المتكاملة مع Git، تدفقات التكامل المستمر.
- البرمجة القائمة على GUI/IDE، الإكمال التلقائي المباشر ووضع البناء
- المفضل: Trae
كبيئة تطوير متكاملة كاملة مبنية حول VS Code، يقدم Trae الدردشة القائمة على المحرر، إكمال الكود المضمّن، التوليد المدفوع بالتعليقات، ووضع البناء - حيث يقوم الأداة بتفكيك أمر إلى خطوات، ويعرض التغييرات المقترحة، ويطبقها تلقائيًا.
المهام المثالية: البرمجة القائمة على المحرر، توليد الاختبارات في الوقت الفعلي، إعادة الهيكلة، بناء الميزات عبر ملفات متعددة، التطوير التكراري مع تغييرات معاينة.
- التخطيط المفاهيمي أو النماذج الهيكلية الأولية
- المفضل: Claude Code
يستخدم العديد من المستخدمين Claude Code لنمذجة الميزات الأولية بسرعة باستخدام أوامر عالية المستوى، دون الحاجة إلى كتابة مستندات تصميم مفصلة. إنه مناسب بشكل خاص لاستكشاف بدائل البنية أو توليد نماذج أولية بسيطة من المفهوم.
- تصحيح الأخطاء العميق، التكرار المدفوع بالاختبارات واقتراحات الالتزام
- المفضل: Claude Code
يقدم Claude Code أتمتة اختبار قوية، تحليل تتبع الأخطاء، وتوليد التزامات Git وطلبات السحب بسياق اللغة الطبيعية. يفضله العديد من المستخدمين لفرز الأخطاء القائمة على السيناريو وتطور الكود القائم على الاختبار.
- سير عمل وكيل مخصص، استخدام متعدد النماذج، وتجربة المطورين
- المفضل: Trae
وضع CLI مفتوح المصدر لـ Trae (مرخص بـ MIT) يدعم النماذج اللغوية المحلية، OpenAI، Claude، إلخ، مع البرمجة النصية باستخدام bash، ومسارات تنفيذ مسجلة. يحتل مرتبة عالية على SWE‑bench مع حل مستقل للمشكلات وتنسيق أدوات مرن.
- بيئات المشاريع الحساسة للتكلفة أو مفتوحة المصدر
- المفضل: Trae
Trae مجاني، مفتوح المصدر بالكامل، ولا يفرض قيودًا على البائعين. إنه مثالي للمطورين والفرق التي تسعى إلى السيطرة الكاملة على النشر، استخدام واجهة برمجة التطبيقات، وهيكل التكلفة - خاصة مع النماذج المستضاف محليًا.
فضل Claude Code إذا كنت تعمل بشكل أساسي في طرفية، وتحتاج إلى دعم اختبار متكامل والتحكم في الإصدارات، أو تحتاج إلى نمذجة أولية سريعة عبر أوامر اللغة على macOS/Linux.
اختر Trae إذا كنت تفضل تجربة برمجة GUI، وتخطط للعمل على Windows، وتحتاج إلى اقتراحات مضمنة حية، وتريد مرونة كاملة مفتوحة المصدر، أو تحتاج إلى تكامل متعدد النماذج وسير عمل قابل للتخصيص.
كيفية استخدام GLM 4.5 مع Claude Code وTrae؟
Novita AI هي منصة سحابية توفر وصولاً عبر واجهة برمجة التطبيقات إلى مجموعة واسعة من نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، بما في ذلك نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل LLaMA وDeepSeek وMistral وQwen والمزيد. مع Novita AI، يمكنك إنشاء حساب، وتوليد مفتاح API، والاختيار من بين عشرات النماذج المستضافة لدمجها في أدواتك.
تدمج Novita AI واجهة برمجة التطبيقات Anthropic لاستخدام GLM 4.5 في Claude Code وTrae، متفوقة على العديد من موفري الصناعة. كما توفر واجهات برمجة تطبيقات بسياق 131K وتكلفة $0.6/الإدخال و**$2.2/الإخراج**، مما يوفر دعمًا قويًا لتعظيم إمكانات GLM 4.5 كعامل برمجة.
المتطلبات الأساسية - الحصول على مفتاح API من Novita AI
الخطوة 1: تسجيل الدخول إلى حسابك والنقر على زر مكتبة النماذج.
الخطوة 2: اختر نموذجك
تصفح الخيارات المتاحة وحدد النموذج الذي يناسب احتياجاتك.
الخطوة 3: ابدأ نسختك التجريبية المجانية
ابدأ نسختك التجريبية المجانية لاستكشاف قدرات النموذج المختار.
الخطوة 4: احصل على مفتاح API الخاص بك
للمصادقة مع واجهة برمجة التطبيقات، سنقدم لك مفتاح API جديد. بالدخول إلى صفحة “الإعدادات”، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.
الخطوة 5: تثبيت واجهة برمجة التطبيقات
قم بتثبيت واجهة برمجة التطبيقات باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة الخاصة بك.
بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات الضرورية إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة واجهة برمجة التطبيقات باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع Novita AI LLM. هذا مثال على استخدام واجهة برمجة التطبيقات لإكمال المحادثة 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 Claude Code
الخطوة 1: تثبيت Claude Code
قبل تثبيت Claude Code، تأكد من أن نظامك يلبي الحد الأدنى من المتطلبات. يجب تثبيت Node.js 18 أو إصدار أعلى على بيئتك المحلية. يمكنك التحقق من إصدار Node.js الخاص بك عن طريق تشغيل node --version في الطرفية.
لنظام Windows
افتح موجه الأوامر ونفذ الأوامر التالية:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest
يضمن التثبيت العالمي أن Claude Code يمكن الوصول إليه من أي دليل على نظامك. يقوم الأمر npx win-claude-code@latest بتنزيل وتشغيل أحدث إصدار خاص بنظام Windows.
لنظام Mac وLinux
افتح الطرفية وقم بتشغيل:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
يمكن لمستخدمي Mac المتابعة مباشرة مع التثبيت العالمي دون الحاجة إلى أوامر إضافية خاصة بالمنصة. تقوم عملية التثبيت تلقائيًا بتكوين التبعيات الضرورية ومتغيرات PATH.
الخطوة 2: إعداد متغيرات البيئة
تكوّن متغيرات البيئة Claude Code لاستخدام Kimi-K2 عبر نقاط نهاية Novita AI. تخبر هذه المتغيرات Claude Code بمكان إرسال الطلبات وكيفية المصادقة.
لنظام Windows
افتح موجه الأوامر وقم بتعيين متغيرات البيئة التالية:
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<مفتاح Novita API>
set ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-4.5"
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-4.5"
استبدل <مفتاح Novita API> بمفتاح API الفعلي الذي حصلت عليه من منصة Novita AI. تظل هذه المتغيرات نشطة للجلسة الحالية ويجب إعادة تعيينها إذا أغلقت موجه الأوامر.
لنظام Mac وLinux
افتح الطرفية وقم بتصدير متغيرات البيئة التالية:
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<مفتاح Novita API>"
export ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-4.5"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-4.5"
الخطوة 3: بدء Claude Code
بعد اكتمال التثبيت والتكوين، يمكنك الآن بدء Claude Code في دليل مشروعك. انتقل إلى موقع المشروع المطلوب باستخدام الأمر cd:
cd <دليل-مشروعك>
claude .
تشير المعلمة نقطة (.) إلى Claude Code للعمل في الدليل الحالي. عند بدء التشغيل، سترى موجه Claude Code يظهر في جلسة تفاعلية.
يشير هذا إلى أن الأداة جاهزة لاستقبال تعليماتك. توفر الواجهة بيئة نظيفة وبديهية للتفاعلات البرمجية باللغة الطبيعية.
الخطوة 4: استخدام Claude Code في VSCode أو Cursor
يتكامل Claude Code بسلاسة مع بيئات التطوير الشائعة. يعزز سير العمل الحالي بدلاً من استبداله.
يمكنك استخدام Claude Code مباشرة في الطرفية داخل VSCode أو Cursor. يحافظ هذا على الوصول إلى أدوات التطوير المألوفة لديك مع الاستفادة من مساعدة الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى ذلك، تتوفر إضافات Claude Code لكل من VSCode وCursor. توفر هذه الإضافات تكاملًا أعمق مع هذه المحررات، وتقدم مساعدة مضمنة للذكاء الاصطناعي، واقتراحات كود، وميزات إدارة المشروع مباشرة داخل واجهة IDE الخاصة بك.
دليل Trae
الخطوة 1: فتح Trae والوصول إلى النماذج
قم بتشغيل تطبيق Trae. انقر على Toggle AI Side Bar في الزاوية العلوية اليمنى لفتح الشريط الجانبي للذكاء الاصطناعي. ثم، انتقل إلى إدارة الذكاء الاصطناعي واختر النماذج.
الخطوة 2: إضافة نموذج مخصص واختيار Novita كمزود واختيار النماذج
انقر على زر إضافة نموذج لإنشاء إدخال نموذج مخصص. في مربع حوار الإضافة، اختر المزود = Novita من القائمة المنسدلة.
من القائمة المنسدلة للنموذج، اختر النموذج المطلوب (DeepSeek-R1-0528، Kimi K2، GLM 4.5، DeepSeek-V3-0324، أو MiniMax-M1-80k). إذا لم يكن النموذج المحدد مدرجًا، فقط اكتب معرف النموذج الذي لاحظته من مكتبة Novita. تأكد من اختيار النوع الصحيح للنموذج الذي تريد استخدامه.
الخطوة 3: إدخال مفتاح API الخاص بك
انسخ مفتاح API الخاص بـ Novita AI من وحدة تحكم Novita الخاصة بك والصقه في حقل مفتاح API في Trae.
احصل على مفتاح API من Novita AI!
الخطوة 4: حفظ التكوين
انقر على إضافة نموذج للحفظ. سيتحقق Trae من مفتاح API واختيار النموذج في الخلفية.
يتميز GLM 4.5 بذكائه في استخدام الأدوات، ودقته التنافسية، واستخدامه المتوازن للموارد. يقدم Trae البيئة المثالية للمطورين لاستكشاف هذه القوة عمليًا، وذلك بفضل:
- تحرير الكود المباشر ووضع البناء
- دعم متعدد النماذج (بما في ذلك GLM 4.5 المستضاف عبر Novita)
- عدم وجود قيود على البائعين وطبيعة مفتوحة المصدر
سواء كنت تبني ميزات، أو تصحح أخطاء، أو تكتب اختبارات، أو تجرب أتمتة الذكاء الاصطناعي، فإن Trae + GLM 4.5 يمنحك المرونة والأداء لفعل المزيد وبسرعة.
الأسئلة الشائعة
ما الذي يميز GLM 4.5 للبرمجة؟
يدعم GLM 4.5 استدعاء الأدوات، الاستدلال متعدد الخطوات، تصحيح الأخطاء، وتوليد طلبات السحب. تفوق أو ساوى Claude 4 وKimi K2 وQwen3-Coder في معيار من 52 مهمة برمجة حقيقية.
لماذا استخدام Trae بدلاً من Claude Code؟
استخدم Trae إذا كنت تفضل تجربة GUI/IDE، تحرير الكود المباشر، تبديل النماذج، أو أدوات مفتوحة المصدر. اختر Claude Code إذا كنت تفضل سير عمل الطرفية، الأتمتة عبر سطر الأوامر، أو معالجة المهام القائمة على Git.
هل GLM 4.5 سريع وبأسعار معقولة؟
نعم. يعمل بشكل أسرع من معظم النماذج الكبيرة وأكثر فعالية من حيث التكلفة:
~90.6% معدل نجاح في استدعاء الأدوات
استخدام متوازن للرموز (1.39 مليون/تفاعل)
أسعار تنافسية عبر Novita AI ($0.6/الإدخال و $2.2/الإخراج)
Novita AI هي المنصة السحابية الشاملة التي تعزز طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. واجهات برمجة تطبيقات متكاملة، بدون خادم، GPU Instance — الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها. تخلص من البنية التحتية، ابدأ مجانًا، واجعل رؤيتك للذكاء الاصطناعي حقيقة.
قراءة موصى بها
ضبط DeepSeek R1-0528 بدقة: حلول أكثر فعالية من حيث التكلفة
Deepseek R1 0528 مقابل O3: هل يمكن لنموذج الصين التغلب على الأفضل؟
