GLM 5.3

• GPQA Diamondأسئلة اختيار من متعدد صعبة جدًا في الأحياء والفيزياء والكيمياء كتبها حاملو دكتوراه. الإجابة العشوائية تحقق 25%.90.9%المرتبة 23 من 116
• رياضيات AIMEمسائل رياضيات بمستوى المسابقات على نمط مسابقة AIME الأمريكية. نسبة المسائل المحلولة.91.1%المرتبة 38 من 112
• FrontierMathمسائل رياضيات أصلية غير منشورة كتبها رياضيون محترفون، من المستوى المتقدم إلى مستوى البحث العلمي. نسبة المحلول منها.68.8%المرتبة 21 من 73
• SimpleQA Verifiedأسئلة معلومات قصيرة. تقيس عدد المرات التي يقدّم فيها النموذج المعلومة الصحيحة بدل أن يختلق إجابة.41.0%المرتبة 37 من 69

بيانات الاختبارات: Epoch AI، بترخيص CC BY 4.0

عدد الشركات التي تقدّم هذا النموذج عبر واجهة برمجية: 39. الأسعار لكل مليون رمز، من الأرخص إلى الأغلى.

تأتي بيانات التوفر والأسعار من الواجهة البرمجية العامة لـ OpenRouter وتُحدَّث يوميًا. التوفر هو نسبة الطلبات الناجحة خلال آخر 24 ساعة. يشغّل بعض المزوّدين نسخة مضغوطة من النماذج المفتوحة (fp8 أو int4)، وهي أرخص لكنها قد تكون أقل دقة بقليل.

استدعِ GLM 5.3 عبر واجهة OpenRouter البرمجية المتوافقة مع واجهة OpenAI: أنشئ مفتاحًا على openrouter.ai ثم شغّل أحد هذه الأمثلة.

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "z-ai/glm-5.3", "messages": [{"role": "user", "content": "مرحبًا! ماذا يمكنك أن تفعل؟"}]}'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"])
reply = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-5.3",
    messages=[{"role": "user", "content": "مرحبًا! ماذا يمكنك أن تفعل؟"}],
)
print(reply.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1", apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY });
const reply = await client.chat.completions.create({
  model: "z-ai/glm-5.3",
  messages: [{ role: "user", content: "مرحبًا! ماذا يمكنك أن تفعل؟" }],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);

تعمل الشيفرة نفسها مع كل النماذج في هذا الموقع، ولا يتغير إلا معرّف النموذج. كما تقدّم مختبرات كثيرة واجهتها البرمجية وأدواتها الخاصة.

• 1000 رد في محادثة

  حوالي 500 رمز مدخلات و300 مخرجات لكل رد
  ‏2.02 US$
• تلخيص مستند من 100 صفحة

  حوالي 50,000 رمز مدخلات و1,000 مخرجات
  ‏0.074 US$
• تطبيق يرسل 10,000 طلب يوميًا لمدة شهر

  حوالي 1,000 رمز مدخلات و400 مخرجات لكل طلب
  ‏948 US$

حاسبة التكلفة →

• Simon Willison29 سبتمبر 2026مترجم من الإنجليزية

  اقتباسات فريق "فرنتر " الأحمر

• ABC Tecnología18 سبتمبر 2026es

  ¿Quién puede permitirse frenar la IA?: el miedo a la extinción como estrategia de mercado

كم يكلّف GLM 5.3؟

عبر الواجهة البرمجية يكلّف GLM 5.3 مبلغ ‏1.40 US$ لكل مليون رمز مدخلات و‏4.40 US$ لكل مليون رمز مخرجات. على سبيل المثال، تكلّف 1,000 إجابة محادثة (نحو 500 رمز مدخلات و300 رمز مخرجات لكل منها) حوالي ‏2.02 US$.

ما حجم نافذة السياق في GLM 5.3؟

يستطيع GLM 5.3 قراءة ما يصل إلى 1,048,576 رمز في الطلب الواحد، أي نحو 1,966 صفحة من النص. ويمكنه كتابة ما يصل إلى 943,717 رمز في إجابة واحدة.

هل GLM 5.3 مفتوح المصدر؟

نعم. أوزانه منشورة (zai-org/GLM-5.3)، لذا يمكنك تنزيله وتشغيله على أجهزتك الخاصة، أو استخدامه عبر أحد مزوّدي الواجهات البرمجية وعددهم 39.

من يطوّر GLM 5.3؟

تطوّر Z.ai (Zhipu) النموذج GLM 5.3، وقد أصبح متاحًا عبر الواجهة البرمجية في 18 أغسطس 2026.

ما مدى جودة GLM 5.3؟

يحقق GLM 5.3 مؤشرًا عامًا قدره 155.6 في اختبارات Epoch AI المستقلة، ويحتل المرتبة 22 من بين 136 نموذجًا نتابعها.

هل يستطيع GLM 5.3 قراءة الصور؟

لا. يقبل GLM 5.3 النص فقط كمدخلات.

ما البدائل المتاحة لـ GLM 5.3؟

من النماذج ذات السعر المشابه لدى شركات أخرى: Muse Spark 1.3، Qwen3.7 Max وGPT-6.1 Sol Pro. يمكنك مقارنتها جنبًا إلى جنب في هذه الصفحة.