محادثة LLMfast
Z.ai — glm-4.7-flash logo

GLM-4.7 Flash

بواسطة Z.ai · تم الإصدار 2025

نموذج الاستدلال السريع من Zhipu AI‏ (Z.ai) ضمن عائلة GLM-4. مبني على بنية نموذج اللغة العام مع قدرات ثنائية اللغة قوية (الصينية/الإنجليزية). مُحسّن للسرعة مع تعليمات موثوقة لاستدعاء الأدوات واستجابات موجزة.

Z.ai — glm-4.7-flash logo
محادثة LLM

GLM-4.7 Flash

مدعوم بواسطة Z.ai · General Language Model (GLM), Transformer

نافذة السياق

128K

المعلمات

32B

الحد الأقصى للإخراج

8K

الفئة

محادثة LLM

نظرة عامة

يُعد GLM-4.7 Flash نموذج الاستدلال السريع من Zhipu AI (Z.ai) ضمن عائلة GLM-4، إذ يتميز ببنية كثيفة تحتوي على 32B من المعاملات، ومُحسّنة للسرعة والموثوقية. وبُني على بنية نموذج اللغة العام (GLM)، ويقدم أداءً ثنائي اللغة قويًا باللغة الصينية والإنجليزية، مع قدرات موثوقة بشكل خاص على استدعاء الأدوات واستدعاء الدوال.

صُمم النموذج لأعباء العمل الإنتاجية التي تتطلب استجابات سريعة وموجزة مع مخرجات منظمة وموثوقة. ويتميز تنفيذ استدعاء الأدوات فيه بمتانة ملحوظة؛ إذ يتبع تعليمات استدعاء الدوال بدقة، ما يجعله خيارًا ممتازًا لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى التفاعل مع واجهات API والخدمات الخارجية. كما تتعامل نافذة السياق البالغة 128K مع المستندات والمحادثات الكبيرة.

يُعد GLM-4.7 Flash مفتوح المصدر ومتاحًا على HuggingFace، ما يجعله أحد أقوى النماذج الثنائية اللغة المفتوحة المتاحة. وهو مناسب بشكل خاص لتطبيقات اللغة الصينية، ودعم العملاء ثنائي اللغة، وأي سير عمل يتطلب استخدامًا موثوقًا للأدوات مع استدلال سريع. كما أن أسلوب النموذج الموجز في الاستجابة يجعله فعالًا في عمليات النشر الإنتاجية التي تكون فيها تكاليف الرموز مهمة.

الأسعار

مقياسالسعر
إدخال /1M tokens₹50.0000
المخرجات /1M tokens₹200.0000

1 رصيد = 1 روبية هندية = 0.01 دولار أمريكي. الأسعار المعروضة من المزوّد؛ تمرّر CallMissed الأسعار مع هامش ربح يقارب 35٪.

أبرز النقاط الرئيسية

  • استدلال سريع مع استجابات موجزة وطبيعية
  • أداء قوي باللغتين الصينية والإنجليزية
  • دعم موثوق لاستدعاء الأدوات واستدعاء الوظائف
  • نموذج مفتوح المصدر متاح على HuggingFace

المعايير المرجعية

المعيار المرجعيالنتيجة
C-Eval82.3%
MMLU78.5%
HumanEval82.1%
GSM-8K88.7%
Tool-Call Accuracy94.2%

التفاصيل التقنية

  • البنية: نموذج لغوي عام (GLM) مع 32 مليار معلمة كثيفة
  • أداء قوي باللغتين الصينية والإنجليزية
  • تنفيذ موثوق لاستدعاء الأدوات واستدعاء الوظائف
  • نافذة السياق: ١٢٨ ألف رمز
  • مفتوح المصدر — متاح على HuggingFace بموجب ترخيص متساهل
  • مُحسَّن للاستدلال السريع مع أسلوب استجابة موجز
  • متاح عبر واجهة API الخاصة بـ Zhipu AI والبوابة الموحّدة لـ CallMissed

نقاط القوة

  • أداء ثنائي اللغة صيني/إنجليزي الأفضل في فئته على مقياس 32B
  • استدعاء الأدوات واستدعاء الوظائف بموثوقية استثنائية
  • مفتوح المصدر على HuggingFace — يمكن استضافته ذاتيًا وضبطه بدقة
  • استدلال سريع مع استجابات موجزة وفعّالة

القيود

  • محسّن بشكل أساسي للغتين الصينية والإنجليزية — أقل كفاءة في اللغات الأخرى
  • النموذج الكثيف 32B أقل كفاءة من بنى MoE عند مستوى جودة مماثل
  • مجتمع ونظام بيئي أصغر مقارنةً بعائلتي Llama وQwen

حالات الاستخدام

التطبيقات ثنائية اللغةالوكلاء الذين يستدعون الأدواتإنشاء الشيفرة البرمجية بسرعةمهام باللغة الصينية

مثال على API

curl https://api.callmissed.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer cm_YOUR_KEY" \
  -d '{"model": "glm-4.7-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Write a Python function to parse JSON"}]}'

نقطة النهاية: POST /v1/chat/completions · معرّف النموذج: glm-4.7-flash

جرّب GLM-4.7 Flash الآن

احصل على 1000 رصيد مجاني من API عند التسجيل. لا حاجة إلى بطاقة ائتمانية.