GLM-4.6:
نموذج ترميز الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا في الصين
GLM-4.6 هو النموذج الرائد لـ Zhipu AI بإجمالي 355 مليار معلمة و32 مليار معلمة مُنشَّطة. إنه يوفر قدرات ترميز استثنائية تنافس Claude Sonnet 4، ويتميز بنافذة سياق 200 ألف للتعامل مع المهام المعقدة، وبحث ذكي محسّن، وترجمة متعددة اللغات فائقة. مُصمَّم للمطورين والمؤسسات والمبدعين الذين يبحثون عن أداء متطور للذكاء الاصطناعي.
ما هو GLM-4.6؟
GLM-4.6 هو أحدث نموذج رائد لـ Zhipu AI تم إطلاقه في عام 2025، ويتميز بإجمالي 355 مليار معلمة مع 32 مليار مُنشَّطة. بالاعتماد على بنية MoE (خليط الخبراء) المتقدمة، يمثل GLM-4.6 قفزة كبيرة في قدرات الذكاء الاصطناعي، متجاوزًا GLM-4.5 في جميع الكفاءات الأساسية. إنه يتفوق في إنشاء التعليمات البرمجية، والاستنتاج العميق، والبحث الذكي، والترجمة متعددة اللغات، مما يجعله نموذج الذكاء الاصطناعي المحلي الرائد للتطبيقات المهنية.
قدرات ترميز متقدمة تنافس Claude Sonnet 4
نافذة سياق 200 ألف للتعليمات البرمجية المعقدة ومهام الوكيل
استنتاج محسّن مع دعم وضع التفكير العميق
بحث ذكي فائق واستدعاء الأدوات
ترجمة متعددة اللغات محسّنة للغات الصغيرة
جودة كتابة محسّنة وسيناريوهات لعب الأدوار
استدعاء الوظائف مع تكامل الأدوات
إخراج JSON منظم لتكامل النظام
الميزات الرئيسية لـ GLM-4.6
يجمع GLM-4.6 بين تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المتطورة والميزات العملية للمطورين والمؤسسات.
ترميز متقدم
جيل التعليمات البرمجية الرائد في الصناعة والمتوافق مع Claude Sonnet 4. يدعم Python و JavaScript و Java والمزيد مع تخطيطات الواجهة الأمامية الجميلة والهيكل المنطقي.
استنتاج عميق
قدرات استنتاج محسّنة مع وضع التفكير العميق. يوفر تحليلًا شاملاً ويدعم استدعاء الأدوات أثناء عمليات الاستنتاج.
بحث ذكي
أداء معزز لاستدعاء الأدوات ووكيل البحث. فهم أفضل للنية، واسترجاع الأدوات، وتكامل النتائج لسيناريوهات البحث المعمقة.
ترجمة متعددة اللغات
ترجمة محسّنة للغات الصغيرة (الفرنسية والروسية واليابانية والكورية). مثالي لوسائل التواصل الاجتماعي ومحتوى التجارة الإلكترونية والتطبيقات عبر الحدود.
نافذة سياق طويلة
نافذة سياق 200 ألف رمز تم توسيعها من 128 ألف. يتعامل مع ملفات التعليمات البرمجية الأطول والمستندات ومهام الوكيل المعقدة متعددة الخطوات بسهولة.
كتابة إبداعية
جودة كتابة محسّنة في الأسلوب وسهولة القراءة ولعب الأدوار. تدعم الروايات والنصوص والنسخ مع التعبير الطبيعي والتحكم العاطفي.
استدعاء الوظائف
قدرات قوية لاستدعاء الأدوات مع دعم MCP. يمكنك استدعاء الأدوات ومصادر البيانات الخارجية بمرونة لتوسيع سيناريوهات التطبيقات.
إخراج منظم
دعم تنسيق JSON الأصلي لإخراج البيانات المنظمة. يمكنك الاندماج بسلاسة مع الأنظمة وواجهات برمجة التطبيقات لسير العمل الآلي.
كيفية كتابة مطالبات GLM-4.6 فعالة
إتقان هندسة المطالبات لإطلاق الإمكانات الكاملة لـ GLM-4.6. تعلم تقنيات الترميز والترجمة ومهام الوكيل الذكي.
عناصر المطالبة الأساسية
وصف المهمة
اذكر بوضوح ما تريد تحقيقه. كن محددًا بشأن الهدف والسياق والنتيجة المتوقعة.
السياق التقني
حدد لغة البرمجة والإطار والمكتبات والمكدس التقني لمهام الترميز.
أسلوب وقواعد التعليمات البرمجية
حدد معايير الترميز وقواعد التسمية والأنماط المعمارية التي تفضلها.
متطلبات الترجمة
بالنسبة لمهام الترجمة، حدد اللغات المصدر/الهدف والنبرة والرسمية والسياق الثقافي.
تنسيق الإخراج
حدد بنية الإخراج المطلوبة، سواء كانت تعليمات برمجية أو JSON أو markdown أو نص منسق.
القيود والمتطلبات
حدد القيود أو التبعيات أو احتياجات الأداء أو المتطلبات المحددة التي يجب مراعاتها.
نصائح احترافية للحصول على نتائج أفضل
كن محددًا للترميز
بدلاً من 'إنشاء نموذج'، حاول 'إنشاء نموذج تسجيل متعدد الخطوات مع التحقق من صحة البريد الإلكتروني ومقياس قوة كلمة المرور والانتقالات السلسة بين الخطوات باستخدام React Hook Form'
توفير سياق للترجمة
قم بتضمين الجمهور المستهدف والنظام الأساسي والسياق الثقافي. على سبيل المثال: 'ترجم لمستخدمي الجيل Z اليابانيين على Instagram، واستخدم لغة غير رسمية مع تعبيرات شائعة'
تقسيم المهام المعقدة
بالنسبة لمهام الوكيل، حدد سير العمل خطوة بخطوة. قم بتمكين وضع التفكير العميق للمشاكل المعقدة التي تتطلب استنتاجًا وتحليلًا شاملاً
الاستفادة من استدعاء الوظائف
صف الأدوات المتاحة ومتى يتم استخدامها. بالنسبة لمهام البحث، حدد واجهات برمجة التطبيقات التي سيتم استدعاؤها وكيفية دمج النتائج للحصول على إجابات متماسكة
مطالبات جيدة مقابل مطالبات أفضل
"اكتب دالة تسجيل الدخول"
"إنشاء وظيفة تسجيل دخول آمنة في TypeScript باستخدام مصادقة JWT، وتجزئة كلمة مرور bcrypt، والحد من المعدل (5 محاولات لكل 15 دقيقة)، وإرجاع رسائل خطأ مناسبة لبيانات الاعتماد غير الصالحة، أو الرموز المميزة منتهية الصلاحية، أو الحسابات المقفلة. قم بتضمين أنواع TypeScript وتعليقات JSDoc."
"ترجم هذا إلى اليابانية"
"ترجمة نسخة التسويق التالية إلى اليابانية لجمهور مهتم بالتكنولوجيا تتراوح أعمارهم بين 25 و 35 عامًا. حافظ على نبرة احترافية ولكن يسهل الوصول إليها، واستخدم اللغة اليابانية التجارية الحديثة (تجنب keigo الرسمي المفرط)، وقم بتكييف أي مراجع ثقافية لتروق للمستهلكين اليابانيين. النص: [النص الخاص بك]"
"بناء لوحة معلومات"
"قم ببناء لوحة معلومات المسؤول سريعة الاستجابة باستخدام React 18 و TypeScript و Tailwind CSS. تتضمن: (1) التنقل في الشريط الجانبي مع قائمة قابلة للطي، (2) الشريط العلوي مع ملف تعريف المستخدم والإشعارات، (3) منطقة المحتوى الرئيسية بتنسيق شبكة للبطاقات التي تعرض مؤشرات الأداء الرئيسية، (4) الرسوم البيانية باستخدام Recharts لتصور البيانات، (5) دعم الوضع المظلم، (6) متجاوبة مع الهاتف المحمول مع قائمة هامبرغر. اتبع أنماط المكونات الحديثة مع أنواع TypeScript المناسبة."
سجل إصدارات GLM
تتبع تطور نماذج GLM الخاصة بـ Zhipu AI مع كل إصدار يجلب تطورات رائدة في البرمجة والاستدلال والقدرات متعددة اللغات.
طفرة كبيرة تمثل نموذج Zhipu AI الرائد. يتفوق GLM-4.6 على GLM-4.5 في جميع القدرات الأساسية مع أداء ترميز ثوري وسياق ممتد وبحث مُعزّز وترجمة متعددة اللغات فائقة. مع 355 مليار معلمة إجمالية و 32 مليار معلمة نشطة، فإنه يضع معايير جديدة لنماذج الذكاء الاصطناعي المحلية في التطبيقات الاحترافية.
Key Improvements:
- •قدرات ترميز متقدمة تتماشى مع Claude Sonnet 4 - نموذج محلي رائد
- •نافذة سياق ممتدة من 128 ألف إلى 200 ألف رمز
- •استدلال محسّن مع وضع التفكير العميق الذي يدعم استدعاء الأدوات أثناء الاستدلال
- •بحث ذكي مُعزّز واسترجاع الأدوات لتحسين أداء الوكيل
- •ترجمة متعددة اللغات محسّنة للغات الصغيرة (الفرنسية والروسية واليابانية والكورية)
- •جودة كتابة محسّنة في الأسلوب وسهولة القراءة وسيناريوهات لعب الأدوار
- •تحسين كفاءة الرمز بنسبة 30% مقارنة بـ GLM-4.5
- •جيل كود الواجهة الأمامية جميل مع تخطيطات متقدمة
- •دعم MCP لدمج مرن للأدوات الخارجية ومصادر البيانات
- •تنسيق JSON أصلي لإخراج منظم
- •أداء فائق في أتمتة المكاتب وتوليد PPT
- •قدرات معالجة المهام عبر اللغات محسّنة
Performance:
سياق 200 ألف، أقصى إخراج 128 ألف، ترميز متوافق مع Claude Sonnet 4، أعلى الدرجات في AIME/GPQA/LCB/SWE-Bench
معايير أداء GLM-4.6
مقاييس أداء GLM-4.6 استنادًا إلى اختبار شامل عبر 8 معايير موثوقة.
| المعيار | النتيجة | الوصف |
|---|---|---|
| AIME 25 | رائد | الاستنتاج الرياضي المتقدم |
| GPQA | المستوى الأعلى | الإجابة على الأسئلة على مستوى الدراسات العليا |
| LCB v6 | ممتاز | معيار السياق الطويل |
| HLE | متفوق | تقييم على المستوى البشري |
| SWE-Bench Verified | متميز | هندسة البرمجيات الواقعية |
| Claude Code Tasks | 74/74 | اختبار سيناريو البرمجة الحقيقي |
| Token Efficiency | أقل بنسبة 30٪ | بالمقارنة مع GLM-4.5 |
| Context Window | 200 ألف | تم توسيعه من 128 ألف رمز |
مقاييس تستند إلى اختبار GLM-4.6 في عام 2025. الأداء متوافق مع Claude Sonnet 4، وهو رائد بين النماذج المحلية. جميع مسارات الاختبار متاحة للجمهور للتحقق.
حالات استخدام GLM-4.6
اكتشف كيف يستفيد المحترفون من GLM-4.6 لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المبتكرة عبر الصناعات.
ترميز وتطوير الذكاء الاصطناعي
تغطية Python و JavaScript و Java واللغات السائدة. رمز الواجهة الأمامية الجميل، والتخطيطات المعقولة، والهيكل المنطقي. دعم أصلي لمهام الوكيل مع تخطيط مستقل قوي.
أتمتة المكاتب الذكية
إنشاء PPT محسن بشكل كبير وأتمتة المكاتب. إنشاء تخطيطات متقدمة وجميلة مع الحفاظ على سلامة المحتوى ودقة التعبير.
ترجمة متعددة اللغات
محسّنة للغات الصغيرة والسياقات غير الرسمية. مثالي لوسائل التواصل الاجتماعي والتجارة الإلكترونية وترجمة الدراما القصيرة مع نقل الأسلوب والتوطين.
إنشاء المحتوى
دعم إنتاج المحتوى المتنوع بما في ذلك الروايات والنصوص والنسخ. تعبير طبيعي من خلال توسيع السياق والتحكم في المشاعر.
الشخصيات الافتراضية وروبوتات المحادثة
حافظ على نبرة وسلوك متسقين عبر الحوارات متعددة الأدوار. مثالي للمساعدين الافتراضيين والذكاء الاصطناعي الاجتماعي وتجسيد العلامة التجارية بتفاعل حقيقي.
البحث الذكي والبحث
فهم محسّن لنية المستخدم، واسترجاع الأدوات، ودمج النتائج. دعم سيناريوهات البحث المعمقة بإجابات ثاقبة وتحليل شامل.
حلول للمؤسسات
بناء خدمة عملاء ذكية وقواعد معرفية وأنظمة أتمتة الأعمال. أداء موثوق به مع دعم أمان البيانات والامتثال.
التعليم والتدريب
إنشاء محتوى تعليمي مخصص والإجابة على أسئلة الطلاب وإنشاء مواد تعليمية. التكيف مع أنماط ومستويات التعلم المختلفة.
كيفية استخدام GLM-4.6
ابدأ في الاستفادة من قدرات GLM-4.6 القوية لمهام الترميز والترجمة والوكيل الذكي.
حدد مهمتك
صف بوضوح ما تريد تحقيقه مع السياق
صياغة مطالبتك
استخدم مطالبات مفصلة مع المواصفات والمتطلبات التقنية
تمكين الميزات
قم بتنشيط التفكير العميق أو استدعاء الوظائف أو الإخراج المنظم حسب الحاجة
المراجعة والتكرار
صقل النتائج وكرر بناءً على جودة الإخراج
نصائح للحصول على أفضل النتائج
- •بالنسبة لمهام الترميز، حدد المكدس التقني والمكتبات ومعايير الترميز التي تريد اتباعها
- •استخدم وضع التفكير العميق للمشاكل المعقدة التي تتطلب استنتاجًا وتحليلًا شاملاً
- •استفد من نافذة السياق 200K لعمليات مراجعة التعليمات البرمجية الطويلة أو تحليل المستندات أو مهام الوكيل متعددة الخطوات
- •للترجمة، قدم السياق الثقافي والجمهور المستهدف للحصول على نتائج طبيعية ومترجمة
- •قم بتمكين استدعاء الوظائف عندما تحتاج إلى دمج الأدوات الخارجية أو واجهات برمجة التطبيقات أو مصادر البيانات
- •اطلب إخراج JSON منظم لتكامل النظام السلس والمعالجة الآلية
تم تصميم GLM-4.6 للتطبيقات الاحترافية مع موثوقية وأداء على مستوى المؤسسات. متاح من خلال منصة API الخاصة بـ Zhipu AI.
أسئلة متكررة
كل ما تحتاج لمعرفته حول GLM-4.6، من الإمكانات إلى الوصول والتكامل.
كيف تتم مقارنة GLM-4.6 بنماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى؟
ينافس GLM-4.6 Claude Sonnet 4 في قدرات الترميز ويتصدر بين النماذج الصينية المحلية. في اختبارات البرمجة الحقيقية (بيئة Claude Code مع 74 مهمة)، حقق GLM-4.6 نتائج فائقة مع استخدام رموز أقل بنسبة 30٪ من GLM-4.5. إنه يتفوق في المعايير الشاملة بما في ذلك AIME و GPQA و LCB v6 و SWE-Bench Verified.
ما الذي يجعل GLM-4.6 مميزًا لمهام الترميز؟
يوفر GLM-4.6 جيل تعليمات برمجية رائد في الصناعة يغطي Python و JavaScript و Java والمزيد. ينتج رمز واجهة أمامية جميل بتخطيطات معقولة، ويحافظ على هيكل منطقي، ويوفر دعمًا أصليًا لمهام الوكيل مع تخطيط مستقل قوي وقدرات استدعاء الأدوات. تسمح نافذة السياق 200K بالتعامل مع قواعد التعليمات البرمجية المعقدة ومشاريع الملفات المتعددة.
هل يمكن لـ GLM-4.6 التعامل مع الترجمة متعددة اللغات؟
نعم، تم تحسين GLM-4.6 للترجمة متعددة اللغات، وخاصة اللغات الصغيرة مثل الفرنسية والروسية واليابانية والكورية. إنه يتفوق في السياقات غير الرسمية مثل وسائل التواصل الاجتماعي ومحتوى التجارة الإلكترونية وترجمة الدراما القصيرة، ويقدم نقلًا للأسلوب وتعبيرًا محليًا للتطبيقات عبر الحدود.
ما هو وضع التفكير العميق؟
يتيح وضع التفكير العميق لـ GLM-4.6 إجراء استنتاج وتحليل شاملين للمشاكل المعقدة. يمكنه استدعاء الأدوات أثناء عملية الاستنتاج، مما يوفر رؤى أعمق وحلولًا أكثر شمولاً. هذا مفيد بشكل خاص للمشاكل التقنية الصعبة ومهام البحث والتخطيط الاستراتيجي.
كيف يمكنني الوصول إلى GLM-4.6؟
يتوفر GLM-4.6 من خلال منصة API الخاصة بـ Zhipu AI على open.bigmodel.cn. يمكنك الوصول إليه عبر استدعاءات API، أو دمجه في تطبيقاتك، أو استخدامه من خلال أدوات التطوير المدعومة مثل Claude Code و Cline وبيئات البرمجة السائدة الأخرى.
ما هو حجم نافذة السياق؟
يتميز GLM-4.6 بنافذة سياق 200 ألف رمز، تم توسيعها من 128 ألف رمز من GLM-4.5. يتيح لك هذا العمل مع ملفات التعليمات البرمجية الأطول والمستندات الشاملة ومهام الوكيل المعقدة متعددة الخطوات. الحد الأقصى للإخراج هو 128 ألف رمز، وهو مناسب لإنشاء محتوى شامل.
هل يدعم GLM-4.6 استدعاء الوظائف؟
نعم، يتمتع GLM-4.6 بقدرات قوية لاستدعاء الوظائف مع دعم MCP (بروتوكول سياق النموذج). يمكنك استدعاء الأدوات الخارجية وواجهات برمجة التطبيقات ومصادر البيانات بمرونة لتوسيع سيناريوهات التطبيقات. إنه يتفوق في استرجاع الأدوات واستخراج المعلمات وتكامل النتائج.
هل GLM-4.6 مناسب لتطبيقات المؤسسات؟
إطلاقا. تم تصميم GLM-4.6 للاستخدام الاحترافي والمؤسسي مع أداء موثوق وأمان للبيانات ودعم الامتثال. إنه مثالي لبناء خدمة عملاء ذكية وقواعد معرفية وأتمتة الأعمال والتطبيقات ذات المهام الحرجة التي تتطلب جودة متسقة.
هل أنت مستعد لتجربة GLM-4.6؟
انضم إلى المطورين والمؤسسات التي تستفيد من GLM-4.6 لترميز الذكاء الاصطناعي المتقدم والبحث الذكي والتطبيقات متعددة اللغات.