GLM 4.5V
3923°
تشغيل النموذج
عروض / إعلانات
Z.ai | سياق 65,536 رمز | 0.60 دولار/مليون إدخال، 1.80 دولار/مليون إخراج. GLM-4.5V هو نموذج أساس للرؤية واللغة لتطبيقات الوكلاء متعددة الوسائط. مبني على بنية مزيج من الخبراء (MoE) مع 106 مليار معلمة و12 مليار معلمة مفعلة، يحقق نتائج متقدمة في فهم الفيديو، وأسئلة وأجوبة الصور، والتعرف الضوئي على الحروف، وتحليل المستندات، مع مكاسب قوية في ترميز الويب الأمامي، والتأصيل، والاستدلال المكاني. يقدم وضع استدلال هجين: "وضع التفكير" للاستدلال العميق و"وضع عدم التفكير" للاستجابات السريعة. يمكن تبديل سلوك الاستدلال عبر متغير تمكين الاستدلال. تعرف على المزيد في وثائقنا.
أدلة لهذا النموذج
كم تحتاج فعلاً من VRAM للذكاء الاصطناعي المحلي؟
الأوزان المفتوحة مقابل المصدر المفتوح مقابل API فقط: ما الذي يُسمح لك فعلاً بفعله
ما هو ملف GGUF؟ شرح النماذج المكممة (Q4، Q8، fp8، NF4)
ملاحظات القبطان
ملاحظات من 2026-10-13
GLM-4.5V هو نموذج الرؤية واللغة الرائد من Z.ai، مبني على بنية MoE بـ 106 مليار معلمة مع 12 مليار معلمة نشطة أثناء الاستدلال. يغطي كامل مهام الرؤية — فهم الصور والفيديو، تحليل المستندات، OCR، تشغيل واجهات المستخدم الرسومية، والتأصيل — ويتيح التبديل بين وضع الاستدلال العميق ووضع الاستجابة السريعة على مستوى API. الأوزان مفتوحة، وسعر API أقل بكثير من معظم نماذج الحدود متعددة الوسائط.
معروف بـ
- وضع تفكير قابل للتبديل: استدلال عميق أو استجابة سريعة، يتحكم به متغير منطقي واحد.
- فهم فيديو قوي، يشمل تقسيم الفيديو الطويل والتعرف على الأحداث.
- مهام وكلاء واجهة المستخدم الرسومية: قراءة الشاشة، التعرف على الأيقونات، مساعدة تشغيل سطح المكتب.
- OCR، تحليل المخططات، وتحليل المستندات الطويلة عبر تقارير البحث والجداول الكثيفة.
- تأصيل بصري دقيق — تحديد مواقع عناصر محددة داخل الصورة.
انتبه لـ
- بـ 106 مليار معلمة، الاستضافة الذاتية تتطلب عتادًا جادًا؛ معظم المستخدمين سيستخدمون API بدلاً من ذلك.
- السياق 65,536 رمز — قوي، لكنه أقل من فئة 200 ألف رمز إذا كنت تحتاج إلى مستندات طويلة جدًا.
- Z.ai مزود API أقل شهرة من السحب الكبرى؛ تحقق من وقت التشغيل وحدود المعدل قبل الالتزام.
عبارات لتجربتها
تحليل وثيقة كثيفة
أرفق تقرير بحثي متعدد الصفحات كصورة. استخرج النتائج الرئيسية من الملخص التنفيذي، أدرج أي نتائج رقمية في جدول، وعلّم على أي مخططات أو أرقام تحتوي على بيانات غير مذكورة في النص.
مهمة واجهة المستخدم من لقطة شاشة
إليك لقطة شاشة لتطبيق سطح مكتب. حدد كل عنصر تفاعلي ظاهر — أزرار، قوائم منسدلة، حقول إدخال — وصف ما يفعل كل منها بناءً على التسمية أو الأيقونة. ثم اقترح تسلسل النقرات اللازم لتصدير ملف.
الاستدلال المكاني على صورة
انظر إلى هذه الصورة وأخبرني بالعلاقة المكانية بين الثلاثة أشياء الرئيسية: أيها الأقرب إلى الكاميرا، وأيها الأبعد، وأيها يحجب جزئيًا الآخر. اشرح استدلالك خطوة بخطوة قبل إعطاء إجابتك النهائية.
قارن مع
- GLM 5.3 FlashXنموذج API فقطسياق 1,048,576 رمز · مدخل $0.37/M، مخرج $1.25/M
- GLM Flash Latestنموذج API فقطسياق 1,048,576 رمز · مدخل $0.02/M، مخرج $0.72/M
- GLM 5V Turboنموذج API فقطسياق 202,752 رمز · مدخل $1.20/M، مخرج $4.00/M
- GLM 5 Turboنموذج API فقطسياق 202,752 رمز · مدخل $1.20/M، مخرج $4.00/M
نماذج نصية أكثر من z-ai
أسئلة يطرحها الناس
- هل الأوزان مفتوحة وهل يمكنني تشغيل GLM-4.5V محليًا؟
- نعم، الأوزان منشورة على Hugging Face تحت zai-org/GLM-4.5V. مع 106 مليار معلمة و12 مليار نشطة، ستحتاج إلى ذاكرة GPU كبيرة لتشغيله محليًا — تحقق من دليل VRAM قبل التنزيل.
- ما تكلفة GLM-4.5V وما حجم نافذة السياق؟
- عبر API من Z.ai السعر 0.60 دولار لكل مليون رمز إدخال و1.80 دولار لكل مليون رمز إخراج، مع نافذة سياق 65,536 رمز.
- كيف يختلف GLM-4.5V عن GLM-4.1V-9B؟
- GLM-4.5V هو النموذج الرائد الأكبر، مبني على أساس MoE بـ 106 مليار معلمة، بينما GLM-4.1V-9B-Thinking هو النموذج المضغوط 9 مليار في نفس السلسلة. كلاهما يدعم وضع التفكير، لكن GLM-4.5V يستهدف أداء أعلى عبر 42 مهمة رؤية-لغة مقابل تكلفة حسابية أكبر بكثير.
حكم القبطاننموذج متعدد الوسائط جاد بأوزان مفتوحة يستحق مكانته عندما تحتاج إلى وكلاء واجهة المستخدم، فهم الفيديو، أو تحليل المستندات — وليس فقط دردشة الصور.
بطاقة النموذج على Hugging Face
يكتب القبطان هذه الملاحظات بناءً على وصف النموذج وبطاقة النموذج. الأسعار وأحجام السياق هي حسب المزود وقت الكتابة وقد تتغير.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
كيف يتم حساب هذه الدرجة
هذا النموذج لا يحتوي على بيانات شعبية من أي مصدر حتى الآن، لذلك يحمل رقمًا مؤقتًا أقل من 7,000° للحفاظ على اكتمال القوائم. لا يصنف أبدًا أعلى من نموذج يحتوي على بيانات. يظهر التحليل هنا بمجرد أن يبلغ عنه مصدر.
قاموس المصطلحات المستخدمة هنا
- درجة الحرارة
- رقم واحد يعبر عن مدى استخدام ورغبة الناس في النموذج الآن، من 0° إلى 9,999°. كل قائمة على هذا الموقع تقول إنها الأكثر حرارة مرتبة حسبها فقط.
- الحد الأدنى
- 7,000° هو الحد الأدنى الذي يبدأ منه كل نموذج له بيانات حقيقية. المقياس من 0° إلى 9,999°؛ الجزء تحت الحد الأدنى مخصص للنماذج الوهمية (بدون بيانات)، حتى يكون النموذج ذو البيانات دائمًا أعلى من الذي لا يملك. الحد الأدنى نفسه للجميع ولا يقرر شيئًا؛ الدرجات فوقه هي القياس.
- مكافئات التنزيل
- كل ما يعامله المقياس كتنزيل، مجموعًا: التنزيلات نفسها، كل مزود تورنت كـ 1,000، كل صورة AI Horde وكل عملية على موقع توليد كنموذج واحد.
- مقياس لوغاريتمي
- العد بالعشرات، مش بالآحاد: الانتقال من 1,000 إلى 10,000 تنزيل يضيف نفس الدرجات كالانتقال من 10,000 إلى 100,000. يمنع العمالقة من طغيان الباقي.
- الإعجابات
- الإبهام المرفوع والإعجابات من كل مصدر، تساوي نصف تنزيل على المقياس اللوغاريتمي.
- معدل التبني
- عدد التنزيلات يوميًا التي يحصل عليها النموذج الآن، من الفرق بين قراءتين لمصدر. ربع وزن مصطلح التنزيل.
- مقاسة ومقدرة
- مقاسة تعني وجود قراءتين لمصدر ما والفارق بينهما حقيقي. مقدرة تعني أن المجموع اليومي فقط معروف والماضي موزع على عمر النموذج؛ الموقع يوضح أي واحد يعرض.
- الموزع
- شخص يحتفظ بنسخة من الأوزان على الإنترنت ليتمكن الآخرون من تحميلها عبر التورنت، أو مرآة مستضافة تقوم بنفس الشيء. كل واحد منهم يُحسب كـ 1000 تحميل.
- AI Horde
- شبكة متطوعين تولد صورًا مجانًا على أجهزة كمبيوتر متبرع بها. عدد الصور التي صنعها باستخدام نموذج معين متاح للجميع، وكل صورة تُحسب كتحميل واحد.
- مواقع التوليد
- مواقع تستضيف نسخها الخاصة من نموذج وتسمح للناس بالتوليد باستخدامه، مثل PixAI وSeaArt وYodayo. تحميلاتهم تُحسب مثل Civitai وكل عملية توليد تُحسب كتحميل واحد.
- رموز OpenRouter
- نموذج نصي يُخدم عبر API، مثل Claude أو GPT، لا يحتوي على أوزان للتحميل، لذا يُقاس استخدامه بالرموز: أجزاء النص التي قرأها وكتبها عبر OpenRouter، وهو بوابة تستخدمها العديد من التطبيقات، خلال آخر 30 يومًا. كل 10,000,000 رمز يُحسب كتحميل واحد. المصدر: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)، CC BY 4.0.
- النموذج الكامل (نقطة التحقق)
- الأوزان نفسها، الملف الذي يولد بشكل مستقل. يحصل على مكافأة لأن الإضافات تعتمد عليه.
- LoRA والتضمين
- ملفات إضافية صغيرة توجه أوزان شخص آخر نحو أسلوب أو شخصية أو مفهوم معين. لا يمكنها العمل بمفردها.
- العائلة والأوزان
- القاعدة التي يُبنى عليها النموذج، مثل SD 1.5، SDXL، Flux أو Wan. كل نموذج يرث تاريخ إصدار أوزان عائلته.
- العمر
- درجات تُخصم بناءً على مدى قدم إصدار أوزان العائلة: 150° في السنة، حتى 750°. يحتفظ بالتحميلات القديمة التي كان لديها سنوات لتتراكم من خلال تجميد أعلى القائمة.
- تعزيز العائلة
- دفعة صغيرة ومحدودة لإضافات LoRA لعائلة يدعمها هذا الموقع الآن، تظهر دائمًا في التحليل.
- درجة الاحتياط
- رقم ثابت تحت الحد الأدنى يُعطى لنموذج لم يبلغ عنه أي مصدر بعد، حتى تبقى القوائم كاملة. لا يتفوق أبدًا على نموذج لديه بيانات.
- جديد! (فترة سماح)
- النموذج الذي عمره أقل من 7 يومًا يظهر كلمة جديد! بدلًا من الدرجة ولا يحتل مكانًا في التصنيفات. تُحسب درجته من اليوم الأول، لكن النموذج الذي عمره يوم واحد ينمو أسرع من أي شيء، لذا بدون الانتظار سيكون رقم #1 للأسبوع دائمًا هو ما صدر البارحة بدلاً من ما استمر لأسبوع.
- الاتجاه
- كيف ينمو نموذج خلال فترة مقارنة بنموذج نموذجي خلال نفس الفترة. أسرع من المعتاد يعني ارتفاع، أبطأ يعني انخفاض.
- النموذج النموذجي
- منتصف الكتالوج: نصف النماذج التي لديها رقم نمت أسرع خلال الفترة، والنصف الآخر أبطأ.
GLM 4.5V هو نموذج نصي لعائلة Text / LLM مدرج على ModelTrends.ai، وهو فهرس للقراءة فقط لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر للصور والفيديو والنص. قارنه بنماذج Text / LLM الأخرى وتحقق من درجة رواجه لمعرفة اتجاهه.
تصفح حسب عائلة النموذج
نماذج Text / LLM
434
نماذج Anima
528
نماذج Chroma
19
نماذج Fibo
2
نماذج Flux
1,496
نماذج Flux 2 / Klein
1,239
نماذج Flux 3
3
نماذج Moss
3
نماذج Iris
1
نماذج MiniMax H3
364
نماذج Hunyuan
204
نماذج Ideogram
20
نماذج Krea2
717
نماذج Qwen
20
نماذج Qwen2
47
نماذج Ltx2
153