Mistral: Devstral 2 2512 مقابل Z.ai: GLM 4.5V
مقارنة جنبًا إلى جنب بين Mistral: Devstral 2 2512 (1.40 US$ / مليون رمز (≈ 5.25 ر.س.)) وZ.ai: GLM 4.5V (2.10 US$ / مليون رمز (≈ 7.87 ر.س.)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.
المواصفات
| Mistral: Devstral 2 2512 | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| المزوّد | Mistral | Z.ai |
| الإدخال | 1.40 US$ / مليون رمز (≈ 5.25 ر.س.) | 2.10 US$ / مليون رمز (≈ 7.87 ر.س.) |
| الإخراج | 7.00 US$ / مليون رمز (≈ 26.25 ر.س.) | 6.30 US$ / مليون رمز (≈ 23.63 ر.س.) |
| قراءة ذاكرة التخزين المؤقت | 0.14 US$ / مليون رمز (≈ 0.53 ر.س.) | 0.39 US$ / مليون رمز (≈ 1.44 ر.س.) |
| نافذة السياق | 262,144 | 65,536 |
| الحد الأقصى للإخراج | 209,715 | 16,384 |
| الإدخال | text, file | text, image |
| الإخراج | text | text |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 09/12/2025 | 11/08/2025 |
أبرز الفروق
- Mistral: Devstral 2 2512 أرخص بنسبة 33% في رموز الإدخال.
- Z.ai: GLM 4.5V أرخص بنسبة 10% في رموز الإخراج.
- يقرأ Mistral: Devstral 2 2512 سياقًا أكبر بمقدار 4.0× (262,144 رمز).
- Mistral: Devstral 2 2512 وحده يدعم مخرجات JSON منظّمة.
- Z.ai: GLM 4.5V وحده يدعم التحكم في جهد الاستدلال.
- يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج 0.00490 US$ مع Mistral: Devstral 2 2512 و0.00525 US$ مع Z.ai: GLM 4.5V.
بالتفصيل
Mistral: Devstral 2 2512 من إنتاج Mistral، و Z.ai: GLM 4.5V من إنتاج Z.ai. كلاهما مُدرج على api14 كنماذج نصية، مما يعني أن الإجابة النهائية التي تحصل عليها من أي منهما هي نص. تم إصدار Devstral 2 2512 من قبل مزوّده في 2025-12-09، بينما تم إصدار GLM 4.5V في 2025-08-11. يأتيان من مورّدين مختلفين بأولويات تصميم مختلفة، لذا فإن الاختيار بينهما يتعلق في الغالب بشكل المدخلات وكمية السياق التي تحتاج إلى إرسالها.
الانقسام الأوضح هو في أنماط المدخلات وطول السياق. يقبل Devstral 2 2512 النص والملفات، ويحمل نافذة سياق تبلغ 262144 رمزاً. يقبل GLM 4.5V النص والصور، بنافذة سياق تبلغ 65536 رمزاً. لذا يمنحك Devstral 2 2512 سياقاً أكبر بفارق واسع، وهذا مهم عندما تُدخل مستندات طويلة أو ملفات كبيرة أو سجل محادثة ممتداً. GLM 4.5V هو الخيار الذي تلجأ إليه عندما تتضمن مدخلاتك صوراً، لأن Devstral 2 2512 لا يُدرج إدخال الصور. فيما يخص المعاملات، يدعم Devstral 2 2512 المخرجات المنظمة، وهو ما لا يُدرجه GLM 4.5V، بينما يدعم GLM 4.5V الاستدلال و include_reasoning، وهو ما لا يُدرجه Devstral 2 2512. كلاهما يدعم tools و tool_choice، لذا فإن استدعاء الدوال متاح على أي من الجانبين. كما يكشف GLM 4.5V عن top_k و repetition_penalty، وهو ما لا يُدرجه Devstral 2 2512.
للعمل العملي، اختر Devstral 2 2512 عندما تكون المهمة كثيفة النص أو الملفات ويكون الطلب طويلاً: ملفات برمجية كبيرة، مستودعات متعددة الملفات، مواصفات طويلة، أو أي شيء تريد فيه أن يُخرج النموذج شكلاً JSON صارماً عبر المخرجات المنظمة. اختر GLM 4.5V عندما تتضمن المهمة صورة إلى جانب النص، مثل قراءة لقطة شاشة أو مخطط أو صفحة ممسوحة ضوئياً، أو عندما تريد أن يكشف النموذج عن خطوات استدلاله. إذا كان عبء عملك نصاً عادياً بلا صور ويتسع بسهولة داخل 65536 رمزاً، فكلاهما قابل للاستخدام، وتصبح العوامل الحاسمة هي السعر وما إذا كنت تحتاج إلى المخرجات المنظمة أو الاستدلال. فيما يخص السعر، Devstral 2 2512 هو الأرخص بين الاثنين للمدخلات، بينما GLM 4.5V أرخص للمخرجات، لذا فإن الصفقة الأفضل تعتمد على نسبة مدخلاتك إلى مخرجاتك. جدول الأسعار المباشر في هذه الصفحة يحتوي على الأرقام الحالية.
استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها، لأن الواجهة متوافقة مع OpenAI. توجّه عميلك إلى عنوان api14 الأساسي، وترسل طلبك إلى نقطة نهاية chat completions مع مفتاح api14 الخاص بك، وتضبط حقل model على المعرّف الذي تريده. لاستخدام نموذج Mistral، اضبط model على "mistralai/devstral-2512". لاستخدام نموذج Z.ai، اضبطه على "z-ai/glm-4.5v". كل شيء آخر في جسم الطلب يبقى كما هو: messages و temperature و max_tokens والباقي. التبديل بين الاثنين هو تغيير سطر واحد في معرّف النموذج، لذا يمكنك مقارنتهما على حركة المرور الخاصة بك دون إعادة كتابة التكامل.
هناك حالات يظل فيها النموذج الآخر الخيار الأفضل حتى بعد أن تكون قد اخترت. إذا بدأت بـ Devstral 2 2512 بسبب سياقه الطويل لكن تبيّن أن طلبك يتضمن صورة، فإن GLM 4.5V هو الذي يقبلها. إذا بدأت بـ GLM 4.5V لإدخال الصور لكن مستندك ينمو beyond 65536 رمزاً، فستحتاج إلى Devstral 2 2512 للنافذة الأكبر. وإذا كنت تحتاج إلى المخرجات المنظمة، فإن ذلك يشير إلى Devstral 2 2512، بينما تشير الحاجة إلى استدلال مرئي إلى GLM 4.5V.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "mistralai/devstral-2512" إلى "z-ai/glm-4.5v"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "z-ai/glm-4.5v",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
مقارنات أخرى
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha مقابل Tencent: Hy4