NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL مقابل Z.ai: GLM 5.3 Flash
مقارنة جنبًا إلى جنب بين NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0.52 US$ / مليون رمز (≈ 1.97 ر.س.)) وZ.ai: GLM 5.3 Flash (0.52 US$ / مليون رمز (≈ 1.97 ر.س.)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.
المواصفات
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | Z.ai: GLM 5.3 Flash | |
|---|---|---|
| المزوّد | NVIDIA | Z.ai |
| الإدخال | 0.52 US$ / مليون رمز (≈ 1.97 ر.س.) | 0.52 US$ / مليون رمز (≈ 1.97 ر.س.) |
| الإخراج | 1.75 US$ / مليون رمز (≈ 6.56 ر.س.) | 1.75 US$ / مليون رمز (≈ 6.56 ر.س.) |
| قراءة ذاكرة التخزين المؤقت | 0.07 US$ / مليون رمز (≈ 0.26 ر.س.) | 0.11 US$ / مليون رمز (≈ 0.39 ر.س.) |
| نافذة السياق | 1,048,576 | 1,048,576 |
| الحد الأقصى للإخراج | 943,718 | 943,717 |
| الإدخال | text, image, video | text, image, video |
| الإخراج | text | text |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 15/10/2026 | 26/08/2026 |
أبرز الفروق
- سعر الإدخال متقارب في كليهما.
- يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج 0.00140 US$ مع NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL و0.00140 US$ مع Z.ai: GLM 5.3 Flash.
بالتفصيل
إنفيديا: Nemotron 3.5 Super VL هو نموذج من إنفيديا، و Z.ai: GLM 5.3 Flash هو نموذج من Z.ai. كلاهما نموذجا توليد نص يقبلان النص والصورة والفيديو كمدخلات ويعيدان النص كمخرجات، وكلاهما يُقدَّم عبر api14 جنبًا إلى جنب. هما شقيقان قريبان بمعنى أنهما يشغلان الفتحة نفسها في حزمة المطور: نموذج متعدد الوسائط كبير تستدعيه عندما تحتاج إلى نقطة نهاية واحدة للتعامل مع المطالبات متعددة الوسائط والمستندات الطويلة.
النموذجان متشابهان بشكل ملحوظ على الورق. كلاهما يكشف عن نافذة سياق بحجم 1,048,576 رمزًا، لذا لا يتمتع أي منهما بميزة في كمية ما يمكنك إدخاله دفعة واحدة. كلاهما يقبل الأنماط الثلاثة نفسها من المدخلات وينتج نصًا فقط. قوائم المعاملات متطابقة تقريبًا، وتغطي عناصر التحكم في أخذ العينات مثل temperature و top_p و top_k و min_p و frequency_penalty و presence_penalty و repetition_penalty، بالإضافة إلى seed و stop و logit_bias و logprobs و top_logprobs و response_format و structured_outputs و tools و tool_choice و reasoning و include_reasoning. الفروق ضيقة: يضيف GLM 5.3 Flash المعاملين parallel_tool_calls و reasoning_effort، بينما لا يدرجهما Nemotron 3.5 Super VL. أما من حيث التسعير، فإن المقارنة النوعية تضع تكلفة الإدخال والإخراج في حالة تعادل، لذا لا يكون أي منهما أرخص بشكل ذي معنى من الآخر. تختلف تواريخ الإصدار، حيث صدر GLM 5.3 Flash في 2026-08-26 و Nemotron 3.5 Super VL في 2026-10-15.
بالنسبة لمعظم المهام، سيتحدد الاختيار بناءً على تفاصيل عملية صغيرة بدلًا من القدرة الخام. إذا كان سير عملك يتضمن إصدار عدة استدعاءات أدوات في دور واحد وتريد من النموذج تشغيلها بالتوازي، فإن GLM 5.3 Flash يكشف عن parallel_tool_calls، وهو ما لا يدرجه Nemotron 3.5 Super VL. وإذا أردت ضبط جهد الاستدلال صعودًا أو هبوطًا لكل طلب، فإن reasoning_effort موجود أيضًا فقط في نموذج Z.ai. أما Nemotron 3.5 Super VL، فيغطي بالمقابل السطح الأساسي نفسه للمخرجات المهيكلة واستدعاء الأدوات والاستدلال، لذا فإن أي مهمة مبنية حول استدعاء أداة واحد، أو استجابة بمخطط JSON، أو تمريرة استدلال مباشرة يجب أن تتصرف بشكل مماثل على أي منهما. وبالنظر إلى التسعير المتعادل وطول السياق المتطابق، لا توجد حجة تتعلق بالتكلفة أو السعة تدفعك في اتجاه واحد.
التبديل بينهما بسيط لأن api14 يكشف عن واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI. توجّه عميلك إلى عنوان URL الأساسي نفسه، وترسل جسم الطلب نفسه، وتغيّر فقط حقل model بين "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" و "z-ai/glm-5.3-flash". تنتقل مصفوفة messages وأجزاء محتوى الصورة أو الفيديو وتعريفات الأدوات و response_format ومعاملات أخذ العينات كما هي دون تغيير، مع التحفظ بأن parallel_tool_calls و reasoning_effort لن يسريا إلا على نموذج Z.ai. وهذا يجعل من العملي إبقاء كليهما مُهيأين والتوجيه لكل طلب، أو إجراء مقارنة A/B بينهما على حركة المرور الخاصة بك دون إعادة كتابة كود التكامل.
الافتراضي المعقول هو البدء بـ GLM 5.3 Flash إذا كان تطبيقك يعتمد على تنسيق أدوات متعددة أو جهد استدلال قابل للضبط، لأن هاتين هما القدرتان الوحيدتان المدرجتان حيث يتجاوز نموذج إنفيديا. اتجه إلى Nemotron 3.5 Super VL عندما تريد السلوك نفسه للسياق الطويل متعدد الوسائط من إنفيديا ولا تحتاج إلى عنصري التحكم الإضافيين. ولأن التسعير متعادل ونافذة السياق متطابقة، فإن العوامل الحاسمة هي المعاملان الإضافيان وأي مزود تفضله بالفعل، وليس أي فرق في التكلفة أو السعة.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" إلى "z-ai/glm-5.3-flash"، 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-5.3-flash",
"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