Qwen3.8 Flash مقابل GLM 5.3 Flash: سعر API والسياق والميزات

نستخدم ملفات تعريف الارتباط. تُبقيك ملفات تعريف الارتباط وتخزين المتصفح مسجّلًا للدخول وتتذكر تفضيلاتك. وبإذنك نقيس أيضًا كيفية استخدام الموقع. يمكنك في أي وقت. راجع سياسة ملفات تعريف الارتباط.

جديد هنا؟ اكتشف كيف يعمل جولة لمدة دقيقة واحدة في ساحة التجربة والنماذج ومفتاح API الخاص بك.

Qwen: Qwen3.8 Flash مقابل Z.ai: GLM 5.3 Flash

مقارنة جنبًا إلى جنب بين Qwen: Qwen3.8 Flash (‏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

	Qwen: Qwen3.8 Flash	Z.ai: GLM 5.3 Flash
المزوّد	Qwen	Z.ai
الإدخال	‏0.52 US$ / مليون رمز (≈ ‏1.97 ر.س.‏)	‏0.52 US$ / مليون رمز (≈ ‏1.97 ر.س.‏)
الإخراج	‏1.65 US$ / مليون رمز (≈ ‏6.17 ر.س.‏)	‏1.75 US$ / مليون رمز (≈ ‏6.56 ر.س.‏)
قراءة ذاكرة التخزين المؤقت	‏0.06 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.21 ر.س.‏)	‏0.11 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.39 ر.س.‏)
نافذة السياق	1,000,000	1,048,576
الحد الأقصى للإخراج	131,072	943,717
الإدخال	text, image, video	text, image, video
الإخراج	text	text
استدعاء الأدوات
المخرجات المنظّمة
التحكم في الاستدلال
تاريخ الإضافة	26‏/08‏/2026	26‏/08‏/2026

أبرز الفروق

سعر الإدخال متقارب في كليهما.
Qwen: Qwen3.8 Flash أرخص بنسبة 6% في رموز الإخراج.
يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج ‏0.00135 US$ مع Qwen: Qwen3.8 Flash و‏0.00140 US$ مع Z.ai: GLM 5.3 Flash.

بالتفصيل

Qwen: Qwen3.8 Flash هو نموذج نصي من Qwen، و Z.ai: GLM 5.3 Flash هو نموذج نصي من Z.ai. كلاهما مصنف ضمن فئة النماذج النصية، وكلاهما يقبل النص والصورة والفيديو كمدخلات، وكلاهما يعيد النص فقط. يحمل كلاهما نفس تاريخ الإصدار من المزود وهو 2026-08-26، لذا لا يُعرض أي منهما هنا على أنه أحدث من الآخر. بالنسبة للمطور، نقطة البداية العملية هي أن هذين نموذجان متنافسان من فئة flash من مزودين مختلفين، يُباعان جنبًا إلى جنب عبر نفس البوابة.

من حيث السعة الخام، النموذجان متقاربان. يبلغ طول السياق في Qwen3.8 Flash حوالي 1,000,000 رمز، بينما يسرد GLM 5.3 Flash حوالي 1,048,576 رمز، وهو فرق هامشي وليس فجوة ذات معنى، لذا لا ينبغي أن يكون حجم السياق هو العامل الحاسم. كلاهما يقبل إدخال الصورة والفيديو إلى جانب النص، لذا فإن العمل على المدخلات متعددة الوسائط متاح على أي منهما. قوائم المعاملات هي حيث يختلفان. يدعم Qwen3.8 Flash عقوبة التكرار، وتضمين الاستدلال، و logprobs، و max tokens، وعقوبة الوجود، والاستدلال، وتنسيق الاستجابة، والبذرة، والتوقف، والمخرجات المهيكلة، ودرجة الحرارة، واختيار الأداة، والأدوات، و top k، و top logprobs، و top p. يدعم GLM 5.3 Flash كل تلك بالإضافة إلى logit bias، و min p، واستدعاءات الأدوات المتوازية، وجهد الاستدلال، وعقوبة الإعادة. وهذا يعني أن GLM 5.3 Flash يمنحك تحكمًا أدق في أخذ العينات (min p، و logit bias، وعقوبة الإعادة)، وفي مقدار جهد الاستدلال المبذول، وفي ما إذا كان يمكن تشغيل استدعاءات الأدوات بالتوازي. إذا كان تطبيقك يعتمد على أي من هذه المقابض المحددة، فإن GLM 5.3 Flash هو الذي يكشف عنها.

لاختيار المهمة، فكر في ما يحتاجه عبء العمل لديك فعليًا. إذا كنت تعمل على فهم مستندات طويلة أو فيديوهات طويلة حيث تريد سياقًا كبيرًا جدًا وتوليد نص مباشر، فإن أيًا من النموذجين يناسبك، وفرق السياق لا يستحق التحسين حوله. إذا كنت تبني وكلاء يصدرون استدعاءات أدوات متعددة في كل دور، أو تريد ضبط جهد الاستدلال لكل طلب، أو تحتاج إلى min p أو logit bias أو عقوبة الإعادة لتشكيل المخرجات، فإن GLM 5.3 Flash هو الأنسب بشكل طبيعي لأن تلك المعاملات موجودة هناك. إذا كانت خط أنابيبك مكتوبة بالفعل وفق مجموعة معاملات Qwen ولا تحتاج إلى تلك الضوابط الإضافية، فإن Qwen3.8 Flash يغطي السطح الشائع: درجة الحرارة، و top p، و top k، والعقوبات، والبذور، وتسلسلات التوقف، والمخرجات المهيكلة، والأدوات. التكلفة أيضًا تميل في اتجاه واحد: GLM 5.3 Flash هو الأرخص من بين الاثنين في كل من المدخلات والمخرجات، لذا عند تساوي الجودة وتساوي ملاءمة الميزات يكون هو الخيار الأقل تكلفة. حيث يتساوى النموذجان تقريبًا هو حجم السياق، ولا يُدرج أي منهما على أنه الوحيد الذي يدعم الأدوات أو المخرجات المهيكلة أو الاستدلال، لذا فإن تلك ليست عوامل تمييز.

استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يستخدم نفس الواجهة المتوافقة مع OpenAI. توجه عميلك إلى عنوان URL الأساسي لـ api14، وترسل طلبك إلى نقطة نهاية chat completions باستخدام مفتاح api14 الخاص بك، وتضبط حقل model. لاستخدام Qwen3.8 Flash، اضبط معرّف النموذج على "qwen/qwen3.8-flash". لاستخدام GLM 5.3 Flash، اضبط معرّف النموذج على "z-ai/glm-5.3-flash". كل شيء آخر في جسم الطلب يبقى بنفس الشكل: messages، و temperature، و max tokens، و tools، و response format، والباقي. الشيء الوحيد الذي يجب الانتباه إليه هو أن النموذجين لا يقبلان مجموعة معاملات متطابقة، لذا إذا قمت بتبديل المعرّفات وأرسلت معاملًا يدعمه جانب واحد فقط، فتوقع أن يُرفض ذلك الطلب أو يُتجاهل حسب كيفية تعامل البوابة معه. احتفظ بمعاملاتك المشتركة في مكان واحد، وضع المعاملات الخاصة بكل نموذج (logit bias، و min p، واستدعاءات الأدوات المتوازية، وجهد الاستدلال، وعقوبة الإعادة) خلف فحص لمعرّف النموذج الذي تستدعيه.

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "qwen/qwen3.8-flash" إلى "z-ai/glm-5.3-flash"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.

تفاصيل Qwen: Qwen3.8 Flash وساحة التجربة →تفاصيل Z.ai: GLM 5.3 Flash وساحة التجربة →

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);

Qwen: Qwen3.8 Flash مقابل Z.ai: GLM 5.3 Flash

المواصفات

أبرز الفروق

بالتفصيل

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

مقارنات أخرى