هل يستطيع GLM-5.3 التعامل مع مهام هندسة البرمجيات بعيدة المدى؟

نعم. تم إجراء تدريب لاحق لـ GLM-5.3 خصيصاً على بيئات هندسية بعيدة المدى حيث يتعين على الوكلاء التخطيط، واستخدام الأدوات، وفحص النتائج، ومراجعة الاستراتيجيات، وإتمام مهام متعددة المراحل.

ما مدى تفوق GLM-5.3 في البرمجة مقارنةً بـ GLM-5.2؟

تفيد Z.ai بتحقق مكاسب كبيرة على مقاييس البرمجة بعيدة المدى: ارتفع Terminal-Bench 3.0 من 4.6 لـ GLM-5.2 إلى 28.3 لـ GLM-5.3، بينما ارتفع DeepSWE v1.1 من 46.2 إلى 66.9.

ما أوضاع الاستدلال التي يدعمها واجهة برمجة تطبيقات GLM-5.3؟

يدعم GLM-5.3 ثلاثة مستويات لجهد التفكير: منخفض، مرتفع، وأقصى. وعلى خلاف بعض الإعدادات السابقة، لا يمكن تعطيل التفكير.

هل GLM-5.3 مفتوح المصدر أم مفتوح الوزن؟

أعلنت Z.ai أن GLM-5.3 نموذج مفتوح الوزن، لكن من المقرر إصدار الأوزان بعد نحو أسبوعين من الإطلاق بينما تُكمل Z.ai تقييمات أمان إضافية وعمليات التحصين.

كيف يقارن GLM-5.3 بـ Claude Opus 4.8 في مجال البرمجة؟

يحقق GLM-5.3 مكاسب كبيرة على مقاييس البرمجة والوكلاء بعيدة المدى، ويُقدَّم كبديل قوي مفتوح الوزن، لكن المقارنات التي أبلغت عنها Z.ai لا تزال تُظهر نماذج ملكية رائدة مثل Claude Opus 4.8 متصدّرةً في بعض التقييمات الأصعب.

هل يدعم GLM-5.3 الأمن السيبراني وبحوث الثغرات؟

نعم. تُفيد Z.ai بأداء قوي في الأمن السيبراني، بما في ذلك 84.5% على CyberGym و54.4% على ExploitBench. هذه القدرات مزدوجة الاستخدام ويجب نشرها فقط في بيئات أمنية معزولة ومرخَّصة.

ما الذي تغيّر داخلياً من GLM-5.2 إلى GLM-5.3؟

يحافظ GLM-5.3 على نموذج الأساس GLM-5.2 بدلاً من تقديم بنية أساس جديدة. وتنسب Z.ai التحسينات أساساً إلى تدريب لاحق مُوسَّع عبر مجموعة أكبر وأكثر تنوعاً من بيئات العمل المهنية.

Zhipu AI

متاح

glm-5.3

GLM 5.3 API

GLM-5.3 is a next-generation open-source large language model optimized for complex coding, long-horizon tasks, and cybersecurity scenarios. It delivers significantly improved coding capabilities and agent performance compared with GLM-5.2.

السعر الابتدائي

$1.12 / مليون رمز إدخال

فوترة حسب الاستخدام

حالة الواجهة

متاح

نقطة نهاية الإنتاج

زمن الاستجابة

جاهز للعمل غير المتزامن

زمن استجابة الواجهة المُلاحَظ

تاريخ الإصدار

Aug 13, 2026

Zhipu AI

Playground

جرّب GLM 5.3 بطلب فعلي، راجع معلماته وتحقق من صحة الإخراج قبل دمج الواجهة.

نظرة عامة

نظرة عامة عملية على GLM 5.3، تشمل السلوكيات المهمة واعتبارات التكامل.

المواصفات التقنية لـ GLM-5.3

المواصفة	GLM-5.3
المطور	Z.ai / Zhipu AI
تاريخ الإصدار	14 أغسطس 2026
نوع النموذج	نموذج تأسيسي رائد
الإدخال	نص
الإخراج	نص
نافذة السياق	1,000,000 tokens
الحد الأقصى للإخراج	128,000 tokens
التفكير	أوضاع متعددة
البث المتدفق	نعم
استدعاء الوظائف	نعم
مخرجات مُهيكلة	نعم
تخزين السياق المؤقت	نعم
MCP	نعم
التطبيقات الأساسية	البرمجة، الوكلاء، الهندسة، الأمن السيبراني

لا تزال مستودعات النماذج العامة لدى Z.ai تعرض بشكل بارز GLM-5.2 بدلاً من ملف قابل للتنزيل من GLM-5.3، لذا ينبغي إبقاء المواصفات التي لم تُنشر بعد مميزة بوضوح على أنها غير مؤكدة.

ما هو GLM-5.3؟

GLM-5.3 هو الجيل الأحدث من عائلة GLM لدى Z.ai ويمثل تحولاً نحو أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على أداء مهام أمنية وهندسية معقدة بشكل مستقل.

تكتسب هذه الإعلانات أهمية خاصة لأن الأمن السيبراني لا يُطرح فقط كفئة معيارية أخرى. تستخدم Z.ai نموذج GLM-5.3 لإظهار نظام ذكاء اصطناعي قادر على اكتشاف ثغرات برمجية والمشاركة في سير عمل تطوير الهجمات.

تفيد رويترز بأن Z.ai تخطط لإصدار النموذج للعامة بعد اكتمال التقييمات الأمنية، بينما ستُقيَّد القدرات الأكثر تقدماً في البداية عبر آلية وصول موثوقة.

يمثل ذلك تحولاً مهماً في التركيز مقارنةً بـ GLM-5.2.

جرى تموضع GLM-5.2 في الأساس حول هندسة البرمجيات طويلة الأمد والبرمجة القائمة على الوكلاء. تصف صفحة أبحاث Z.ai لشهر يونيو GLM-5.2 بأنه "مُصمم للمهام طويلة الأمد".

ينقل GLM-5.3 تلك الفلسفة الوكيلية إلى مجال أكثر حساسية بكثير:

الهندسة البرمجية → اكتشاف الثغرات → الدفاع السيبراني → أمن هجومي مضبوط

ما هي الميزات الرئيسية لـ GLM-5.3؟

الاستدلال المتمحور حول الأمن السيبراني

الميزة الأبرز هي الأمن السيبراني.

حقق GLM-5.3:

84.5% على CyberGym

يقيس CyberGym قدرة نظام الذكاء الاصطناعي على تحديد الثغرات البرمجية. تتجاوز النتيجة قليلاً نسبة 83.8% المعلَن عنها لـ Mythos 5.

هذا مهم لأن الأمن السيبراني يتطلب أكثر من مجرد توليد كود صحيح نحوياً.

يحتاج وكيل أمني كفؤ إلى:

فهم كود غير مألوف.
تحديد أسطح الهجوم.
صياغة فرضيات حول الثغرات.
تتبُّع تدفق البيانات والتحكم.
التحقق من الفرضية.
تطوير إثبات ملاءمة مناسب.
تحديد ما إذا كانت الثغرة قابلة للاستغلال فعلياً.

يوحي تقييم GLM-5.3 على CyberGym بإحراز تقدم ملموس في الجزء الأول من هذه السلسلة.

قدرات قوية في اكتشاف الثغرات

تُعد نتيجة 84.5% على CyberGym على الأرجح أكثر النتائج المبكرة إبهاراً.

تضع GLM-5.3 متقدماً قليلاً على Mythos 5 في تحديد الثغرات:

النموذج	CyberGym
GLM-5.3	84.5%
Mythos 5	83.8%

الهامش لا يتجاوز 0.7 نقطة مئوية، لذا سيكون من المضلل وصف GLM-5.3 بأنه متفوق بشكل حاسم.

النقطة الأهم أن نموذجاً بأوزان مفتوحة من Z.ai يدخل نفس نطاق الأداء لنظام أمن سيبراني شديد التقييد.

تطوير الاستغلالات لا يزال نقطة ضعف

لا يهيمن GLM-5.3 على كل مهمة في الأمن السيبراني.

على ExploitBench:

النموذج	ExploitBench
GLM-5.3	54.4%
Mythos 5	78.0%

تبلغ الفجوة 23.6 نقطة.

يكشف ذلك عن تمييز مهم:

إيجاد ثغرة ليس هو نفسه استغلالها بشكل موثوق.

يبدو أن GLM-5.3 قادر جداً على تحديد نقاط الضعف، لكن النتائج المبكرة تشير إلى أن تحويل تلك النتائج إلى تطوير استغلالات موثوقة ما يزال أصعب بكثير.

بالنسبة لفرق الأمن المؤسسية، يجعل هذا النموذج مثيراً للاهتمام كمساعد دفاعي لتحليل الثغرات، وليس مجرد محرك أتمتة هجومي.

GLM-5.3 مقابل GLM-5.2

يوفر GLM-5.2 خط أساس مؤكداً هو الأكثر فائدة.

الميزة	GLM-5.2	GLM-5.3
الحالة	مُتاح	مُعلَن
التموضع الأساسي	وكلاء طويلة الأمد	الأمن السيبراني + الوكلاء
البرمجة	ممتاز	من المتوقع أن تبقى قوية
الأمن السيبراني	إمكانات قوية	تركيز رئيسي مُعلن بوضوح
CyberGym	—	84.5%
ExploitBench	—	54.4%
السياق	1M	غير مؤكد
عدد المعاملات	~753B	غير مؤكد
الترخيص	MIT	أُعلن عن أوزان مفتوحة
تسعير API	نُشر	لم يُنشر بعد
الأوزان العامة	متاحة	مخططة

تؤكد البنية المعمارية لـ GLM-5.2 أنها تقارب 753B معلمة، ولا يزال كتالوج النموذج العام يسرد نموذج 753B وإصدار FP8.

حقق GLM-5.2 أيضاً 81.0 على Terminal-Bench 2.1 و62.1 على SWE-bench Pro وفقاً لتقارير طرف ثالث استناداً إلى مواد تقييم نماذج Z.ai.

لكن ينبغي أن تبقى تلك الأرقام معايير خاصة بـ GLM-5.2، ولا تُنسب إلى GLM-5.3.

GLM-5.3 مقابل Mythos 5

هذا حالياً هو المقارنة المعيارية الأكثر دلالة.

المعيار	GLM-5.3	Mythos 5	الفرق
CyberGym	84.5%	83.8%	+0.7 pp
ExploitBench	54.4%	78.0%	−23.6 pp

تفضي النتيجة إلى خلاصة متوازنة.

يتفوق GLM-5.3 في تحديد الثغرات.

لكن:

يظل Mythos 5 أقوى بكثير في تطوير الاستغلالات.

لذلك، فإن القول إن "GLM-5.3 يتغلب على Mythos 5" سيكون تفسيراً غير دقيق للبيانات المتاحة.

وصف أفضل هو:

يصل GLM-5.3 إلى مستوى Mythos 5 في اكتشاف الثغرات بينما يظل متأخراً في تطوير الاستغلالات.

الأسئلة الشائعة

التسعير

استخدم التقدير السريع أعلاه لعملية تشغيل واحدة، ثم راجع المقارنة الكاملة بين أسعار CometAPI والأسعار الرسمية.

الطلب الأول

—

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

عشرة طلبات

—

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

خمسة عشر طلبًا

—

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

التسعير لـ GLM 5.3

استكشف الأسعار التنافسية لـ GLM 5.3، المصمم ليناسب الميزانيات المختلفة واحتياجات الاستخدام المتنوعة. تضمن خططنا المرنة أن تدفع فقط مقابل ما تستخدمه، مما يجعل من السهل التوسع مع نمو متطلباتك. اكتشف كيف يمكن لـ GLM 5.3 تحسين مشاريعك مع الحفاظ على التكاليف قابلة للإدارة.

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
مدخل:$1.12/M الإخراج:$3.528/M	مدخل:$1.4/M الإخراج:$4.41/M	-20%

API

انسخ نقطة نهاية ونموذج كود يعملان، ثم افتح المرجع الكامل للواجهة عند الحاجة إلى جميع المعلمات.

واجهة برمجة تطبيقات واحدة، وصول للنماذج جاهز للإنتاج

قم بالمصادقة مرة واحدة، واستدعِ نقطة نهاية النموذج، وحافظ على نفس سير عمل الفوترة والمراقبة عبر جميع المزودين.

POST/v1/chat/completions

نموذج الكود وواجهة برمجة التطبيقات لـ GLM 5.3

احصل على أكواد نماذجية شاملة وموارد API لـ GLM 5.3 لتبسيط عملية التكامل الخاصة بك. توفر وثائقنا التفصيلية إرشادات خطوة بخطوة، مما يساعدك على الاستفادة من الإمكانات الكاملة لـ GLM 5.3 في مشاريعك.

POST

/v1/chat/completions

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

curl_args=(
  --silent
  --show-error
  --max-time 180
  https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
  -H "Content-Type: application/json"
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY"
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
      }
    ],
    "max_tokens": 64
  }'
)

if [[ "${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:-}" == "1" ]]; then
  curl_args+=(
    --write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}
'
  )
fi

response=$(curl "${curl_args[@]}")

printf '%s
' "$response" | python -c \
  'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

curl_args=(
  --silent
  --show-error
  --max-time 180
  https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
  -H "Content-Type: application/json"
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY"
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
      }
    ],
    "max_tokens": 64
  }'
)

if [[ "${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:-}" == "1" ]]; then
  curl_args+=(
    --write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}\n'
  )
fi

response=$(curl "${curl_args[@]}")

printf '%s\n' "$response" | python -c \
  'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

Python Code Example

import json
import os
import sys

import httpx


# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"

with httpx.Client(
    timeout=180.0,
    transport=httpx.HTTPTransport(retries=0),
) as client:
    response = client.post(
        "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        json={
            "model": "glm-5.3",
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": (
                        "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
                    ),
                }
            ],
            "max_tokens": 64,
        },
    )

if os.environ.get("COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE") == "1":
    safe_headers = {
        name: response.headers.get(name)
        for name in (
            "cf-ray",
            "content-length",
            "content-type",
            "date",
            "request-id",
            "server",
            "x-cometapi-request-id",
            "x-request-id",
        )
        if response.headers.get(name) is not None
    }
    print(
        "__COMETAPI_RUNTIME__"
        + json.dumps({"http_status": response.status_code, "headers": safe_headers}),
        file=sys.stderr,
    )

response.raise_for_status()
message = response.json()["choices"][0]["message"]
print(message.get("content") or message)

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";

const response = await fetch("https://api.cometapi.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${COMETAPI_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "glm-5.3",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: "Reply with one short sentence confirming that you are ready.",
      },
    ],
    max_tokens: 64,
  }),
  signal: AbortSignal.timeout(180_000),
});

if (process.env.COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE === "1") {
  const safeHeaderNames = [
    "cf-ray",
    "content-length",
    "content-type",
    "date",
    "request-id",
    "server",
    "x-cometapi-request-id",
    "x-request-id",
  ];
  const headers = Object.fromEntries(
    safeHeaderNames
      .map((name) => [name, response.headers.get(name)])
      .filter(([, value]) => value !== null),
  );
  console.error(
    `__COMETAPI_RUNTIME__${JSON.stringify({
      http_status: response.status,
      headers,
    })}`,
  );
}

if (!response.ok) {
  throw new Error(`CometAPI request failed with HTTP ${response.status}`);
}

const message = (await response.json()).choices[0].message;
console.log(message.content || JSON.stringify(message));

الإمكانيات

راجع أهم بيانات النموذج قبل اختيار البنية أو تقدير حِمل الإنتاج.

الإمكانيات المدعومة

الميزات التي تُعيدها واجهة برمجة تطبيقات النموذج الحالية.

text-to-text

الإدخال والإخراج

المدخلات

text

المخرجات

text

ملف تعريف الإنتاج

المزود: Zhipu AI
سياق: يعتمد على النموذج
الاستخدام التجاري: مدعوم

حالات الاستخدام

استخدم GLM 5.3 في سير عمل إنتاجي يناسب إمكانياته في text، ثم قارن البدائل قبل الالتزام بتكامل طويل الأمد.

الدردشة الإنتاجية وسير عمل الوكلاء

البرمجة والتحليل والتوليد المنظم

الأتمتة عالية الحجم عبر واجهة واحدة

نماذج أخرى

قارن نماذج أخرى متاحة عبر CometAPI من حيث الجودة وزمن الاستجابة والإمكانيات والسعر.

فتح مقارنة النماذج →

Google

Gemini 3.7 Flash

3.7 Flash delivers substantial improvements across software engineering, knowledge work, and web development workflows — with an introductory price of half the original 3.6 Flash cost per million tokens.

عرض النموذج

DeepSeek

DeepSeek-V4-Flash-Vision

The deepseek-v4-flash-vision-exp model accepts images alongside text, so you can ask the model to describe pictures, read text from screenshots, analyze charts, and more.Supported image formats: JPEG, PNG, GIF, and WebP. The format is detected from the actual file content, not from the file name or the declared MIME type.

عرض النموذج

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Pro is a large-scale Mixture-of-Experts model from DeepSeek with 1.6T total parameters and 49B activated parameters, supporting a 1M-token context window. It is designed for advanced reasoning, coding, and long-horizon agent workflows, with strong performance across knowledge, math, and software engineering benchmarks.

عرض النموذج

xAI

Grok 4.6

The flagship model for code and everything else: agentic tool calling, minimal hallucinations, configurable reasoning.

عرض النموذج

Anthropic

Claude Fable 5

Access to Claude Fable 5 has been restored. It brings 5th-generation intelligence to your most ambitious coding and professional work.

عرض النموذج

Anthropic

Claude Sonnet 5

Claude Sonnet 5 API is live on CometAPI at $1.6 per million input tokens and $8 per million output tokens, 20 percent below Anthropic list price. One key gives you Claude Sonnet 5 plus 500+ models from OpenAI, Google, and ByteDance under all in one pricing and a single invoice. No seat fees. No monthly minimum. Pay only for what you use. Start free and make your first call in under five minutes.

عرض النموذج

Uptime

راجع بيانات النبض الحي وتوفر نقطة النهاية وأزمنة الاستجابة المُلاحَظة قبل الانتقال إلى الإنتاج.

واصل الاستكشاف

قارن النماذج وتابع بحثك

Zhipu AI

متاح

glm-5.3

GLM 5.3 API

السعر الابتدائي

$1.12 / مليون رمز إدخال

فوترة حسب الاستخدام

حالة الواجهة

متاح

نقطة نهاية الإنتاج

زمن الاستجابة

جاهز للعمل غير المتزامن

زمن استجابة الواجهة المُلاحَظ

تاريخ الإصدار

Aug 13, 2026

Zhipu AI

Playground

جرّب GLM 5.3 بطلب فعلي، راجع معلماته وتحقق من صحة الإخراج قبل دمج الواجهة.

نظرة عامة

نظرة عامة عملية على GLM 5.3، تشمل السلوكيات المهمة واعتبارات التكامل.

المواصفات التقنية لـ GLM-5.3

المواصفة	GLM-5.3
المطور	Z.ai / Zhipu AI
تاريخ الإصدار	14 أغسطس 2026
نوع النموذج	نموذج تأسيسي رائد
الإدخال	نص
الإخراج	نص
نافذة السياق	1,000,000 tokens
الحد الأقصى للإخراج	128,000 tokens
التفكير	أوضاع متعددة
البث المتدفق	نعم
استدعاء الوظائف	نعم
مخرجات مُهيكلة	نعم
تخزين السياق المؤقت	نعم
MCP	نعم
التطبيقات الأساسية	البرمجة، الوكلاء، الهندسة، الأمن السيبراني

ما هو GLM-5.3؟

يمثل ذلك تحولاً مهماً في التركيز مقارنةً بـ GLM-5.2.

ينقل GLM-5.3 تلك الفلسفة الوكيلية إلى مجال أكثر حساسية بكثير:

الهندسة البرمجية → اكتشاف الثغرات → الدفاع السيبراني → أمن هجومي مضبوط

ما هي الميزات الرئيسية لـ GLM-5.3؟

الاستدلال المتمحور حول الأمن السيبراني

الميزة الأبرز هي الأمن السيبراني.

حقق GLM-5.3:

84.5% على CyberGym

هذا مهم لأن الأمن السيبراني يتطلب أكثر من مجرد توليد كود صحيح نحوياً.

يحتاج وكيل أمني كفؤ إلى:

فهم كود غير مألوف.
تحديد أسطح الهجوم.
صياغة فرضيات حول الثغرات.
تتبُّع تدفق البيانات والتحكم.
التحقق من الفرضية.
تطوير إثبات ملاءمة مناسب.
تحديد ما إذا كانت الثغرة قابلة للاستغلال فعلياً.

يوحي تقييم GLM-5.3 على CyberGym بإحراز تقدم ملموس في الجزء الأول من هذه السلسلة.

قدرات قوية في اكتشاف الثغرات

تُعد نتيجة 84.5% على CyberGym على الأرجح أكثر النتائج المبكرة إبهاراً.

تضع GLM-5.3 متقدماً قليلاً على Mythos 5 في تحديد الثغرات:

النموذج	CyberGym
GLM-5.3	84.5%
Mythos 5	83.8%

الهامش لا يتجاوز 0.7 نقطة مئوية، لذا سيكون من المضلل وصف GLM-5.3 بأنه متفوق بشكل حاسم.

النقطة الأهم أن نموذجاً بأوزان مفتوحة من Z.ai يدخل نفس نطاق الأداء لنظام أمن سيبراني شديد التقييد.

تطوير الاستغلالات لا يزال نقطة ضعف

لا يهيمن GLM-5.3 على كل مهمة في الأمن السيبراني.

على ExploitBench:

النموذج	ExploitBench
GLM-5.3	54.4%
Mythos 5	78.0%

تبلغ الفجوة 23.6 نقطة.

يكشف ذلك عن تمييز مهم:

إيجاد ثغرة ليس هو نفسه استغلالها بشكل موثوق.

GLM-5.3 مقابل GLM-5.2

يوفر GLM-5.2 خط أساس مؤكداً هو الأكثر فائدة.

الميزة	GLM-5.2	GLM-5.3
الحالة	مُتاح	مُعلَن
التموضع الأساسي	وكلاء طويلة الأمد	الأمن السيبراني + الوكلاء
البرمجة	ممتاز	من المتوقع أن تبقى قوية
الأمن السيبراني	إمكانات قوية	تركيز رئيسي مُعلن بوضوح
CyberGym	—	84.5%
ExploitBench	—	54.4%
السياق	1M	غير مؤكد
عدد المعاملات	~753B	غير مؤكد
الترخيص	MIT	أُعلن عن أوزان مفتوحة
تسعير API	نُشر	لم يُنشر بعد
الأوزان العامة	متاحة	مخططة

تؤكد البنية المعمارية لـ GLM-5.2 أنها تقارب 753B معلمة، ولا يزال كتالوج النموذج العام يسرد نموذج 753B وإصدار FP8.

حقق GLM-5.2 أيضاً 81.0 على Terminal-Bench 2.1 و62.1 على SWE-bench Pro وفقاً لتقارير طرف ثالث استناداً إلى مواد تقييم نماذج Z.ai.

لكن ينبغي أن تبقى تلك الأرقام معايير خاصة بـ GLM-5.2، ولا تُنسب إلى GLM-5.3.

GLM-5.3 مقابل Mythos 5

هذا حالياً هو المقارنة المعيارية الأكثر دلالة.

المعيار	GLM-5.3	Mythos 5	الفرق
CyberGym	84.5%	83.8%	+0.7 pp
ExploitBench	54.4%	78.0%	−23.6 pp

تفضي النتيجة إلى خلاصة متوازنة.

يتفوق GLM-5.3 في تحديد الثغرات.

لكن:

يظل Mythos 5 أقوى بكثير في تطوير الاستغلالات.

لذلك، فإن القول إن "GLM-5.3 يتغلب على Mythos 5" سيكون تفسيراً غير دقيق للبيانات المتاحة.

وصف أفضل هو:

يصل GLM-5.3 إلى مستوى Mythos 5 في اكتشاف الثغرات بينما يظل متأخراً في تطوير الاستغلالات.

الأسئلة الشائعة

التسعير

استخدم التقدير السريع أعلاه لعملية تشغيل واحدة، ثم راجع المقارنة الكاملة بين أسعار CometAPI والأسعار الرسمية.

الطلب الأول

—

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

عشرة طلبات

—

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

خمسة عشر طلبًا

—

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

التسعير لـ GLM 5.3

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
مدخل:$1.12/M الإخراج:$3.528/M	مدخل:$1.4/M الإخراج:$4.41/M	-20%

API

انسخ نقطة نهاية ونموذج كود يعملان، ثم افتح المرجع الكامل للواجهة عند الحاجة إلى جميع المعلمات.

واجهة برمجة تطبيقات واحدة، وصول للنماذج جاهز للإنتاج

POST/v1/chat/completions

نموذج الكود وواجهة برمجة التطبيقات لـ GLM 5.3

POST

/v1/chat/completions

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

curl_args=(
  --silent
  --show-error
  --max-time 180
  https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
  -H "Content-Type: application/json"
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY"
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
      }
    ],
    "max_tokens": 64
  }'
)

if [[ "${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:-}" == "1" ]]; then
  curl_args+=(
    --write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}
'
  )
fi

response=$(curl "${curl_args[@]}")

printf '%s
' "$response" | python -c \
  'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

curl_args=(
  --silent
  --show-error
  --max-time 180
  https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
  -H "Content-Type: application/json"
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY"
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
      }
    ],
    "max_tokens": 64
  }'
)

if [[ "${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:-}" == "1" ]]; then
  curl_args+=(
    --write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}\n'
  )
fi

response=$(curl "${curl_args[@]}")

printf '%s\n' "$response" | python -c \
  'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

Python Code Example

import json
import os
import sys

import httpx


# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"

with httpx.Client(
    timeout=180.0,
    transport=httpx.HTTPTransport(retries=0),
) as client:
    response = client.post(
        "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        json={
            "model": "glm-5.3",
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": (
                        "Reply with one short sentence confirming that you are ready."
                    ),
                }
            ],
            "max_tokens": 64,
        },
    )

if os.environ.get("COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE") == "1":
    safe_headers = {
        name: response.headers.get(name)
        for name in (
            "cf-ray",
            "content-length",
            "content-type",
            "date",
            "request-id",
            "server",
            "x-cometapi-request-id",
            "x-request-id",
        )
        if response.headers.get(name) is not None
    }
    print(
        "__COMETAPI_RUNTIME__"
        + json.dumps({"http_status": response.status_code, "headers": safe_headers}),
        file=sys.stderr,
    )

response.raise_for_status()
message = response.json()["choices"][0]["message"]
print(message.get("content") or message)

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";

const response = await fetch("https://api.cometapi.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${COMETAPI_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "glm-5.3",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: "Reply with one short sentence confirming that you are ready.",
      },
    ],
    max_tokens: 64,
  }),
  signal: AbortSignal.timeout(180_000),
});

if (process.env.COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE === "1") {
  const safeHeaderNames = [
    "cf-ray",
    "content-length",
    "content-type",
    "date",
    "request-id",
    "server",
    "x-cometapi-request-id",
    "x-request-id",
  ];
  const headers = Object.fromEntries(
    safeHeaderNames
      .map((name) => [name, response.headers.get(name)])
      .filter(([, value]) => value !== null),
  );
  console.error(
    `__COMETAPI_RUNTIME__${JSON.stringify({
      http_status: response.status,
      headers,
    })}`,
  );
}

if (!response.ok) {
  throw new Error(`CometAPI request failed with HTTP ${response.status}`);
}

const message = (await response.json()).choices[0].message;
console.log(message.content || JSON.stringify(message));