Thursday, 24 September 2026 | التحديث اليومي نظرة ثاقبة للذكاء الاصطناعي، مكتوبة للبناة

مقارنة بين Kimi K2.7 Code وGLM 5.2: المواصفات والأسعار وأيهما تختار (2026)

Kimi K2.7 Code مقابل GLM 5.2 — أي النموذجين المفتوحين يُعدّ أكثر كفاءة في مهام البرمجة. وفيما يلي المقارنة الكاملة جنبًا إلى جنب: المواصفات، وتكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API)، وحجم نافذة السياق، والمتطلبات المادية المحلية، وتوصية واضحة ومبنية على البيانات حول النموذج الأنسب للاختيار.

المواصفاتKimi K2.7 CodeGLM 5.2
المطوّرMoonshot آيZhipu آي
النوعنموذج لغوي كبير (للبرمجة، يعتمد على بنية MoE)نموذج لغوي كبير (للبرمجة/الوكلاء، يعتمد على بنية MoE)
عدد المعايير (البارامترات)تريليون معلَّمة إجمالي / 32 مليار نشطة (MoE)744 مليار معلَّمة إجمالي / نحو 40 مليار نشطة (MoE)
نافذة السياق256 ألف رمزمليون
النمطنص → نصنص → نص
الترخيصترخيص MIT معدل (مفتوح المصدر)ترخيص MIT (مفتوح المصدر)
أوزان مفتوحة المصدر✅ نعم✅ نعم
سعر الإدخال (بالدولار لكل مليون رمز)$0.6$1.4
سعر الإخراج (بالدولار لكل مليون رمز)$2.5$4.4
ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بتنحو 500 جيجابايتنحو 370 جيجابايت
حد أدنى من وحدات معالجة الرسومات (GPU) للمعالجة المحليةخادوم متعدد وحدات معالجة رسومية (Multi-GPU)خادوم متعدد وحدات معالجة رسومية (مثل: 5 × H100 بسعة 80 جيجابايت)
أُطلِقَ2026-062026-06

أبرز الاختلافات

  • التكلفة: Kimi K2.7 Code هو أرخص بنسبة 100% من GLM 5.2 على أساس متوسط تكلفة الرمز.
  • السياق: يتفوّق نموذج GLM 5.2 في حجم نافذة السياق (1 مليون رمز مقابل 256 ألف رمز)، ما يجعله أكثر ملاءمةً للمستندات الطويلة، وقواعد التعليمات البرمجية الكبيرة، ومدخلات أنظمة الاسترجاع المعزَّزة (RAG) الضخمة.
  • درجة الانفتاح: كلا النموذجين يمتلكان أوزانًا مفتوحة المصدر، وبالتالي يمكن استضافتهما محليًّا أو تخصيصهما حسب الحاجة. قارن احتياجاتهما من ذاكرة الفيديو (VRAM) أعلاه لمعرفة ما إذا كانت وحدة معالجة الرسومات لديك قادرة على تشغيل أحدهما.
  • تشغيل نموذج Kimi K2.7 Code محليًّا: ~~500 جيجابايت عند دقة 4 بت (الحد الأدنى لخادم متعدد وحدات معالجة الرسومات).
  • تشغيل GLM 5.2 محليًّا: ~~370 جيجابايت عند دقة 4 بت (الحد الأدنى لخادم متعدد وحدات معالجة الرسومات، مثل 5 × H100 بسعة 80 جيجابايت).

أيُّها يجب أن تختار؟

اختر نموذج Kimi K2.7 Code إذا كنت تبحث عن أقل تكلفة لكل رمز في مهام الحجم العالي.

اختر نموذج GLM 5.2 إذا كنت بحاجة إلى نافذة سياق أكبر.

→ قَدِّر التكاليف الفعلية في حاسبة تكلفة واجهة برمجة التطبيقات (API) · تحقق من الأجهزة المحلية في حاسبة الذاكرة VRAM · استعرض جميع أكثر من 30 نموذجًا.

جميع المواصفات والأسعار مستخلصة مباشرةً من قاعدة بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي وتحديثها باستمرار. قارن أيًّا من النموذجين مع غيره من النماذج، أو قدِّر إنفاقك الشهري باستخدام حاسبات مجانية أعلاه.

بقلم مصطفى إحسان

مصطفى إحسان هو مؤسس ومُحرِّر موقع Convly.ai. وقد أنشأ قاعدة بيانات النماذج الحية للذكاء الاصطناعي الخاصة بالموقع، ومؤشر الأداء السعري الخاص به، بالإضافة إلى الحاسبات المجانية لحساب متطلبات الذاكرة VRAM، وتكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API)، والاقتصاديات المرتبطة بالاستضافة الذاتية. ويكتب مصطفى عن أسعار النماذج، ونتائج الاختبارات المعيارية، والأجهزة اللازمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًّا، ويعطي دائمًا الأولوية للأرقام المُقاسة بدقة على الادعاءات التي تطلقها الشركات المصنِّعة.

انتقل إلى الأعلى