GLM-5.2 من Z.ai تقرب الفجوة مع OpenAI وAnthropic

أطلقت GLM-5.2 بواسطة Z.ai، وصفتها الشركة بأنها نموذج لغوي كبير مفتوح الأوزان (LLM).据报道称，它在 Artificial Analysis 中领先于其他开源 LLM，在全球所有 LLM 中排名前三。这意味着 GLM-5.2 非常接近 Anthropic 和 OpenAI 创建的尖端 LLM。

هذا الإصدار يمكن أن يؤثر بشكل كبير على المشهد التنافسي في سوق الذكاء الاصطناعي. قبل إصداره، كانت نماذج LLM مفتوحة الأوزان متأخرة بكثير عن نظيراتها مغلقة الأوزان في جميع الاختبارات المستقلة تقريباً. نتائج اختبار GLM-5.2 تشير إلى أن الفجوة تتقلص مع بعض الآثار المثيرة للاهتمام على الاستخدام المؤسسي، والأسعار، والنماذج التجارية للمختبرات مغلقة الأوزان.

ماذا تقول نتائج المعيار حول GLM 5.2

وفقاً لشركة التقييم المستقلة Vals AI، GLM-5.2 أداء أفضل بين الآخرين في خمسة معايير مختلفة: مؤشر Vals، معيار وكيل Harvey القانوني، Finance Agent v2، ProofBench، و Vibe Code Bench.

أبلغت Vals AI أن GLM-5.2 هو أول نموذج مفتوح الأوزان يتجاوز 30% في ProofBench، وهو أفضل بنسبة 11 نقطة مئوية من النموذج الثاني. علاوة على ذلك، كان متأخراً بنسبة نقطة مئوية واحدة فقط عن Claude Opus 4.5 من Anthropic، مما يضعه في مكان غير عادي بالقرب من الأداء الحدودي المملوك.

إطلاق GLM-5.2: ذكاء الحدود، أوزان مفتوحة

– تحسينات كبيرة في البرمجة ومهام الوكلاء
– قدرات قوية طويلة المدى مع نافذة سياق 1M
– مستويان من جهد التفكير: GLM-5.2 (max) تدفع الحدود، بينما GLM-5.2 (high) تضرب توازناً قوياً… pic.twitter.com/SjGPSVhePJ

— Z.ai (@Zai_org) يونيو 16، 2026

وفقاً لـ Artificial Analysis، GLM-5.2 هو أفضل نموذج مفتوح الأوزان حالياً، محققاً درجة مؤشر ذكاء تبلغ 51، مقارنة بـ 40 حققها GLM-5.1. نماذج أخرى، بما في ذلك MiniMax-M3 و DeepSeek V4 Pro، حصلت على درجة 44، بينما حصلت Kimi K2.6 على درجة 43.

حصل GLM-5.2 على 78% في TerminalBench v2.1 (محققاً 16 نقطة أكثر من GLM-5.1)، و 50% في SciCode، و 71% في AA-LCR، و 89% في GPQA Diamond. في اختبار معيار وكيل المدى الطويل GDPval-AA v2، حصل GLM-5.2 على 1,524 Elo، وهو أفضل من 1,514 التي حققها GPT-5.5.

ومع ذلك، على الرغم من الأداء المثير للإعجاب لـ GLM 5.2، يشير الخبراء إلى أن فهم نتائج المعيار أصبح أكثر تعقيداً. على سبيل المثال، النماذج المجمعة، مثل الذكاء الاصطناعي. تقلل من تأثير التحيز المرتبط بالاختبارات الفردية، لكنها تزيد من تأثير نظام الأوزان المستخدم، وتباينات المطالبة، ومجموعات التقييم المتغيرة. لا تزال تلوث المعيار وتأثيرات التحسين مصدر قلق مستمر عبر اختبار الذكاء الاصطناعي الحدودي.

ما هو داخل بنية GLM-5.2؟

وفقاً لـ Z.ai، GLM-5.2 هو أقوى نموذج تقدمه الشركة لمهام التفكير طويل المدى والبرمجة الوكيلية. يوفر هذا النموذج نافذة سياق تتكون من مليون رمز مميز مقارنة بـ 200,000 لـ GLM-5.1.

يتميز GLM-5.2 ببنية Mixtures-of-Experts ويتكون من حوالي 750 مليار معامل إجمالي و 40 مليار معامل نشط، ومحسّن لمهام التفكير متعدد الخطوات وسير عمل البرمجة.

يعمل GLM-5.2 على شكلين من التفكير: إعداد عالي الجهد للمهام المعقدة ووضع منخفض التكلفة مصمم للكفاءة والتحكم في زمن الاستجابة.

وفقاً لـ Artificial Analysis، لدى GLM-5.2 قدرة على إنتاج حوالي 43,000 رمز مميز للإخراج لكل عملية تقييم، مقارنة بـ 26,000 لـ GLM-5.1. على الرغم من أنه يساعد في تحسين مقاييس الأداء، إلا أنه قد يزيد من تكاليف الحساب في الممارسة العملية.

ال Z.ai يلاحظ المدون التحسينات في وكلاء البرمجة، وعملية التصحيح، والبحث الآلي، ومعالجة المستندات، والتوليد طويل المدى، مما يضع النموذج كمحسّن للمهام المستدامة متعددة الخطوات بدلاً من المطالبات المعزولة.

سياق السوق واحتكاك النظام البيئي

يحدث وصول GLM-5.2 في ظل خلفية نقاش حول مدى مواكبة الأنظمة مفتوحة الأوزان للنماذج الحدودية المملوكة. زعمت شركات الذكاء الاصطناعي الصينية بعض المراكز الرائدة في تصنيفات النماذج مفتوحة المصدر، وأصبح GLM-5.2 قطعة مركزية في هذه العملية.

أصبح هذا النقاش محدداً عاماً من خلال تعليقات إيلون ماسك وجييه تانغ (مؤسس Z.ai) بشأن متى ستكون النماذج الصينية على قدم المساواة مع النماذج الحدودية. رد ماسك: "ربما في الربع 1 من العام المقبل.".

اعتراض تانغ، قائلاً: لن يستغرق ذلك كل ذلك الوقت.".

ربما الربع 1

— إيلون ماسك (@elonmusk) يونيو 18، 2026

بينما قد تظهر المعايير تقارباً سريعاً، يكشف الملاحظات المبكرة من الممارسين عن اختلافات في الأداء في العالم الحقيقي.

أعرب مهندس الذكاء الاصطناعي دا7_Tech عن مخاوفه أقل بشأن النموذج نفسه وأكثر بشأن البنية التحتية وشفافية استهلاك Z.ai النظام، قائلاً إنه "يعارض كل ما يتوقعه الناس من قيم النماذج مفتوحة المصدر.".

جرب Zcode، Z.aiتطبيقه المطور باستخدام نماذج GLM، تحت خطة Pro التي تدعي أنها "15x كلود Code.". في جلسة مهمة واحدة، ذكر أن الاستخدام استنفد في أقل من ساعة – مما يعني استهلاك خمس الساعات المسموح بها للمهمة بأكملها.

كما زعم أن هناك تبايناً بين الاستخدام المعروض بواسطة التطبيق والمبلغ المحاسب فعلياً. زعم التطبيق أنه عرض أقل من 2 مليون رمز مميز، لكن حسابه حُاسب بحوالي 60 مليوناً، بالنسبة للحدود اليومية والأسبوعية. التضمين هنا هو أن الرموز المميزة المخزنة مؤقتاً والوسيطة كانت تُؤخذ في الاعتبار للاستخدام بدلاً من الحساب الفعلي. ذكر لاحقاً أن Z.ai أخرج عد الرموز المميزة من "وضع الهدف" الخاص بهم وعدلوا أوصاف خطة Pro.

إلى جانب ذلك، قام باني الذكاء الاصطناعي مايكل غو بمقارنة GLM-5.2 بـ GPT-5.5 medium أثناء تصحيح مشكلة في وكيل OpenClaw الخاص به المسمى Trippy. إليك ما خلص إليه:

"على الأقل في حالة الاختبار التي قمت بتشغيلها، لم يكن بقدر GPT-5.5 medium. ليس حتى قريباً.".

وجد GPT-5.5 medium المشكلة مع إجابات الوكيل المتكررة بسرعة كبيرة، بينما لم يتمكن GLM-5.2 من العثور عليها.

باختصار، أشار إلى أنه على الرغم من أن نتائج المعيار قد توحي بأداء جيد، إلا أن عمل التصحيح الفعلي قد يكشف عن تناقضات تفوتها النتائج المجمعة.

تضييق الفجوة ولكن مع واقع تطبيق متفاوت

تثبت نتائج المعيار أن GLM-5.2 هي واحدة من أفضل البنى مفتوحة الأوزان المتاحة حالياً، وأحياناً حتى أفضل من غيرها المملوكة.

ومع ذلك، تبدو المراجعات بشأن الأداء والكفاءة وشفافية النظام مختلفة اعتماداً على حالات الاستخدام والتكامل مع الأنظمة الأخرى.

وبالتالي، هناك جانبان للمسألة: GLM-5.2 هو خطوة مهمة للأمام في تطوير مجال البنى مفتوحة الأوزان، لكن تطبيقها سيتطلب قدرًا كبيرًا من الجهد فيما يتعلق بالاستعداد البنيوي وجودة المنتج كما هو الحال في نتائج المعيار.

في الوقت الحالي، يصبح GLM-5.2 خطوة مهمة نحو تضييق الفجوة بين أنظمة الذكاء الاصطناعي المفتوحة والمغلقة — على الرغم من أنه ليس تقارباً حاسماً بعد.