الوصف
🖼 ️اسم الأداة:
GLM-Image
✏ ️ما الذي تقدمه هذه الأداة في عام 2026؟
بنية معلمات هجينة 16B: تجمع بين مولد تلقائي 9B (للمنطق والتخطيط) ومفكك انتشار 7B (للملمس البصري والتفاصيل).
عرض نصي لا تشوبه شائبة: احتلت المرتبة الأولى في LongText-Bench، ويمكنها عرض فقرات كاملة وقوائم مطاعم وكتيبات فنية بدقة شبه مثالية في كل من اللغتين الإنجليزية والصينية.
توليد مكثف للمعرفة: على عكس النماذج الأخرى، يمكنها رسم مخططات دقيقة وصيغ كيميائية وترميزات رياضية من خلال الاستفادة من تدريبها المسبق على نموذج اللغة GLM-4.
الاتساق والهوية: يتميز بقدرات "الحفاظ على الهوية" المدمجة، مما يسهل الحفاظ على نفس الشخصية أو المنتج عبر مشاهد متعددة تم إنشاؤها.
حرية المصادر المفتوحة: متاح بالكامل على Hugging Face (ترخيص MIT/Apache 2.0)، مما يسمح للمطورين بضبط النموذج لقطاعات محددة مثل الطب أو القانون.
تحسين الأجهزة المحلية: أول نموذج رئيسي تم تدريبه بالكامل على رقائق Huawei Ascend، مما يوفر بديلاً عالي الأداء للأنظمة البيئية القائمة على Nvidia.
⭐ ️ماذا يقدم؟ (تجربة المستخدم)
"الذكاء المعرفي": حصل على تقييم 4.8/5 للمهام التي تتطلب تعليمات معقدة. يصفه المستخدمون بأنه "أول ذكاء اصطناعي يفهم بالفعل كيف يجب أن يبدو تصميم الملصق".
الموثوقية: على الرغم من أنه أبطأ من نماذج الانتشار الخالص (مثل Flux أو SD)، إلا أنه أكثر موثوقية بشكل ملحوظ للأصول التسويقية الجاهزة للإنتاج.
💵 الأسعار (حالة يناير 2026)
GLM-Image تنافسي للغاية، حيث يوفر استضافة ذاتية مجانية ووصولًا منخفض التكلفة إلى واجهة برمجة التطبيقات.
🎁 الإصدار المجاني:
يمكنك تنزيل النموذج وتشغيله مجانًا على الخادم الخاص بك. بالنسبة لمستخدمي السحابة، غالبًا ما توفر Z.ai أرصدة بدء مجانية للمطورين الجدد على منصة BigModel.cn الخاصة بهم.
⚙ ️الوصول أو المصدر:
الموقع الرسمي
الأوزان/الرموز
🔗 رابط التجربة: