Z.ai
Z.ai's fast open-weight coder — reasons before every tool call and keeps that reasoning across the whole job.
200K tokens
السياق
8,192 tokens
أقصى إخراج
سريع
السرعة
Three prompts, three unedited answers, generated on September 2, 2026 through NinjaChat. Click the prompt to copy it and run it yourself.
Write a Python function that merges overlapping intervals, plus three short tests. Keep the whole answer under 40 lines of code.
def merge_intervals(intervals):
if not intervals:
return []
intervals.sort(key=lambda x: x[0])
merged = [intervals[0]]
for current in intervals[1:]:
last = merged[-1]
if current[0] <= last[1]:
last[1] = max(last[1], current[1])
else:
merged.append(current)
return merged
# Tests
assert merge_intervals([[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]) == [[1,6],[8,10],[15,18]]
assert merge_intervals([[1,4],[4,5]]) == [[1,5]]
assert merge_intervals([]) == []
Read: We ran the same 3 prompts on 12 AI models — Unedited answers, latency and price for every model, measured through the NinjaChat API in September 2026.
Served by DeepInfra as glm-4.7. Answers vary run to run; these are one take each, not the best of several.
توليد شيفرة سريع ودقيق وتصحيح للأخطاء عبر اللغات الرئيسية.
استدلال قبل كل استدعاء لأداة، محفوظ على امتداد المهمة كاملة.
التفكير المحفوظ يُبقي المهمة متعددة الخطوات متسقة من البداية إلى النهاية.
قوي في رياضيات الأولمبياد والاستدلال المنظَّم.
Tuned to this model — click any line to copy.
GLM 4.7 هو النموذج الأساسي مفتوح الأوزان من Z.ai، صدر في 22 ديسمبر 2025 وصُمِّم لعمل التطوير الحقيقي: دورات مهام طويلة، واستخدام متكرر للأدوات، وشيفرة يجب أن تكون صحيحة لا مجرد مقنعة. على NinjaChat، يتوفر GLM 4.7 في جميع الخطط إلى جانب بقية كتالوج النماذج.
ما يميّز 4.7 هو طريقة تفكيره. منحته Z.ai ثلاثة أنماط للاستدلال تشعر بها دون أن تضبطها: فهو يستدلّ قبل كل ردّ وقبل كل استدعاء لأداة، ويحتفظ بهذا الاستدلال عبر الأدوار فتبقى الجلسة الطويلة متسقة، ويمكنه رفع مستوى الاستدلال أو خفضه في كل دور فتبقى الأسئلة السريعة سريعة. والنتيجة نموذج يتصرّف بثبات على امتداد مهمة متعددة الخطوات بدل أن ينحرف عن مسارها.
وهو مبرمج قوي فعلًا. تفيد Z.ai بتسجيله 73.8% على SWE-bench Verified و87.4% على τ²-Bench، وهو معيار الاستخدام التفاعلي للأدوات، حيث حقّق أعلى نتيجة بين النماذج المفتوحة عند إطلاقه، إلى جانب 95.7% على AIME 2025 في الرياضيات. وعمليًا يظهر ذلك في عدد أقل من واجهات البرمجة المتوهَّمة، وفروقات شيفرة أنظف، وسلوك أفضل عندما يحتاج إلى استدعاء الأدوات وقراءة ما يعود منها.
يتعامل GLM 4.7 مع نحو 200K توكن من السياق على منصة NinjaChat، وهو ما يكفي لقاعدة شيفرة كبيرة نسبيًا أو مجموعة مستندات طويلة، وهو سريع أيضًا، ولهذا يُبقيه كثيرون نموذجهم اليومي ولا ينتقلون إلى نموذج أثقل إلا عند الحاجة. ويأتي GLM 5 وGLM 5.2 فوقه في العائلة؛ أما 4.7 فهو الخيار الوسط العملي، وأوزانه مفتوحة إن أردت يومًا تشغيله بنفسك.
من الصفر إلى نتيجتك الأولى في أقل من دقيقة.
01
أنشئ حسابًا على NinjaChat واختر خطة
02
افتح الدردشة واختر GLM 4.7 من قائمة النماذج
03
اطلب شيفرة أو إعادة هيكلة أو تحليلًا خطوة بخطوة
04
أبقِ المهمة في محادثة واحدة؛ فهو يحمل استدلاله عبر الأدوار
05
انتقل إلى GLM 5.2 أو Claude عندما تحتاج المشكلة إلى عمق أكبر
مقارنات موضوعية — أين يتفوق {model} وأين يقصر.
أسرع وأقل تكلفة للبرمجة والدردشة اليومية
GLM 5.2 أكثر عمقًا في تصميم الأنظمة والاستدلال الطويل
أوزان مفتوحة ونتائج قوية في استخدام الأدوات بتكلفة أقل
Sonnet 5 أكثر إتقانًا في الكتابة وأوسع في منظومات الأدوات
تفكير محفوظ عبر الأدوار ونتائج هي الأفضل بين النماذج المفتوحة في استخدام الأدوات
يوفّر DeepSeek V4 نافذة سياق أكبر وتسعيرًا مختلفًا
تتضمن كل خطط NinjaChat أكثر من 50 نموذجاً واستوديو صور متكاملاً وتوليد فيديو.



اشتراك واحد يشمل كل النماذج على NinjaChat، ومنها GLM 4.7.