GLM-5.2 مقابل Opus: مقارنة مباشرة في بناء لعبة ثلاثية الأبعاد

GLM-5.2 هو النموذج الرائد الجديد من Z.ai: أوزان مفتوحة برخصة MIT، ونافذة سياق بمليون رمز، ومستويان للتفكير هما High وMax. وهو مصمم لأعمال البرمجة والوكلاء طويلة المدى، وهو نصي فقط — لا يستطيع قراءة الصور. ولاختبار ما يعنيه ذلك عملياً، وضعته Tech Stackups في مواجهة Claude Opus 4.8 بالطلب نفسه تماماً: بناء لعبة منصات ثلاثية الأبعاد من الصفر بـWebGL خام، دون محرك ألعاب ودون مكتبة ثلاثية الأبعاد.

أرقام المقارنة

حصل النموذجان على حزمة الأصول نفسها من Kenney بترخيص CC0 وعلى محاولة واحدة دون تلميحات. استغرق GLM-5.2، الذي عمل في Pi عبر OpenRouter، ساعة و10 دقائق و40 ثانية و128 استدعاء أداة، وأنتج 131 ألف رمز إخراج وبلغ 16 في المئة من نافذة السياق؛ وكلّفت التجربة 5.39 دولار فعلياً. أما Opus 4.8، في Claude Code مع تفكير موسّع بمستوى مرتفع، فأنهى العمل في 33 دقيقة و30 ثانية، واستخدم 153 استدعاء أداة وأنتج 216,809 رمزاً، وقُدّرت كلفته بنحو 21.92 دولار بأسعار القائمة.

ما بناه كل نموذج

اللعبتان من منظور الشخص الثالث وبالتحكم نفسه: الحركة بـWASD أو الأسهم، والقفز بمفتاح المسافة، والجري بمفتاح Shift، وتدوير الكاميرا بالفأرة. جاءت نسخة GLM-5.2 خشنة: الشخصية تُرسم برمادي مسطّح لأن محرك العرض لم يحمّل ملف الألوان المشترك الذي تشير إليه نماذج Kenney، ويختفي الرأس عند تحرك الكاميرا، ولا تفعل الأشواك القاتلة شيئاً، وبقيت طبقة التصحيح على الشاشة حتى النهاية. أما آلية الإطلاق بالنابض فقد عملت جيداً.

كانت لعبة Opus أنظف: طُبقت الخامات والرسوم المتحركة بشكل صحيح، وعمل التحكم والكاميرا، وقتلت الأشواك اللاعب، ووُجد شرط فوز حقيقي. وكانت أخطاؤه حالات طرفية — مهلة السماح بعد مغادرة المنصة مضبوطة بسخاء شديد حتى تقف الشخصية في الهواء بجانب منصة، ويتفعّل الفوز قبل وصول الشخصية إلى العلم.

التحقق الذاتي

طُلب من النموذجين التحقق من عملهما. قرأ Opus لقطة شاشة للمشهد وأزال بقايا كتابات التصحيح؛ أما GLM-5.2 النصي فتحقق من ألوان البكسل ولم يرَ أن الشخصية رمادية.

الاختبارات المعيارية والسعر

بحسب بطاقة النموذج من Z.ai، يتقدم GLM-5.2 في بعض صفوف الاستدلال: 99.2 في AIME 2026 و91.0 في IMOAnswerBench مقابل 95.7 و83.5 لدى Opus 4.8، لكن Opus يحصد معظم صفوف البرمجة والوكلاء — 69.2 مقابل 62.1 في SWE-bench Pro و69.7 مقابل 48.9 في NL2Repo. وصنّفت Artificial Analysis GLM-5.2 بشكل مستقل كأفضل نموذج بأوزان مفتوحة في مؤشر Intelligence Index بدرجة 51، لكنها أشارت إلى أنه يستهلك نحو 43 ألف رمز إخراج لكل مهمة، مقابل 26 ألفاً في GLM-5.1.

الفارق الأبرز هو السعر: لكل مليون رمز يكلف GLM-5.2 دولاراً و40 سنتاً للإدخال و4.40 دولار للإخراج، مقابل 5 و25 دولاراً لـOpus 4.8. والأوزان متاحة على Hugging Face وModelScope برخصة MIT دون قيود إقليمية، ويمكن تشغيلها محلياً عبر vLLM أو SGLang أو Transformers.

وخلاصة التجربة: استخدم GLM-5.2 عندما تكون الكلفة والانفتاح مهمين والعمل نصياً ومنطقياً في الأساس؛ وادفع مقابل Opus عندما تكون الدقة والإتقان والحكم البصري هي المهم. وأبقِ GLM-5.2 في ترسانتك على أي حال، لأن الأوزان التي يمكنك تنزيلها لا يستطيع أي مزوّد سحبها منك.