GLM-5.3-Flash متاح مجانًا في OpenCode

في 16 أكتوبر 2026، نشر OpenCode على X: “GLM 5.3 Flash is now free in OpenCode.” معرّف النموذج هو opencode/glm-5.3-flash-free، وتقول وثائق OpenCode Zen إنه “is free on OpenCode for a limited time.” قمنا في اليوم نفسه بتثبيت نسخة نظيفة من OpenCode، وشغّلنا النموذج بدون تسجيل دخول وبدون مفتاح API، وطلبنا منه كتابة ملف Node.js واختباره.

تصحيح قبل أن تبحث عن “GLM 5.3 free”: النموذج المجاني هو GLM-5.3-Flash، وهو النموذج متعدد الوسائط الأرخص من Z.ai. لا يزال نموذج GLM-5.3 الكامل يكلف $1.40 لكل مليون رمز إدخال. للنسخة Flash المجانية أربعة قيود. فهي تعمل داخل OpenCode فقط، وتحد السياق عند 200 ألف رمز بدلًا من مليون، وترفض مرفقات PDF رغم أن بياناتها الوصفية تسرد هذه المرفقات، وتستجيب ببطء وبشكل غير متساوٍ. في الأسفل: الإعداد، وكل حد، والمسارات المدفوعة. للاطلاع على الخلفية، اقرأ شرح GLM-5.3-Flash. إذا كان الكود يستدعي واجهة API، يتيح Apidog CLI للوكيل نفسه اختبارها.

ما يقدمه OpenCode مجانًا

أُطلق GLM-5.3-Flash في 26 أغسطس 2026: نموذج Mixture-of-Experts بمعاملات تبلغ 320 مليارًا، منها 18 مليار معامل نشط، وأوزان بترخيص MIT وإدخال أصلي للصور. يقدّمه OpenCode عبر بوابة النماذج OpenCode Zen بنسخة مجانية ونسخة مدفوعة. إليك مقارنة المسارات:

تأتي الحدود من البيانات الوصفية للنموذج التي يوفرها OpenCode، ويمكن طباعتها باستخدام opencode models opencode --verbose. تأتي الأسعار من وثائق Zen ووثائق OpenCode Go وصفحة أسعار Z.ai، بعد التحقق في 16 أكتوبر.

التشغيل المجاني الثاني لهذا النموذج

سبق أن قدّم OpenCode هذا النموذج مجانًا تحت اسم آخر. بدءًا من 20 أغسطس 2026، ظهر نموذج مجهول اسمه Ox Alpha في قوائم OpenCode وOpenRouter المجانية بنافذة تبلغ مليون رمز، حتى كشفت Z.ai في 26 أغسطس أنه GLM-5.3-Flash. يغطي تحليلنا لـ Ox Alpha ذلك الإطلاق. هذه المرة، النموذج مجاني باسمه الحقيقي، وبنافذة 200 ألف بدلًا من مليون.

كيفية استخدام GLM-5.3-Flash مجانًا في OpenCode

هل الأداة جديدة عليك؟ يشرح عرضنا لـ OpenCode ما يفعله الوكيل. يستغرق الإعداد ثلاث خطوات.

1. ثبّت OpenCode

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

يعمل npm install -g opencode-ai وbrew install anomalyco/tap/opencode أيضًا. على Windows، توصي OpenCode باستخدام WSL.

2. حدّث قائمة النماذج واختر النموذج

يخزّن OpenCode قائمة نماذجه مؤقتًا، ولم يظهر نموذج GLM في تثبيتنا الجديد حتى حدّثناها:

opencode models opencode --refresh | grep free

طبع ذلك أحد عشر نموذجًا مجانيًا، من بينها opencode/glm-5.3-flash-free. افتح مشروعًا، شغّل opencode، اكتب /models واختر GLM-5.3-Flash Free. لجعله الافتراضي لمشروع، أضف ملف opencode.json في جذر المشروع:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "opencode/glm-5.3-flash-free"
}

3. شغّل مهمة

أو أرسل مهمة واحدة من الصدفة:

opencode run -m opencode/glm-5.3-flash-free \
  "Create status.js exporting isClientError(code) for 4xx codes, add a node:assert self-test, then run it"

ما أظهره اختبارنا

شغّلنا OpenCode 1.19.2، إصدار opencode-ai الحالي على npm، مع مجلدات إعدادات وبيانات فارغة. لم يُطلب منا تسجيل الدخول أو إضافة مفتاح. في كل تشغيل، كتب النموذج status.js، وشغّله باستخدام node، وأفاد بنجاح كل الاختبارات.

كانت السرعة هي نقطة الضعف. قِسنا نموذج OpenCode المجاني الجديد الآخر باستخدام الأوامر نفسها:

انتهى كل تشغيل لـ GLM بإجابة صحيحة. كانت المشكلة في الانتظار، وقد تغير من تشغيل إلى آخر.

القيود الكامنة خلف «مجاني»

الاستجابات بطيئة وغير متساوية

كلمة “Flash” في اسم هذا النموذج تشير إلى السعر لا السرعة. يعرض OpenCode ثلاثة متغيرات استدلال للنموذج المجاني (low وhigh وmax)، وتوصي Z.ai في وثائق النموذج بـ max. لم يحل خفض المستوى مشكلة الانتظار: استغرق تشغيل واحد بـ --variant low 196 ثانية للإجابة عن سؤال من سطر واحد أجابت عنه تشغيلات أخرى في 11 ثانية. يشير ذلك إلى حمل على نقطة النهاية المجانية، لا إلى عمق الاستدلال. أعط النموذج المجاني عملًا لا تجلس تراقبه. تغطي مقارنتنا بين GLM-5.3-Flash وGLM-5.3 اختلاف النموذجين.

يعمل داخل OpenCode فقط

تسرد وثائق Zen النموذج المجاني بجانب نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI، لكنه ليس واجهة API مجانية. إذا استدعيته من أي شيء غير OpenCode، ترفضه البوابة:

curl https://opencode.ai/inference/openai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "glm-5.3-flash-free", "messages": [{"role": "user", "content": "ping"}]}'

{"type":"error","error":{"type":"FreeTierError","message":"OpenCode's free tier can only be used from within OpenCode. Download it at https://opencode.ai and keep building."}}

حصلنا على HTTP 403 في 16 أكتوبر من نقطتي النهاية /inference و/zen، مع ترويسة Authorization وبدونها. لا يمكن لخادمك الخلفي أو نصوصك البرمجية أو وكلاء آخرين استخدام النموذج المجاني. لتشغيل GLM-5.3-Flash في وكيل آخر، راجع كيفية استخدام GLM-5.3-Flash في Claude Code وCline باستخدام مفتاح مدفوع.

السياق 200 ألف، ويتوقف الإخراج عند 32 ألفًا

يقبل النموذج المدفوع مليون رمز سياق ويعيد حتى 131 ألفًا؛ أما المجاني فيتوقف عند 200 ألف إدخال و32 ألف إخراج. يغطي ذلك معظم جلسات البرمجة، لكنه ينفد أسرع في مستودع ضخم أو جلسة طويلة تقرأ ملفات كثيرة. عندما تحتاج مهمة ما إلى النافذة الكاملة، بدّل تلك الجلسة إلى نموذج مدفوع باستخدام /models.

مرفقات PDF تفشل؛ الصور تعمل

تسرد البيانات الوصفية لـ OpenCode إدخال النص والصور والفيديو وPDF للنموذج المجاني. في اختبارنا، عملت الصور ولم تعمل ملفات PDF. أدى إرفاق مواصفات PDF من صفحة واحدة باستخدام opencode run -f إلى:

Upstream request failed: [invalid_value] messages[1]: content[2]: content part type "file" is not supported; only text and image_url are

مرت الصفحة نفسها بعد تحويلها إلى PNG، وحوّلها النموذج إلى ملف OpenAPI صالح. لذلك صدّر أولًا صفحات PDF التي تحتاجها كصور. على macOS، يحوّل sips -s format png spec.pdf --out spec.png الصفحة الأولى. لم نختبر الفيديو.

إنه مجاني لفترة محدودة، بدون تاريخ انتهاء

انتهت نماذج GLM المجانية من OpenCode سابقًا. يحمل glm-4.7-free وglm-5-free الآن حالة deprecated في كتالوج models.dev الذي يقرأه OpenCode، واستمر أسبوع Ox Alpha المجاني ستة أيام. احتفظ باسم النموذج في opencode.json، لا داخل النصوص البرمجية، حتى يكون الانتقال إلى نموذج مدفوع تعديل سطر واحد.

الخصوصية أفضل من معظم الخيارات المجانية

بالنسبة إلى هذا النموذج، تقول وثائق Zen إن المزوّد “follows a zero-retention policy and does not use your data for model training.” لا تقدم كل النماذج المجانية في القائمة هذا الوعد؛ إذ تقول Big Pickle وExo Free ونماذج MiMo إن البيانات المجمعة “may be used to improve the model.” يقول OpenCode إن جميع نماذج Zen مستضافة في الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي. لا تنشر وثائق Zen ولا وثائق Go حد معدل للنماذج المجانية، لذا توقع تباطؤًا عند ارتفاع الطلب.

تكلفة النموذج نفسه عندما تحتاج إلى API

داخل منتجك، تحتاج إلى مسار مدفوع. تتقاضى واجهة Z.ai API ونسخة Zen المدفوعة glm-5.3-flash السعر نفسه: $0.15 لكل مليون رمز إدخال و$0.50 لكل مليون رمز إخراج. تحاسب Z.ai الإدخال المخزّن مؤقتًا بسعر $0.03.

إليك الحساب لدورة وكيل تحتوي 20,000 رمز إدخال و2,000 رمز إخراج:

• 0.02 x $0.15 + 0.002 x $0.50 = $0.004 لكل دورة
• ألف دورة: $4.00 قبل خصومات التخزين المؤقت

تعيد جلسات الوكيل إرسال معظم سياقها في كل دورة، لذا يقلل الإدخال المخزّن مؤقتًا بسعر $0.03 جانب الإدخال من تلك الفاتورة بنسبة 80%. إذا كنت تستخدم OpenCode للبرمجة يوميًا وانتهى العرض، فإن خطة Go هي الخيار الوسط: $10 شهريًا مع حد استخدام شهري $60 لـ GLM-5.3-Flash، ويقدّره OpenCode بنحو 31,580 طلبًا. تغطي الخطة نفسها نحو 1,080 طلب شهريًا من GLM-5.3 الكامل.

للاطلاع على تاريخ خصومات الإطلاق وحسابات التخزين المؤقت، راجع دليل أسعار GLM-5.3-Flash. لكود الطلب مع إدخال الصور، راجع كيفية استخدام واجهة GLM-5.3-Flash API.

دع OpenCode يختبر API باستخدام Apidog CLI

أظهر اختبار لقطة الشاشة سبب وجوب اختبار الوكيل لما يكتبه. عند قراءة صورة المواصفات، كتب النموذج الحد الأقصى لـ weight_grams كـ 300,000 بدلًا من 30,000، وحدّد حقلًا اختياريًا كمطلوب. مر الخطآن بالتحقق من JSON. يكتشف اختبار الحدود مقابل API الحقيقية هذه الأخطاء.

يمنح Apidog CLI أوامر تمكّن OpenCode من استيراد مواصفة وكتابة حالات اختبار وتشغيلها. اضبطه مرة واحدة:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
npx -y skills add https://apidog.com   # pick your agent when prompted

يأتي الرمز من Apidog ضمن Account Settings ثم API Access Token. يثبّت السطر الأخير مهارات وكيل Apidog، التي تعلّم OpenCode كيفية تشغيل CLI. بعد ذلك أرفق لقطة الشاشة (-f spec.png مع opencode run) وأعطِ الوكيل أمرًا واحدًا:

The attached image is our shipping partner's API spec. Write shipments.openapi.json,
import it into Apidog project <id> with Apidog CLI, then create test cases for
POST /v2/shipments: weight_grams 30000 returns 201, 30001 returns 422. Run them
against the sandbox environment and list any spec fields the results contradict.

هذه هي الأوامر التي يشغّلها، بعد التحقق منها باستخدام Apidog CLI 2.2.7:

apidog import --project <id> --format openapi --file ./shipments.openapi.json
apidog cli-schema get test-case-create
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project <id> --file case.json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> -r cli,json

يعيد كل أمر JSON، ويضم كثير منها agentHints.nextSteps، فيعرف الوكيل ماذا يشغّل بعد ذلك. إذا رفض CLI عملية كتابة على الفرع الرئيسي main، اجعل الوكيل يعمل على فرع ذكاء اصطناعي (apidog branch create --project <id> --type ai --name ai/shipments-spec --from main). يصلح السطر نفسه apidog run مع -r junit للاستخدام في CI؛ وتتوفر نسخة جاهزة للنسخ في مقالنا عن مسار CI/CD باستخدام Apidog CLI.

الأسئلة الشائعة

هل GLM-5.3 مجاني في OpenCode؟ نموذج Flash فقط. أصبح opencode/glm-5.3-flash-free مجانيًا منذ 16 أكتوبر 2026، كعرض لفترة محدودة بدون تاريخ انتهاء. يكلف GLM-5.3 الكامل $1.40 إدخالًا و$4.40 إخراجًا لكل مليون رمز على Zen.

هل يمكنني استدعاء النموذج المجاني من الكود الخاص بي؟ لا. الطلبات من خارج OpenCode تتلقى خطأ 403 بنوع FreeTierError. استخدم واجهة Z.ai API أو نسخة Zen المدفوعة glm-5.3-flash، وكلتاهما بـ $0.15 إدخالًا و$0.50 إخراجًا لكل مليون رمز.

لماذا هو بطيء جدًا؟ بسبب حمل يوم الإطلاق، بقدر ما نستطيع التحديد. استغرق سؤال قصير من سطر واحد من 7 إلى 196 ثانية، ولم تجعل --variant low التشغيلات أسرع بشكل موثوق.

هل توجد طرق أخرى لاستخدام GLM-5.3-Flash مجانًا؟ نعم. تعمل الأوزان بترخيص MIT على أجهزتك، ويغطي دليلنا لتشغيل GLM-5.3-Flash محليًا إصدارات التكميم والذاكرة التي تحتاجها.

استخدمه أثناء توفره

اجتاز النموذج المجاني اختبار البرمجة في كل مرة، وصاغ OpenAPI من لقطة شاشة للمواصفات، مقابل $0 ما دمت داخل OpenCode، وتحت 200 ألف رمز، وبعيدًا عن مرفقات PDF. أعطه عملًا لا تنتظره، واحتفظ باسم النموذج في opencode.json، وأضف Apidog CLI ليختبر الوكيل ما يكتبه. نزّل Apidog لمراجعة المواصفات التي يستوردها الوكيل وتقارير الاختبار التي يرفعها باستخدام --upload-report.