تُقيّم مقارنة ثلاثة نماذج مفتوحة الوزن من نوع Mixture-of-Experts ذات بنية متفرقة—وهي Kimi K3 من Moonshot AI، وDeepSeek V4 Pro، وGLM-5.2 من Zhipu AI—قدراتها وشروط ترخيصها وتكاليف تشغيلها لأعمال البرمجة طويلة المدى وأعباء العمل الوكيلية.
- يتصدر Kimi K3 (بـ 2.8T معلمة) مؤشر ذكاء Artificial Analysis بنتيجة تبلغ حوالي ~57، لكنه يبقى متاحاً عبر واجهة برمجة التطبيقات فقط حتى 27 يوليو 2026.
- يحمل DeepSeek V4 Pro (بـ 1.6T معلمة) ترخيص MIT وهو القائد من حيث التكلفة عند حوالي $0.04 لكل مهمة.
- يحمل GLM-5.2 (بـ 744B معلمة) أيضاً ترخيص MIT، ويمكن استضافته ذاتياً، وهو الأسرع بمعدل ~168 رمز/ثانية.
- تدعم جميع النماذج الثلاثة نوافذ سياق بحجم مليون رمز، لكن فقط DeepSeek وGLM متاحان حالياً بأوزان قابلة للتنزيل.
يوفر DeepSeek V4 Pro أفضل قيمة لمهام البرمجة بتكاليف منخفضة وتوفر فوري، بينما يقدم Kimi K3 أعلى قدرات بسعر مرتفع. يعمل GLM-5.2 كخيار متوازن بين التكلفة والسرعة ومتطلبات الاستضافة الذاتية.