العقود الآجلة
وصول إلى مئات العقود الدائمة
CFD
الذهب
منصّة واحدة للأصول التقليدية العالمية
الخیارات المتاحة
Hot
تداول خيارات الفانيلا على الطريقة الأوروبية
الحساب الموحد
زيادة كفاءة رأس المال إلى أقصى حد
التداول التجريبي
مقدمة حول تداول العقود الآجلة
استعد لتداول العقود الآجلة
أحداث مستقبلية
"انضم إلى الفعاليات لكسب المكافآت "
التداول التجريبي
استخدم الأموال الافتراضية لتجربة التداول بدون مخاطر
إطلاق
CandyDrop
اجمع الحلوى لتحصل على توزيعات مجانية.
منصة الإطلاق
-التخزين السريع، واربح رموزًا مميزة جديدة محتملة!
HODLer Airdrop
احتفظ بـ GT واحصل على توزيعات مجانية ضخمة مجانًا
Pre-IPOs
افتح الوصول الكامل إلى الاكتتابات العامة للأسهم العالمية
نقاط Alpha
تداول الأصول على السلسلة واكسب التوزيعات المجانية
نقاط العقود الآجلة
اكسب نقاط العقود الآجلة وطالب بمكافآت التوزيع المجاني
عروض ترويجية
AI
Gate AI
شريكك الذكي الشامل في الذكاء الاصطناعي
Gate AI Bot
استخدم Gate AI مباشرة في تطبيقك الاجتماعي
GateClaw
Gate الأزرق، جاهز للاستخدام
Gate for AI Agent
البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، Gate MCP، Skills و CLI
Gate Skills Hub
أكثر من 10 آلاف مهارة
من المكتب إلى التداول، مكتبة المهارات الشاملة تجعل الذكاء الاصطناعي أكثر فعالية
GateRouter
ختر بذكاء من أكثر من 40 نموذج ذكاء اصطناعي، بدون أي رسوم إضافية 0%
تقرير تقنية 智谱GLM-5V-Turbo: Design2Code يتفوق على Claude Opus4.6، اكتب الكود مباشرة من الصورة الملتقطة
موقع بي جيه وورلد يذكر أن ذكاء الاصطناعي من شركة Zhipu AI أصدر تقريرًا تقنيًا عن GLM-5V-Turbo، حيث تم إطلاق النموذج على واجهة برمجة التطبيقات z.ai وOpenRouter في أوائل أبريل. أُعيد إصدار التقرير مع منهجية، ولم يتم فتح مصدر النموذج. يعتبر GLM-5V-Turbo أول نموذج أساسي متعدد الوسائط للبرمجة من Zhipu، يدعم سياقًا يصل إلى 200 ألف، ويمكن دمجه مع أطر عمل الوكيل مثل Claude Code وOpenClaw. منذ مرحلة التدريب المسبق، دمج النموذج الإدراك البصري في جميع عمليات الاستنتاج والتخطيط واستدعاء الأدوات وتنفيذها. يتكون هيكل النموذج من ثلاثة تصاميم رئيسية: المشفر البصري الجديد CogVit، الذي يستخدم SigLip2 وDinoV3 للتدريب بالتقطير الثنائي، ويستخدم 80 مليار مجموعة بيانات ثنائية اللغة من النص والصور باللغة الصينية والإنجليزية لمواءمة التوقعات متعددة الوسائط والمتعددة الرموز (MMTP) من خلال التعلم المقارن، ويستبدل الإدراج المباشر للمدخلات البصرية برمز خاص قابل للتعلم مشترك، مما يقلل من تعقيد الاتصال بين مراحل خط الأنابيب، ويجعل التدريب أكثر استقرارًا، مع تعزيز التعلم المعزز المشترك الذي يغطي مستويات الإدراك والاستنتاج وتنفيذ الوكيل. تظهر نتائج الأداء أن Design2Code حقق 94.8، متفوقًا على Claude Opus الذي حقق 4.6.