Zhipu AI오픈소스

GLM-5

Name: GLM-5
Author: Zhipu AI

이 모델 비교

Zhipu AI가 개발한 고성능 기반 모델. 중국어 지원이 뛰어나며 다양한 작업에 대응합니다.

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파라미터

7440

컨텍스트

200K

라이선스

MIT

출시일

2026-02-11

벤치마크 성능

AA Intelligence Index

—

LMArena Elo

—

HLE

—

ARC-AGI-2

—

SWE-bench Verified

—

GPQA Diamond

—

MMLU-Pro

—

LiveCodeBench

—

AIME 2025

—

MATH-500

—

일본어 처리 능력

🌐Multilingual

General multilingual model. Basic Japanese processing is possible, but inferior to specialized models.

API 가격

입력 가격 (1M 토큰당)

출력 가격 (1M 토큰당)

과금 모드: standard

강점

약점

활용 사례

심층 분석

Intelligence Index

오픈 가중치 모델 중 1위 (Artificial Analysis Intelligence Index v4.0)

SWE-bench Verified

77.8%

Claude Opus 4.5(80.9%), GPT-5.2 xhigh(80.0%) 대비

BrowseComp (컨텍스트 관리 포함)

75.9%

Claude Opus 4.5(67.8%), GPT-5.2 xhigh(65.8%) 대비

Arena Elo (LMArena)

1452

텍스트 및 코드 아레나 모두 오픈 모델 1위

컨텍스트 윈도우

200K 토큰

최대 출력 128K

입력 가격

$1.00/1M 토큰

서드파티 제공업체 평균 (예: Novita, DeepInfra)

강점

・에이전틱 및 장기 추론 작업에서 탁월 (예: Vending-Bench 2: $4,432)
・MIT 라이선스와 멀티 플랫폼 배포를 갖춘 비용 효율적 오픈 가중치 모델
・DeepSeek Sparse Attention(DSA) 기반 효율적 장문맥 처리로 추론 비용 절감

약점

・일부 난도 높은 다분야 추론 과제에서 약세 (Humanity's Last Exam 한 평가 10.4%)
・744B 파라미터로 자체 배포 시 대규모 하드웨어(멀티 GPU 서버) 필요
・평가마다 벤치마크 성능 편차가 있어 잠재적 안정성 이슈 시사

경쟁사 비교

Model	Arena	SWE	GPQA	Price
Claude Opus 4.5	~1400 (추정)	80.9%	87.0%	$5/$25 per 1M 입출력
GPT-5.2 (xhigh)	1462 (GDPval-AA Elo)	80.0%	92.4%	추정 $10/$30 per 1M 입출력
DeepSeek-V3.2	1195 (GDPval-AA Elo)	73.1%	82.4%	오픈 가중치, GLM-5와 유사

개요

GLM-5는 Zhipu AI의 차세대 플래그십 파운데이션 모델로, AI를 '바이브 코딩'에서 진정한 '에이전틱 엔지니어링'으로 전환하도록 설계되었다. 총 744B 파라미터(활성 40B)의 MoE 아키텍처에 DeepSeek Sparse Attention(DSA)을 더해 주요 벤치마크에서 오픈 가중치 모델 최고 성능을 달성하면서 장문맥 효율성을 최적화한다. 특히 에이전틱 코딩, 장기 기획, 도구 중심 워크플로에서 강세를 보이며 Claude Opus 4.5나 GPT-5.2 같은 프론티어 폐쇄형 모델과 격차를 좁혔다. 핵심 혁신으로는 학습과 추론을 분리해 효율적 사후학습을 가능케 하는 비동기 강화학습 인프라(slime)와 에이전트 학습을 위한 대규모 실제 환경 확장이 있다. GLM-5는 MIT 라이선스로 공개되었으며 Huawei Ascend를 포함한 국산 중국 칩 인프라에 맞춰 최적화되었다. 이는 복잡하고 다단계인 소프트웨어 엔지니어링 과제를 자율적으로 처리할 수 있는 오픈 가중치 모델로 큰 진전을 보여준다. 개발자와 기업이 폐쇄형 모델의 높은 가격 없이 강력한 에이전틱 능력을 원할 때 비용 효율적 대안으로 자리한다. 일부 전문가급 추론 벤치마크에서는 약세를 보이지만, 코딩·도구 사용·장기 작업에서의 성능 덕분에 실무 AI 엔지니어링 워크플로에 매력적인 선택지다.

벤치마크 및 성능

GLM-5는 특히 에이전틱 및 코딩 작업에서 다양한 벤치마크에서 강세를 보인다. 주요 경쟁 모델과의 비교는 다음과 같다. | Benchmark | GLM-5 | Claude Opus 4.5 | GPT-5.2 (xhigh) | DeepSeek-V3.2 | |-----------|-------|-----------------|-----------------|---------------| | 추론 및 일반 | | | | | | Humanity's Last Exam (텍스트) | 30.5 | 28.4 | 35.4 | 25.1 | | GPQA-Diamond | 86.0 | 87.0 | 92.4 | 82.4 | | AIME 2026 I | 92.7 | 93.3 | - | 92.7 | | 코딩 | | | | | | SWE-bench Verified | 77.8 | 80.9 | 80.0 | 73.1 | | SWE-bench Multilingual | 73.3 | 77.5 | 72.0 | 70.2 | | Terminal-Bench 2.0 (Terminus-2) | 56.2 | 59.3 | 54.0 | 39.3 | | 에이전틱 | | | | | | BrowseComp (컨텍스트 관리) | 75.9 | 67.8 | 65.8 | 67.6 | | τ²-Bench | 89.7 | 91.6 | 85.5 | 85.3 | | Vending-Bench 2 (USD) | $4,432 | $4,967 | $3,591 | $1,034 | | 장문맥 | | | | | | LongBench v2 | 64.5 | 68.2 | 59.8 | 59.8 | 출처: arXiv 기술 보고서(arxiv.org/abs/2602.15763), LLM Registry, LayerLens 평가. 핵심 요약: - 에이전틱 선두: GLM-5는 컨텍스트 관리를 적용한 BrowseComp에서 모든 모델을 앞서며 Vending-Bench 2에서도 상위권. - 코딩 경쟁력: SWE-bench에서 Claude Opus 4.5에는 뒤처지지만 오픈 가중치 모델 중 1위이며 다국어 코딩에서 강세. - 추론 격차: GPQA 등 일부 추론 벤치마크는 여전히 폐쇄형 모델이 우세하나, GLM-5는 오픈 가중치 중 1위.

상세 비교

### GLM-5 vs Claude Opus 4.5 - 가격: GLM-5가 훨씬 저렴($1/$3.20 대 $5/$25 per 1M 입출력 토큰). - 컨텍스트 윈도우: 둘 다 200K 토큰 제공, GLM-5는 최대 출력 128K 지원. - 강점: GLM-5는 에이전틱 브라우징(BrowseComp)과 장기 기획(Vending-Bench 2)에서 탁월. Claude Opus 4.5는 순수 코딩(SWE-bench)과 일부 추론에서 더 강함. - 약점: GLM-5는 컨텍스트 관리가 더 신중해야 하고 일부 평가에서 편차를 보임. Claude Opus 4.5는 더 일관적이나 폐쇄형이고 비쌈. ### GLM-5 vs GPT-5.2 (xhigh) - 가격: GLM-5가 더 비용 효율적(출력 토큰 기준 약 10배 저렴 추정). - 컨텍스트 윈도우: GPT-5.2는 일부 구성에서 더 긴 컨텍스트를 제공할 수 있으나 GLM-5의 200K도 경쟁력 있음. - 강점: GLM-5는 에이전틱 작업에서 앞서며 오픈 가중치 유연성 보유. GPT-5.2는 추론(GPQA)과 전반 지능 지수에서 우세. - 약점: GLM-5의 오픈 가중치 특성상 전체 제어를 위해 자체 호스팅 필요, GPT-5.2는 API 전용. ### GLM-5 vs DeepSeek-V3.2 - 가격: 둘 다 오픈 가중치이나 GLM-5는 크기가 커 운영 비용이 높을 수 있음. - 컨텍스트 윈도우: GLM-5는 200K, DeepSeek-V3.2는 보통 128K. - 강점: GLM-5는 대부분의 에이전틱·코딩 벤치마크에서 DeepSeek-V3.2를 앞섬. DeepSeek-V3.2는 추론 효율성 높음. - 약점: GLM-5는 더 많은 컴퓨팅 자원 필요, DeepSeek-V3.2는 배포 가벼움. 판단 가이드: 에이전틱·장기 작업에서 비용 통제와 오픈 가중치 유연성이 중요하면 GLM-5 선택. 폐쇄형·예산 유연 환경에서 최대 추론 깊이 원하면 Claude Opus 4.5나 GPT-5.2 선택.

커뮤니티 평가

AI 커뮤니티는 GLM-5에 큰 관심을 보였으며, 특히 Zhipu AI가 OpenRouter에서 익명으로 공개한 실험(코드명 'Pony Alpha') 이후 주목받았다. 개발자와 연구자들은 이를 Anthropic 등 타 연구소 유출 모델로 추정하며 경쟁력 있는 성능에 놀라움을 표했다. 정체가 확인된 후 반응은 긍정적이었고, 많은 이가 에이전틱 작업을 위한 강력한 오픈 가중치 대안으로 칭찬했다. GitHub와 Hugging Face 등에서 개발자들이 MIT 라이선스와 Claude Code, Cline, OpenCode 같은 프레임워크 호환성을 언급하며 도구와 통합을 적극 구축 중이다. 다만 일부 실무자는 자체 호스팅을 위한 높은 하드웨어 요구량과 간혹 벤치마크 불일치를 지적한다. GLM-5.2가 확장된 1M 컨텍스트와 함께 공개되면서 커뮤니티 기대감이 커졌고 빠른 반복 개선을 보여준다. 전반적으로 GLM-5는 오픈소스 AI의 이정표로, 실무 엔지니어링 워크플로에서 폐쇄형 모델과 격차를 좁히고 있다.

활용 사례

1. 에이전틱 소프트웨어 엔지니어링: GLM-5는 디버깅, 리팩터링, 기능 구현 등 코드베이스 전반의 다단계 코딩 작업에 탁월. 예: Claude Code 내에서 GLM-5로 GitHub 이슈를 자율 해결하고 테스트를 실행해 통과할 때까지 반복. 2. 장기 비즈니스 시뮬레이션: 지속적 기획과 자원 관리가 필요한 작업에 적합. 예: 수개월간 자판기 사업을 시뮬레이션(Vending-Bench 2)하면서 GLM-5가 일관성과 전략적 결정을 유지. 3. 도구 중심 연구 워크플로: 웹 브라우징, 데이터 추출, 종합에 효과적. 예: BrowseComp를 사용하는 연구 에이전트가 컨텍스트를 관리하며 여러 출처에서 정보 수집·종합. 4. 기업 환경의 비용 민감형 배포: 프리미엄 가격 없이 강력한 성능이 필요한 조직에 적합. 예: Huawei Ascend 같은 국산 중국 칩에 GLM-5를 배포해 최적화 커널과 양자화로 로컬 추론. 대안보다 선택해야 할 때: 에이전틱 안정성, 장문맥 처리, 비용 효율성이 우선이고 자체 호스팅 인프라나 저렴한 서드파티 API를 이용할 수 있다면 GLM-5를 선택.