Zhipu AI오픈소스

GLM 5.1

Name: GLM 5.1
Author: Zhipu AI

이 모델 비교

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

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파라미터

754

컨텍스트

200K

라이선스

MIT

출시일

2026-03-27

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)

$1.4

출력 가격 (1M 토큰당)

과금 모드: standard

강점

약점

활용 사례

심층 분석

Arena Elo (텍스트)

1472

#16 검증 리더보드, 코딩 아레나 1524

SWE-Bench Pro

58.4%

전 세계 1위 — GPT-5.4(57.7)·Claude Opus 4.6(57.3) 앞서

SWE-Bench Verified

77.8%

Claude Opus 4.6(80.8%)에 3점 뒤처짐

GPQA Diamond

86.2%

Claude Opus 4.6: 91.3%, GPT-5.2: 92.4%

입력 가격

$1.40/1M

출력 $4.40/1M, 캐시 $0.26/1M

파라미터 (활성/전체)

40B / 744B

MoE, 256 전문가, 상위 8 라우팅 + 공유 1

컨텍스트 윈도우

200K 토큰

최대 출력 128K 토큰

강점

・에이전틱 코딩 최강 오픈 가중치 모델 — SWE-Bench Pro(58.4%)와 CyberGym(68.7%) 전 세계 1위
・뛰어난 장시간 자율 실행 — 1,700단계로 8시간 중단 없는 에이전틱 세션 실증
・MIT 라이선스로 완전 오픈, 경쟁력 있는 API 가격(약 $1.40/$4.40 per 1M)으로 Claude Opus 대비 10~17배 저렴

약점

・GPT-5.4·Claude Opus 4.6·Gemini 3.1 Pro와 달리 멀티모달 입력(이미지·오디오·비디오) 없음(텍스트 전용)
・일반 추론에서 프론티어 모델에 뒤처짐 — GPQA Diamond 86.2% 대 GPT-5.2 92.4%, HLE 31.0 대 Claude Opus 4.6 45.0
・생성 속도 느림(약 40~44 tok/s) 및 출력 장황해 대화형 사용의 지연과 실효 비용 증가

경쟁사 비교

Model	Arena	SWE	GPQA	Price
Claude Opus 4.6 (Anthropic)	~1503	80.8%	91.3%	$15/$75
GPT-5.4 (OpenAI)	N/A	N/A	N/A	~$12/$60 추정
DeepSeek V3.2	N/A	73.1%	N/A	$0.27/$1.10

개요

GLM-5.1은 Zhipu AI(현 Z.AI)가 개발한 744B 파라미터 MoE 모델로, 2026년 4월 7일 출시되었습니다. 현재 오픈 가중치 코딩·에이전틱 AI의 정점으로, SWE-Bench Pro에서 가장 높은 공개 점수(58.4%)를 기록해 GPT-5.4와 Claude Opus 4.6을 근소하게 앞섭니다. 이 모델은 NVIDIA 하드웨어 없이 10만 개 Huawei Ascend 910B 칩만으로 학습되어, 미국 수출 통제 속 중국 AI 자립의 이정표입니다. Z.AI는 2026년 1월 홍콩 IPO에서 약 $31.3B 기업가치로 상장해 세계 최초의 상장 기초 모델 기업이 되었습니다. 아키텍처상 GLM-5.1은 GLM-5의 사후 학습 정제판으로 동일한 MoE 백본(전체 744B, 토큰당 활성 40B, 256 라우팅 전문가에 상위 8 선택)을 공유하되 코딩·에이전틱·장시간 능력을 크게 강화했습니다. 정의적 혁신은 확장된 자율 실행입니다. 모델은 인간 체크포인트 없이 계획-실행-분석-최적화 루프를 최대 8시간 유지하며, 655회 반복으로 완전한 Linux 데스크톱 환경을 구축하고 벡터 DB 처리량을 6.9배로 최적화한 사례가 있습니다. 모델은 MIT 라이선스로 Hugging Face에 가중치를 공개합니다. GLM-5.1이 부족한 부분은 범용 추론과 멀티모달 작업입니다. GPQA Diamond(86.2%), Humanity's Last Exam(31.0 기본), AIME 2026(95.3%)에서 프론티어 폐쇄형 모델에 5~12점 뒤집니다. 텍스트 전용이며 이미지나 오디오 처리가 없습니다. 생성 속도(약 40~44 tok/s)는 경쟁 중앙값보다 낮고, 장황한 출력 스타일이 토큰 사용을 늘립니다. 자율 코딩 에이전트나 장시간 엔지니어링 파이프라인을 구축하는 조직에는 가장 강력한 오픈 가중치 선택지이며, 멀티모달 워크플로나 최대 추론 능력이 필요하면 폐쇄형 대안이 우수합니다.

벤치마크 및 성능

### 종합 벤치마크 점수 | 분류 | 벤치마크 | GLM-5.1 | 최고 경쟁 모델 | 비고 | |---|---|---|---|---| | **코딩** | SWE-Bench Pro | **58.4%** | GPT-5.4: 57.7% | 전 세계 1위 | | **코딩** | SWE-Bench Verified | 77.8% | Claude Opus 4.6: 80.8% | 3점 뒤처짐 | | **코딩** | NL2Repo | **42.7%** | GPT-5.4: 41.3% | 전 세계 1위 | | **코딩** | CyberGym | **68.7%** | Claude Opus 4.6: 66.6% | 전 세계 1위 | | **코딩** | LiveCodeBench | 52.0% | Qwen 3.5: 83.6% | 큰 격차 | | **에이전틱** | Terminal-Bench 2.0 | 63.5% | Claude Opus 4.6: 68.5% | 5점 뒤처짐 | | **에이전틱** | BrowseComp | 68.0% (컨텍스트 관리 시 79.3%) | Claude Opus 4.6: 85.9% | 컨텍스트 관리 도움 | | **에이전틱** | MCP Atlas | **71.8%** | Claude Opus 4.6: 69.2% | 전 세계 1위 | | **에이전틱** | Toolathlon | 40.7% | N/A | 장시간 약점 | | **수학** | AIME 2026 | 95.3% | GPT-5.4: 98.7% | 3.4점 뒤처짐 | | **수학** | HMMT 2025년 11월 | 94.0% | N/A | 강한 경시 수학 | | **수학** | HMMT 2026년 2월 | 82.6% | N/A | 더 어려운 변형 | | **수학** | IMO-AnswerBench | 83.8% | N/A | 올림피아드형 | | **추론** | GPQA Diamond | 86.2% | GPT-5.2: 92.4% | 프론티어에 6점 이상 뒤처짐 | | **추론** | HLE (기본) | 31.0% | Claude Opus 4.6: 45.0% | 14점 뒤처짐 | | **추론** | HLE (도구 포함) | 52.3% | Claude Opus 4.6: ~65% 이상 | 도구가 격차 좁힘 | | **지식** | BenchLM 지식 (종합) | 83.7/100 | 순위 79개 중 9위 | 강한 지식 검색 | | **지시 따르기** | BenchLM IF (종합) | 85.9/100 | 순위 79개 중 18위 | 견고한 준수 | ### Chatbot Arena 분석 | 아레나 분류 | Elo | 표 | |---|---|---| | 텍스트 종합 | 1472 ±5.0 | 22,689 | | 코딩 | 1524 ±8.4 | 6,267 | | 어려운 프롬프트 (영어) | 1504 ±7.8 | 7,539 | | 다중 턴 | 1486 ±10.4 | 3,752 | | 긴 쿼리 | 1487 ±7.1 | 9,922 | | 수학 | 1476 ±17.2 | 1,238 | | 지시 따르기 | 1465 ±7.5 | 7,651 | | 창작 글쓰기 | 1458 ±10.4 | 3,872 |

상세 비교

### GLM-5.1 vs Claude Opus 4.6 (Anthropic) | 항목 | GLM-5.1 | Claude Opus 4.6 | |---|---|---| | SWE-Bench Pro | **58.4%** | 57.3% | | SWE-Bench Verified | 77.8% | **80.8%** | | GPQA Diamond | 86.2% | **91.3%** | | HLE (기본) | 31.0% | **45.0%** | | AIME 2026 | 95.3% | **98.2%** | | Terminal-Bench 2.0 | 63.5% | **68.5%** | | Arena Elo | ~1472 | **~1503** | | 컨텍스트 윈도우 | 200K | 200K | | 멀티모달 | ❌ 텍스트 전용 | ✅ 비전 + 텍스트 | | 입력 가격 | **$1.40/1M** | $15/1M | | 출력 가격 | **$4.40/1M** | $75/1M | | 라이선스 | **MIT (오픈)** | 독점 | **결론:** Claude Opus 4.6은 추론·멀티모달·대화형 에이전틱 워크플로 전반에서 여전히 능력 선두. GLM-5.1은 SWE-Bench Pro, CyberGym, NL2Repo, MCP Atlas, 비용(10~17배 저렴)에서 승리. 비용 민감 자율 코딩 에이전트에는 GLM-5.1, 최대 추론 품질과 멀티모달 지원이 필요하면 Opus 4.6 선택. ### GLM-5.1 vs GPT-5.4 (OpenAI) | 항목 | GLM-5.1 | GPT-5.4 | |---|---|---| | SWE-Bench Pro | **58.4%** | 57.7% | | AIME 2026 | 95.3% | **98.7%** | | NL2Repo | **42.7%** | 41.3% | | 입력 가격 | **$1.40/1M** | ~$12/1M 추정 | | 출력 가격 | **$4.40/1M** | ~$60/1M 추정 | | 라이선스 | **MIT (오픈)** | 독점 | **결론:** GLM-5.1은 GPT-5.4보다 비용의 극히 일부로 SWE-Bench Pro와 NL2Repo에서 근소하게 앞섬. GPT-5.4는 순수 수학 추론(AIME 98.7% 대 95.3%)에서 압도. 예산 제약 코딩 에이전트 배포에는 GLM-5.1이 매력적인 가치 제공. ### GLM-5.1 vs DeepSeek V3.2 | 항목 | GLM-5.1 | DeepSeek V3.2 | |---|---|---| | SWE-Bench Verified | **77.8%** | 73.1% | | AIME 2026 | **95.3%** | 89.3% | | CyberGym | **68.7%** | N/A | | 입력 가격 | $1.40/1M | **$0.27/1M** | | 출력 가격 | $4.40/1M | **$1.10/1M** | | 라이선스 | MIT (오픈) | MIT (오픈) | | 자율 실행 | **8시간, 1,700단계** | 실증 없음 | **결론:** DeepSeek V3.2가 3~4배 저렴하나, GLM-5.1은 코딩·에이전틱·자율 실행에서 우수.

커뮤니티 평가

개발자와 연구 커뮤니티는 GLM-5.1에 진 genuine한 흥분과 신중한 회의론을 혼합해 반응했습니다. **긍정적 수용:** SWE-Bench Pro 1위는 소셜 미디어와 기술 포럼에서 큰 관심을 끌었습니다. 다수 리뷰어(Awesome Agents 8.1/10, BuildFastWithAI는 '오픈소스가 항상 뒤처진다는 서사가 공식적으로 깨진 순간'이라 칭)는 MIT 라이선스, 프론티어 인접 코딩 성능, 공격적 가격의 조합을 칭찬했습니다. 8시간 자율 실행 데모 — Linux 데스크톱 환경 구축, 벡터 DB 6.9배 최적화 — 는 가장 설득력 있는 기술 시연으로 널리 공유되었습니다. **회의론과 주의점:** 일부 커뮤니티 목소리는 2026년 7월 기준 Z.AI 자체 보고로 독립 제3자 검증이 없다고 지적했습니다. Arena.ai의 독립 Code Arena 순위(Elo ~1532, 3위)가 부분 외부 검증을 제공하나, Claude와 GPT-5.4 대비 정확한 격차는 잠정적으로 다뤄야 합니다. 'Claude Opus 4.6을 이긴다'는 프레임은 오해 소지 있다고 비판받습니다. SWE-Bench Pro에만 해당하며 광의 코딩 종합이나 일반 추론 작업에서는 아닙니다. **도입 패턴:** GLM-5.1은 Claude Code, OpenCode, Kilo Code, Roo Code, Cline, Droid를 공식 지원하며 에이전틱 개발 도구 생태계에 빠르게 통합되었습니다. OpenRouter, Requesty, WaveSpeedAI에서 다중 모델 라우팅 구성으로 제공됩니다. Z.AI의 Coding Plan(Lite 약 $10/월, Pro 약 $30/월, Max 약 $80/월)은 Claude Max($100~200/월)의 저가 대안으로 포지셔닝됩니다. 데이터 주권을 위한 자체 호스팅이나 중국어 최적화가 필요한 팀 중심으로 기업 도입이 늘고 있습니다. **지정학적 맥락:** Huawei 단독 학습 스토리는 기술적 성취이자 지정학적 신호로 광범위히 논의되었습니다.

활용 사례

### 1. 자율 코딩 에이전트 및 CI/CD 파이프라인 GLM-5.1의 핵심 차별점은 장시간 자율 코딩 워크플로를 유지하는 능력입니다. 팀은 복잡한 소프트웨어 티켓 — 대형 코드베이스 리팩터링, 테스트 포함 신기능 구현, 연쇄 버그 해결 — 을 할당하고 인간 체크포인트 없이 계획-실행-테스트-수정 루프를 전부 실행하게 할 수 있습니다. 예: Z.AI는 모델이 단일 세션에서 655회 자율 반복으로 완전한 Linux 데스크톱 환경(파일 브라우저, 터미널, 텍스트 에디터, 시스템 모니터, 게임)을 구축하는 것을 시연했습니다. 대화형 지연이 중요하지 않은 야간 엔지니어링 파이프라인을 운영하는 팀에게 GLM-5.1의 SWE-Bench Pro 선두(58.4%)와 8시간 자율 실행은 가장 강력한 오픈 가중치 선택입니다. **Claude Opus 4.6 대신 선택** 시: 티켓당 비용이 주된 제약(10~17배 저렴)이고 멀티모달 입력이 불필요할 때. ### 2. 사이버보안 작업 자동화 GLM-5.1은 CyberGym에서 68.7%로 선두 — 이전 GLM-5보다 약 20점, Claude Opus 4.6(66.6%)보다 앞섭니다. 이 벤치마크는 시뮬레이션 환경 1,507개 실제 사이버보안 작업을 평가합니다. 보안 팀은 GLM-5.1을 자동 취약점 스캔, 익스플로잇 분석, 보안 패치 생성, 컴플라이언스 감사 스크립팅에 쓸 수 있습니다. MCP Atlas 점수(71.8%, 1위)도 스캔-분석-수정 도구를 연결하는 다단계 보안 워크플로에 필수적인 강한 도구 오케스트레이션을 보여줍니다. **대안 대신 선택** 시: 보안 특화 작업 성능과 도구 오케스트레이션이 우선일 때. ### 3. 저장소 생성 및 대규모 코드 스캐폴딩 GLM-5.1은 NL2Repo에서 42.7%로 GPT-5.4(41.3%)와 Claude Opus 4.6(33.4%)을 앞섭니다. 이 벤치마크는 자연어 설명에서 전체 소프트웨어 저장소를 생성하는 능력을 측정합니다. 사용 사례: 신규 프로토타입 신속 구축 등. ### 4. 수학 및 과학 컴퓨팅 GLM-5.1은 BenchLM 수학 카테고리에서 전체 4위(AIME 2026: 95.3%, HMMT 2025년 11월: 94.0%, IMO-AnswerBench: 83.8%)이며 지식 검색(#9, 83.7/100)도 우수합니다. 계산 수학, 알고리즘 개발, 정량 분석, STEM 교육 애플리케이션에 적합합니다. 순수 수학 경시 문제에서는 GPT-5.4(AIME 98.7%)와 Claude Opus 4.6(AIME 98.2%)에 뒤처지지만, 훨씬 낮은 비용으로 여전히 강력한 경쟁력을 갖습니다. 수학 정확도가 중요한 경우 DeepSeek V3.2(AIME 89.3%) 같은 저렴한 대안 대신 선택하고, 예산 제약이 있고 3~4점 격차가 수용 가능할 때는 프론티어 폐쇄형 모델 대신 선택하세요.