Zhipu AI독점

GLM-5V-Turbo

Name: GLM-5V-Turbo
Author: Zhipu AI

이 모델 비교

Zhipu AI에서 개발한 고성능 기반 모델. 중국어 처리에 뛰어나며, 다양한 작업에 대응할 수 있습니다.

공유:X Hatena LINE

파라미터

Undisclosed

컨텍스트

200K

라이선스

Proprietary

출시일

2026-04-02

일본어 처리 능력

🌐Multilingual

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

API 가격

이 모델의 API 가격 정보는 현재 공개되지 않았습니다

강점

약점

활용 사례

심층 분석

Design2Code Score

94.8

vs Claude Opus 4.6: 77.3

Input Price (OpenRouter)

$1.20/1M tokens

추적된 공급자 경로 중 최저가

Output Price (OpenRouter)

$4.00/1M tokens

캐시 읽기: $0.24/1M

Context Window

200K tokens

최대 출력: 131K 토큰

Architecture

MoE

총 744B, 활성 40B 파라미터

Release Date

April 1, 2026

Z.AI 최초의 네이티브 멀티모달 코딩 모델

강점

・보조 인터페이스가 아닌 핵심 추론 구성요소로 통합된 네이티브 멀티모달 인지.
・텍스트 전용 코딩 역량을 유지하면서 멀티모달 코딩 벤치마크에서 강한 성능(Design2Code 94.8).
・30개 이상 태스크 범주의 광범위한 공동 강화학습으로 인지·추론·에이전틱 실행에서 견고한 향상.

약점

・텍스트 전용 모델 대비 느린 추론 속도(benchable.ai 기준 출력 속도 34백분위).
・공급자별 가격 차이 큼(입력 1M 토큰당 $0.70~$5.00).
・독립 벤치마크 검증 제한적; ZClawBench 같은 주요 평가는 Z.AI 자체 벤치마크.

경쟁사 비교

Model	Arena	SWE	GPQA	Price
Claude Opus 4.6	N/A	N/A	N/A	$3.00/$15.00
Kimi K2.5	N/A	N/A	N/A	N/A
GPT-5.2	N/A	80.0%*	N/A	N/A

개요

GLM-5V-Turbo는 Z.AI의 최초 네이티브 멀티모달 에이전트 기반 모델로, 비전 기반 코딩과 에이전트 주도 작업을 위해 특별히 설계되었다. 비전 능력을 언어 백엔드에 덧붙이는 모델과 달리 GLM-5V-Turbo는 멀티모달 인지를 추론·계획·도구 사용·실행의 핵심 구성요소로 통합한다. CogViT 비전 인코더와 MMTP(멀티모달 다중 토큰 예측) 같은 혁신으로 이미지·비디오·텍스트를 효율적으로 처리하면서 학습과 추론 효율을 유지한다. 멀티모달 이해와 에이전틱 실행의 교차점에 위치한 GLM-5V-Turbo는 장시간 계획·복잡한 코딩·실세계 상호작용이 필요한 작업에서 탁월하다. 멀티모달 코딩 벤치마크에서 강한 성능을 보이면서 경쟁력 있는 텍스트 전용 코딩 역량을 유지해 시각과 텍스트 중심 워크플로우 모두에 두루 쓸 수 있다. Claude Code·OpenClaw 같은 에이전트 프레임워크와의 통합을 최적화해 실용 애플리케이션을 위한 완전한 인지-계획-실행 루프를 가능하게 한다. 핵심 혁신에는 여러 복잡도 수준에 걸쳐 에이전트 역량을 쌓는 계층적 최적화 전략과 이미지 인식부터 심층 리서치까지 지원하는 확장 멀티모달 도구 체인이 포함된다. 개발 과정은 인지의 기초적 역할과 단일 구조 학습 방식 대비 계층적 최적화의 효율성이라는 에이전틱 모델 개발 통찰도 얻었다.

벤치마크 및 성능

GLM-5V-Turbo는 멀티모달 코딩과 에이전틱 벤치마크에서 강한 성능을 보이면서 단단한 텍스트 전용 역량을 유지한다. 공식 기술 보고서의 주요 벤치마크: | 벤치마크 범주 | 벤치마크 | GLM-5V-Turbo 수치 | 주요 비교 | |-------------------|-----------|-------------------|------------------| | **멀티모달 코딩** | Design2Code | 94.8 | Claude Opus 4.6(77.3) 상회 | | | Flame-VLM-Code | 강함 | UI-코드 생성 선두 | | | Vision2Web | 강함 | 엔드투엔드 시각 웹 개발 | | **멀티모달 도구 사용** | ImageMining | 30.7 | 심층 시각 검색 | | | BrowseComp-VL | 51.9 | 시각 웹 브라우징과 추론 | | | MMSearch | 72.9 | 멀티모달 검색 통합 | | | SimpleVQA | 78.2 | 시각 질의응답 | | **GUI 에이전트** | AndroidWorld | 75.7 | 모바일 GUI 에이전트 | | | OSWorld | 62.3 | 개방형 컴퓨터 태스크 | | | WebVoyager | 강함 | 웹 에이전트 | | **텍스트 전용 코딩** | CC-Backend | 22.8 | 기본 GLM-5-Turbo 상회 | | | CC-Frontend | 68.4 | 텍스트 코딩 역량 유지 | | | CC-RepoExploration | 72.2 | 코딩 성능 유지 | arXiv 논문의 추가 성능 메모: - 30개 이상 태스크 범주의 공동 강화학습이 도메인 전반 안정적 향상 - 인지 향상: RefCOCO-avg +4.8%(2D 정합), MVBench +5.6%(비디오), SUNRGBD +7.7%(3D 정합) - 에이전틱 향상: OSWorld +4.9%(GUI 에이전트), MMSearch +3.5%(도구 사용) - Claw 에이전트 프레임워크에서 강함: PinchBench 87.0/80.7, ClawEval 57.7/75.0 모델은 131K 최대 출력 토큰을 갖춘 200K 맥락 창을 유지해 복잡하고 장시간인 에이전틱 워크플로우를 지원한다.

상세 비교

**GLM-5V-Turbo 대 Claude Opus 4.6:** - **가격**: GLM-5V-Turbo가 훨씬 저렴(1M 토큰당 $1.20/$4.00 대 $3.00/$15.00) - **멀티모달 코딩**: GLM-5V-Turbo가 Design2Code에서 앞섬(94.8 대 77.3) - **맥락**: Claude가 더 큰 맥락 창(1M 대 200K) - **역량**: 둘 다 비전·멀티모달 입력·도구 사용 지원; Claude는 코드 실행과 컴퓨터 사용 추가 - **추천**: GLM-5V-Turbo는 비용 효율적 멀티모달 코딩에, Claude는 더 긴 맥락 추론과 추가 에이전틱 기능에 **GLM-5V-Turbo 대 Kimi K2.5:** - **포지셔닝**: 둘 다 시각 에이전틱 지능 지향 - **성능**: GLM-5V-Turbo가 멀티모달 도구 사용 벤치마크에서 경쟁력 있거나 상회 - **생태계**: GLM-5V-Turbo는 Claude Code·OpenClaw와 깊이 통합; Kimi는 자체 에이전트 프레임워크 - **가격**: 현재 요금 확인 필요하나 GLM-5V-Turbo는 OpenRouter 투명 가격 제공 **GLM-5V-Turbo 대 GPT-5.2:** - **특화**: GLM-5V-Turbo는 처음부터 네이티브 멀티모달; GPT-5.2는 비전을 능력으로 추가 가능성 - **에이전트 초점**: GLM-5V-Turbo는 공동 강화학습으로 명시적 에이전트 워크플로우 설계 - **가격**: GPT-5.2 가격은 가용 데이터로 직접 비교 불가 - **벤치마크 주장**: GLM-5V-Turbo 논문은 멀티모달 태스크에서 GPT-5.2와 경쟁력 있다고 시사

커뮤니티 평가

OpenRouter 트래픽 데이터와 애플리케이션 도입을 보면 GLM-5V-Turbo는 개발자 커뮤니티에서 상당한 도입을 보였다: **토큰량 기준 상위 애플리케이션(OpenRouter 데이터):** 1. **Hermes Agent**(2B 토큰) - Nous Research의 자기 개선 AI 에이전트가 지속 기억과 스킬 구축에 GLM-5V-Turbo 사용 2. **SillyTavern**(431M 토큰) - 캐릭터 생성과 롤플레이용 고급 사용자 LLM 프론트엔드 3. **OpenClaw**(307M 토큰) - 메신저 앱용 오픈소스 AI 에이전트 4. **Claude Code**(297M 토큰) - Anthropic의 에이전틱 코딩 도구 통합 **개발자 반응과 도입 패턴:** - 모델의 Claude Code·OpenClaw 통합은 완전한 시각 코딩 워크플로우를 가능하게 한 점이 특히 주목받음 - Design2Code 벤치마크 성능(94.8) 대 Claude Opus 4.6(77.3)에 대한 커뮤니티 논의는 프론트엔드 개발의 비용 효율 대안으로 형성됨 - 일부 개발자는 스크린샷-코드 워크플로우와 GUI 자동화 태스크에 GLM-5V-Turbo 사용 보고 - 200K 맥락 창은 일부 경쟁 모델 창보다 작아도 복잡하고 장시간인 에이전트 태스크에 적합 - 공급자 간 일관된 가격($1.20 입력 다수 경로)은 프로덕션 계획에 호의적 평가 **도입 메모:** 모델은 에이전트 역량이 필요한 멀티모달 이해가 필요한 애플리케이션, 특히 코딩과 자동화 시나리오에서 인기 있다. Claude Code 같은 확립된 프레임워크와의 통합은 기존 개발자 워크플로우에서 실용적 유용성을 시사한다.

활용 사례

**1. 시각 프론트엔드 개발과 코드 생성:** 디자인 목업·스크린샷·Figma 내보내기를 실행 프론트엔드 코드로 변환할 때 GLM-5V-Turbo를 선택. 예: 참조 이미지에서 모바일 앱 인터페이스를 자동 재현, 일관된 시각 스타일의 여러 목업 페이지 생성. Design2Code 94.8 수치는 Claude Opus 4.6 같은 대안 대비 이 영역 우수성을 나타낸다. **2. GUI 자동화와 에이전트 워크플로우:** 그래픽 사용자 인터페이스와 상호작용하는 에이전트 구축에 이상적. 예: Claude Code와 함께 웹사이트를 자율 탐색·시각 자산 수집·페이지 재현. AndroidWorld(75.7)·OSWorld(62.3) 벤치마크 강한 성능은 실제 컴퓨터 환경 태스크 역량을 보여준다. **3. 멀티모달 심층 리서치와 콘텐츠 생성:** 리서치에 시각 증거와 텍스트 분석 통합이 필요할 때. 예: 웹 리서치에서 텍스트-이미지 혼합 보고서 생성, 임베디드 그림이 있는 학술 논문에서 프레젠테이션 생성. 이미지 자르기·웹 검색·문서 구문 분석 도구는 완전한 리서치 워크플로우를 지원한다. **4. 시각 요소가 있는 기술 문서 처리:** 차트·다이어그램·시각 레이아웃이 있는 문서 이해가 필요한 태스크. 예: 기술 보고서 구문 분석, 차트에서 데이터 추출, 복잡한 시각 자료에서 문서화 생성. OCR 역량과 시각 정합은 문서 중심 워크플로우에 적합. **대안 대신 선택할 때:** - 시각 이해가 작업 핵심일 때 텍스트 전용 모델 대신 - 비용 효율이 중요할 때 더 높은 가격 모델 대신($1.20 입력 대 대안 $3.00+) - 에이전트 역량과 도구 통합이 필요할 때 전문 비전 모델 대신 - Claude Code·OpenClaw 프레임워크 통합이 아키텍처 일부일 때