GLM-5의 context window 크기는 얼마인가요?

GLM-5는 최대 200,000 token의 context window를 지원하며, 이는 open-weight model 중 업계 최고 수준입니다.

GLM-5 API 비용은 얼마인가요?

가격은 input token 100만 개당 $1.00, output token 100만 개당 $3.20로 매우 경쟁력 있는 수준입니다.

GLM-5는 비전이나 multimodal 입력을 지원하나요?

아니요, GLM-5는 텍스트 전용 model입니다. 비전 작업의 경우 일반적으로 GLM-4.5V와 같은 전문 multimodal model과 함께 조율하여 사용합니다.

어떤 회사가 GLM model을 만들었나요?

GLM model은 중국의 선도적인 AI 연구소인 Zhipu AI(Z.AI로도 알려짐)에서 개발했습니다.

코딩 능력에서 GLM-5를 Claude 4.5와 비교하면 어떤가요?

GLM-5는 SWE-Bench Verified에서 state-of-the-art인 77.8%를 기록하며, frontier model인 유료 model들에 비해 훨씬 저렴한 비용으로 그에 필적하는 성능을 보여줍니다.

GLM-5는 오픈 소스인가요?

네, GLM-5는 관대한 MIT 라이선스로 출시된 open-weight model로, 광범위한 상업적 이용이 가능합니다.

GLM-5의 parameters 규모는 어떻게 되나요?

GLM-5는 총 7,440억 개의 parameters를 보유하고 있으며, MoE 아키텍처를 통해 token당 400억 개의 활성 parameters를 사용합니다.

다른 open-weight model들과 차별화되는 GLM-5만의 특징은 무엇인가요?

이 model은 'Agentic Engineering' 및 long-horizon task에 특화되어 최적화되었습니다. 즉, 다른 model들보다 더 긴 실행 세션 동안 논리를 유지할 수 있다는 장점이 있습니다.

GLM-5

GLM-5는 Zhipu AI의 744B parameters 규모 open-weight 모델로, 200k context window를 기반으로 long-horizon agentic task, 코딩 및 사실적 정확성에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

Open WeightsAgentic EngineeringMoEZhipu AI코딩 AI

zhipuGLMFebruary 11, 2026

컨텍스트

200K토큰

최대 출력

128K토큰

입력 가격

$1.00/ 1M

출력 가격

$3.20/ 1M

모달리티:Text

기능:도구스트리밍추론

벤치마크

GPQA

68.2%

HLE

32%

MMLU

85%

MMLU Pro

70.4%

SimpleQA

48%

IFEval

88%

AIME 2025

84%

MATH

88%

GSM8k

97%

MGSM

90%

MathVista

SWE-Bench

77.8%

HumanEval

90%

LiveCodeBench

52%

MMMU

MMMU Pro

ChartQA

DocVQA

Terminal-Bench

56.2%

ARC-AGI

12%

API 문서 보기

GLM-5 소개

GLM-5의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

GLM-5는 open-weight 시스템을 위한 Agentic Engineering의 기준을 재정의하기 위해 설계된 Zhipu AI의 차세대 flagship foundation model입니다. 7,440억 개의 parameters를 가진 거대한 Mixture of Experts (MoE) 아키텍처와 400억 개의 활성 parameters를 기반으로 구축되었으며, Claude 4.5와 같은 유료 frontier model들과의 성능 격차를 줄인 최초의 open-weight model입니다. 이 model은 논리 밀도와 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 탁월하며, SWE-Bench Verified에서 77.8%라는 획기적인 점수를 기록했습니다.

기술적으로 GLM-5는 고급 Multi-head Latent Attention (MLA) 및 Sparse Attention 메커니즘을 통합하여 token 효율성을 최적화하고 메모리 오버헤드를 33% 줄였습니다. 100,000개의 화웨이 어센드(Huawei Ascend) 칩으로 구성된 순수 자체 클러스터에서 28.5조 개의 token으로 학습된 GLM-5는, 고성능 NVIDIA 하드웨어 없이도 최첨단 reasoning이 가능함을 증명했습니다. 200,000 token의 context window와 특화된 'Thinking Mode'를 통해 고정밀 기술 워크플로우에서 강력하고 hallucination이 적은 결과물을 제공합니다.

신뢰성에 최적화된 GLM-5는 long-horizon 실행 전반에 걸쳐 지속적인 상태를 유지할 수 있는 자율 기술 agent의 기반 역할을 수행합니다. 관대한 MIT 라이선스와 100만 input token당 $1.00라는 경쟁력 있는 가격 덕분에, 유료 대안 모델의 제한적인 약관 없이 로컬 배포나 대규모 API 통합을 원하는 기업에 이상적인 선택이 됩니다.

GLM-5 사용 사례

GLM-5을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

복잡한 시스템 엔지니어링

자율적인 의존성 관리를 포함한 마이크로서비스 아키텍처 설계 및 유지 관리.

Long-Horizon Agentic Task

1시간 이상의 실행 시간 동안 지속적인 메모리가 필요한 멀티스텝 기술 워크플로우 수행.

레거시 코드베이스 마이그레이션

200k token window를 활용하여 전체 저장소 리팩토링 및 오래된 의존성 업데이트.

Hallucination이 적은 기술 연구

사실적 정확성과 답변 거부 능력이 매우 중요한 고정밀 기술 연구 수행.

자율 터미널 운영

보안 감사 및 시스템 관리 명령을 자율적으로 실행할 수 있는 개발용 agent 구동.

이중 언어 글로벌 배포

대규모 로컬라이징 기업 애플리케이션을 위해 최상급의 영어 및 중국어 reasoning 제공.

강점

제한

최상급 Agentic Intelligence: 멀티스텝 작업 실행력에서 open-weight model 중 가장 높은 Agentic Index 점수(63) 기록.

네이티브 Multimodality 부재: GPT-4o와 같은 multimodal 경쟁 모델이 보유한 비전, 오디오, 비디오 처리 기능이 없음.

낮은 Hallucination 비율: 이전 세대 대비 hallucination을 56% 감소시켜 사실적 정확성을 우선시함.

높은 호스팅 요구 사양: 1.5TB의 BF16 가중치로 인해 클라우드 인프라 없이는 거의 모든 사용자가 로컬 배포를 할 수 없음.

거대한 MoE 효율성: 744B parameters 아키텍처가 flagship급 논리 밀도를 제공하며, MLA를 통해 메모리 오버헤드를 33% 절감.

높은 Inference Latency: 소형 'flash' model들에 비해 공개 API에서 초기 time-to-first-token이 7초 이상으로 길 수 있음.

관대한 MIT 라이선스: 진정한 오픈 소스 라이선스로 출시되어 제한적인 사용자 조항 없이 자유로운 상업적 이용 가능.

프론트엔드 디자인의 미묘한 차이: 논리는 뛰어나지만, 세밀한 CSS 미학적 보정 작업에서는 Claude에 비해 다소 어려움을 겪을 수 있음.

API 빠른 시작

zai/glm-5

문서 보기

zhipu SDK

import { ZhipuAI } from "zhipuai-sdk";

const client = new ZhipuAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY" });

async function main() {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "glm-5",
    messages: [{ role: "user", content: "Analyze this repo for security vulnerabilities." }],
    stream: true,
  });

  for await (const chunk of response) {
    process.stdout.write(chunk.choices[0].delta.content || "");
  }
}

main();

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

GLM-5에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 GLM-5에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

"GLM-5는 새로운 open-weight의 리더입니다! Intelligence Index에서 50점을 기록하며 격차를 크게 좁혔습니다."

— Artificial Analysis

"이 model은 믿기지 않습니다. 1시간 넘게 걸리는 작업을 성공적으로 수행했어요... 정말 놀랍습니다."

— Theo - t3.gg

youtube

"GLM-5는 NVIDIA 칩 없이 745B params를 구현했고, 비용은 100만 input token당 $1입니다. 이것이 미래입니다."

— Legendary

"hallucination 비율이 놀랍습니다. 거짓말을 하기보다는 차라리 '모른다'고 말할 줄 아는 모델입니다."

— DevUser456

"Zhipu AI가 오픈 소스 코딩 model 시장에 도전장을 내밀었습니다."

— AIExplorer

hackernews

"드디어 복잡한 작업 도중에 정신을 놓지 않는 open-weight model이 나왔네요."

— CodeMaster

GLM-5에 대한 동영상

GLM-5에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“지금까지 본 open-weight model 중 단연 최고입니다. 특히 코딩 관련해서요.”

“1시간 넘게 걸리는 작업을 성공적으로 수행한 첫 번째 open-weight model이라는 사실에 정말 놀랐습니다.”

“현재까지 나온 모든 model 중 hallucination이 가장 적은 model로 보입니다.”

“우리는 open-weight model이 실제 서비스 환경에서 무엇을 할 수 있는지에 대한 거대한 변화를 목격하고 있습니다.”

“장시간 도구 사용 세션 동안 이 model이 보여주는 안정성은 진정으로 전례가 없는 수준입니다.”

“코딩할 때의 느낌이 매우 강력합니다... 이미 독보적이었던 GLM 4.7과 견줄 만합니다.”

“UI 목업에 다이내믹 아일랜드를 도입한 것은 매우 멋지고 예상치 못한 특별한 기능이었습니다.”

“복잡한 논리 영역에서 동급의 거의 모든 다른 model을 압도하고 있습니다.”

“reasoning의 깊이가 마치 처음 o1을 사용했을 때를 떠올리게 하지만, 이건 open-weight입니다.”

“텍스트 전용 model임에도 불구하고, 코드 내의 시각적 논리를 많은 비전 model보다 더 잘 처리합니다.”

“메모리 사용량이 급감했습니다... 이전 방식에 비해 메모리 효율이 33배나 개선되었습니다.”

“thinking 기능을 켰을 때 car wash 논리 테스트를 통과하며 Claude와 GPT-4o를 이겼습니다.”

“이를 배포하려면 진지하게 서버 랙이 필요하겠지만, 와트당 성능은 정말 미쳤습니다.”

“단 하나의 잘못된 라이브러리 이름(hallucination) 없이 내 레거시 저장소 마이그레이션을 처리했습니다.”

“Thinking mode는 단순한 눈속임이 아닙니다. 출력의 품질을 근본적으로 바꿔놓습니다.”

단순한 프롬프트 이상

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GLM-5 프로 팁

GLM-5을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

Thinking Mode 활성화

GLM-5는 reasoning 기능이 활성화되었을 때 'car wash' 테스트와 같은 복잡한 논리 퍼즐에서 훨씬 더 뛰어난 성능을 발휘합니다.

MIT 라이선스 활용

제한 없는 상업적 개발 및 내부 호스팅을 위해 관대한 라이선스 혜택을 활용하세요.

도구 사용 최적화

GLM-5는 agentic 도구 실행 시 높은 안정성을 유지하도록 설계되었으므로 멀티스텝 작업에 활용하기 좋습니다.

Context Window 활용

전체 코드베이스를 200k window에 입력하여 저장소 전체의 보안 감사나 리팩토링을 수행할 수 있습니다.

후기

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