GLM-5.1의 context window는 얼마인가요?

이 모델은 202,752 token의 context window를 지원합니다. 이를 통해 전체 저장소를 분석하고 긴 agent 세션 동안 일관성을 유지할 수 있습니다.

GLM-5.1 API 비용은 얼마인가요?

사용 요금은 입력 100만 token당 1.40달러, 출력 100만 token당 4.40달러입니다. Z.ai 구독자에게는 할인 요금이 적용됩니다.

GLM-5.1은 open-source인가요?

네, GLM-5.1은 MIT 라이선스로 출시되었습니다. Hugging Face 또는 ModelScope에서 전체 parameter 가중치를 다운로드할 수 있습니다.

GLM-5.1이 vision 및 이미지를 처리할 수 있나요?

이 모델은 multimodal 모델로, vision benchmark인 MMMU에서 73%, DocVQA에서 93%를 기록하며 우수한 성능을 보입니다.

Claude Opus 4.6과 비교하면 어떤가요?

SWE-Bench Pro에서 58.4점을 기록하여 Claude Opus 4.6의 57.3점을 근소하게 앞서는 등 매우 경쟁력 있는 성능을 보여줍니다.

'8시간' 자율 기능이란 무엇인가요?

이 모델은 성능 정체(plateau) 없이 8시간 동안 복잡한 작업을 자율적으로 계획, 테스트, 개선할 수 있도록 설계되었습니다.

GLM-5.1 로컬 호스팅을 지원하는 프레임워크는 무엇인가요?

로컬 배포를 위해 GLM-5.1은 vLLM, SGLang, llama.cpp, Unsloth 등 주요 inference 프레임워크를 지원합니다.

코딩 agent를 업데이트하여 이 모델을 사용하려면 어떻게 하나요?

Claude Code 또는 Roo-Code와 같은 설정 파일에서 모델 이름을 수동으로 'glm-5.1'로 업데이트하십시오.

GLM-5.1

GLM-5.1은 Zhipu AI의 flagship reasoning 모델로, 202K context window와 복잡한 agentic 엔지니어링을 위한 자율 8시간 실행 루프를 제공합니다.

ReasoningAgentic AIOpen WeightsCodingMultimodal

zhipuGLM2026-04-08

컨텍스트

203K토큰

최대 출력

164K토큰

입력 가격

$1.40/ 1M

출력 가격

$4.40/ 1M

모달리티:TextImage

기능:비전도구스트리밍추론

벤치마크

GPQA

86.2%

HLE

31%

MMLU

89%

MMLU Pro

89%

IFEval

73%

AIME 2025

95.3%

MATH

80%

GSM8k

96%

MGSM

90%

MathVista

70%

SWE-Bench

58.4%

HumanEval

94.6%

LiveCodeBench

68%

MMMU

73%

MMMU Pro

58%

ChartQA

89%

DocVQA

93%

Terminal-Bench

63.5%

ARC-AGI

12%

API 문서 보기

GLM-5.1 소개

GLM-5.1의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

GLM-5.1은 복잡한 시스템 엔지니어링 및 장기적인 agentic 작업을 위해 설계된 Zhipu AI의 flagship 기반 모델입니다. 7,440억 개의 parameter와 패스당 400억 개의 활성 parameter를 사용하는 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처로 구축되었으며, 인내심과 자율적인 문제 해결 능력에서 상당한 도약을 의미합니다. 이 모델은 초기 LLM에서 볼 수 있었던 reasoning 정체 현상을 극복하도록 특별히 설계되어, 수천 번의 tool-call과 수백 번의 반복 작업 동안 생산성과 코드 품질을 유지합니다. 인간의 개입 없이 차단 요소를 식별하고, 실험을 실행하며, 전략을 수정합니다.

기술적으로 GLM-5.1은 멀티 agent 시스템의 기본 reasoning 엔진으로서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 고수준의 아키텍처 결정을 처리하는 동시에 구현 작업을 더 작은 모델에 위임합니다. 동적 희소 attention 메커니즘으로 지원되는 202K context window를 특징으로 하여 거대한 코드베이스 전반에 걸쳐 일관성을 보장합니다. MIT 라이선스에 따른 open weights 모델로 출시되어 데이터베이스 최적화, GPU 커널 엔지니어링, 풀스택 웹 애플리케이션 개발과 같은 작업을 위한 proprietary frontier 모델의 실행 가능한 로컬 대안을 제공합니다.

KernelBench Level 3 결과는 GLM-5.1이 Claude Opus 4.6에 비해 긴 턴의 agentic ML 워크로드에서 상당한 속도 향상을 유지함을 보여줍니다. 이러한 인내심 덕분에 개발자는 아침에 엔지니어링 작업을 시작하고 하루가 끝날 때 완벽하게 테스트되고 배포된 서비스를 받을 수 있습니다. 샌드박스에서 문제를 재현하는 것부터 최종 pull request를 제출하는 것까지 버그 수정의 전체 수명 주기를 처리합니다.

GLM-5.1 사용 사례

GLM-5.1을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

자율 소프트웨어 엔지니어링

인간의 개입 없이 8시간 이상 자율적으로 실행되어 마이크로서비스를 설계, 구현 및 디버깅합니다.

고성능 데이터베이스 튜닝

Rust 기반의 vector 검색 구현을 수백 번 반복하여 최적화합니다.

GPU 커널 최적화

참조 구현을 분석하여 기본 autotune 컴파일러보다 더 빠른 GPU 커널을 생성합니다.

멀티 agent 오케스트레이션

전문화된 소규모 모델들로 구성된 swarm에서 하위 작업 및 tool-call을 조정하는 reasoning 핵심 역할을 합니다.

복잡한 터미널 작업

agentic CLI 도구를 통해 실제 터미널 작업 및 다단계 시스템 관리를 실행합니다.

풀스택 웹 디자인

브라우저 기반 데스크톱 환경을 위한 시각적으로 일관된 UI 레이아웃과 백엔드 로직을 생성합니다.

강점

제한

8시간 반복 수행: 다른 모델에서 흔히 발생하는 reasoning 정체 없이 수천 번의 tool-call 동안 생산성을 유지합니다.

높은 Latency: reasoning 중심의 아키텍처로 인해 일반적인 비-reasoning 모델보다 token 생성 속도가 현저히 느립니다.

SOTA 수준의 코딩 성능: SWE-Bench Pro에서 58.4점을 기록하며 GPT-5.4나 Claude Opus 4.6 같은 독점 모델을 능가합니다.

극단적인 자원 요구: 원본 모델은 1.65TB의 디스크 공간이 필요하며, 양자화 버전조차 실행하려면 256GB의 VRAM 또는 시스템 메모리가 필요합니다.

Open Weights 접근성: MIT 라이선스로 출시되어 기업용 frontier 모델급 reasoning 기능을 로컬에 배포할 수 있습니다.

Prompt 민감도: 전체적인 agentic 성능을 이끌어내려면 reasoning 루프를 안내하기 위한 300줄 이상의 매우 상세한 system prompt가 필요할 수 있습니다.

대규모 컨텍스트 일관성: 202k token까지 안정성과 정확성을 유지하며, 이는 장기적인 agentic 엔지니어링 작업에 필수적입니다.

API 불안정성: 사용자들은 공식 Z.ai 엔드포인트 사용 시 베이징 시간대 피크 타임에 빈번한 500 오류와 속도 제한을 보고하고 있습니다.

API 빠른 시작

zhipu/glm-5.1

문서 보기

zhipu SDK

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ZHIPU_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.z.ai/api/paas/v4'
});

const chat = await client.chat.completions.create({
  model: 'glm-5.1',
  messages: [{ role: 'user', content: '이 데이터베이스 스키마를 최적화해줘.' }],
  stream: true
});

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

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

GLM-5.1에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 GLM-5.1에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

“GLM-5.1은 하나의 prompt에서 8시간 내내 루프를 돌았습니다. 대부분의 모델처럼 중단하지 않고 기능을 추가하고 스스로 검토했습니다.”

— ziwenxu_

twitter

“140k 컨텍스트까지 5번 이상 과부하 테스트를 해봤는데 일관성이 유지되었습니다. SOTA의 강력한 경쟁자입니다.”

— Sensitive_Song4219

“GLM-5.1은 이 benchmark에서 Opus와 거의 동등한 수준입니다. 이제 Arena에서 #1 open 모델입니다.”

— tmuxvim

hackernews

“GLM-5.1과의 스크립트 없는 대화로 NPC가 진심으로 설득되는 것을 볼 때마다 정말 마법 같습니다.”

— orblabs

“코딩 성능은 진짜입니다. GPT-4o가 계속 환각을 일으키던 Go 백엔드의 race condition을 해결했습니다.”

— DevScale_AI

twitter

“로컬에서 Unsloth로 실행하는 것은 우리 법률 기술 스택의 데이터 프라이버시를 위한 판도를 바꾸는 일입니다.”

— LawyerWhoCodes

GLM-5.1에 대한 동영상

GLM-5.1에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“이것은 단순한 챗봇이 아닙니다. 8시간 실행 윈도우를 가진 완전 자율형 엔지니어링 에이전트입니다.”

“이것은 단순한 챗봇이 아닙니다. 8시간 실행 윈도우를 가진 완전 자율형 엔지니어링 에이전트입니다. 200,000 token의 context window 제한을 제공합니다.”

“Mixture of Experts 아키텍처를 채택했습니다. 총 7,440억 개의 parameters를 가지고 있지만 포워드 패스당 400억 개의 parameters만 활성화하므로, 엄청난 컴퓨팅 효율성을 자랑하면서도 frontier level의 지능을 제공합니다.”

“사이버 보안 benchmark에서 68.7점을 기록했는데, 이는 실제로 Claude Opus보다 높은 점수입니다.”

“훌륭한 open-weight model입니다. 이전에는 GLM 5가 지능 측면에서 1위 open-weight model이었습니다.”

“Inference Labs 버전은 1,600개의 token을 생성하여 가장 적은 token을 사용했습니다. 정답을 맞혔고 가장 빨랐지만, 아마도 생성된 token 수가 적어서 더 빨랐을 수도 있습니다.”

“이것은 실제로 프리뷰 버전입니다. OpenRouter를 통해서는 공개되어 있지 않습니다. GLM 코딩 플랜을 구독해야 하며, 테스트 목적을 위해”

“입력 백만 token당 72센트, 출력 백만 token당 2달러 30센트입니다. 하지만 context window를 보세요. 80,000입니다. 80,000의 context는 매우 제한적인 context window입니다. 이 모델을 사용해본 경험상, 이 context 제한에 도달하게 될 것입니다.”

“좋지 않기 때문에 여러분께 추천해 드릴 수 없습니다. 실제 바이브 코딩 워크플로우에서 사용할 수 없기 때문에 80달러를 낭비했습니다. 따라서 benchmark를 보여드릴 수 있고, 음, 이런 것들을 보여드릴 수 있습니다.”

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GLM-5.1 프로 팁

GLM-5.1을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

Thinking 모드 전환

설정에서 'Thinking' 토글이 활성화되어 있는지 확인하여 8시간 자율 반복 기능을 잠금 해제하세요.

비혼잡 시간대 쿼터 사용

더 저렴한 가격을 이용하려면 베이징 시간 기준 14:00~18:00 이외의 비혼잡 시간대에 대규모 엔지니어링 작업을 수행하세요.

로컬 메모리 요구 사항

Unsloth Dynamic GGUF 양자화를 사용하여 1.6TB 모델을 256GB 시스템 메모리에 맞춰 로컬에서 실행하세요.

전략적인 작업 선택

비용 관리를 위해 GLM-5.1은 아키텍처 reasoning 작업에 할당하고, 일상적인 구현 작업에는 GLM-4.7을 사용하세요.

후기

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