주요 하이라이트
GLM-4.5: 추론, 코딩, 지능형 에이전트 기능을 통합하여 지능형 에이전트 애플리케이션의 복잡한 요구를 충족하는 기반 모델입니다.
ChatGPT-4.1: 고급 추론 기능을 갖춘 멀티모달 기반 모델로, 다양한 도메인과 애플리케이션에서 다재다능한 문제 해결 및 인간과 유사한 대화에 최적화되었습니다.
Novita AI는 안정적인 API 서비스를 제공할 뿐만 아니라 매우 비용 효율적인 가격을 제공합니다. 예를 들어, GLM-4.5 는 100만 입력 토큰당 $0.6, 100만 출력 토큰당 $2.2입니다.
모델 기본 소개
GLM-4.5
GLM-4.5는 지능형 에이전트를 위해 설계된 기반 모델로, 총 3,550억 개의 파라미터와 320억 개의 활성 파라미터를 갖추고 있습니다. 이 모델은 추론, 코딩, 지능형 에이전트 기능을 통합하여 지능형 에이전트 애플리케이션의 복잡한 요구를 충족합니다. GLM-4.5는 하이브리드 추론 모델로, 복잡한 추론 및 도구 사용을 위한 사고 모드와 즉각적인 응답을 위한 비사고 모드의 두 가지 모드를 제공합니다.
주요 특징 및 아키텍처
- 파라미터: 총 3,550억 개의 파라미터, 그중 320억 개의 활성 파라미터.
- 하이브리드 추론: 두 가지 작동 모드 - 복잡한 추론 및 도구 사용을 위한 사고 모드와 즉각적인 응답을 위한 비사고 모드.
- 모델 버전: 기본 모델, 하이브리드 추론 모델, FP8 버전으로 제공.
- 컨텍스트 윈도우: 128,000 토큰.
- 라이선스: 상업적 사용 및 2차 개발을 위한 MIT 오픈소스 라이선스.
- 기능: 복잡한 애플리케이션을 위한 통합 추론, 코딩, 지능형 에이전트 기능.
ChatGPT-4.1
ChatGPT-4.1은 2025년 4월 14일 OpenAI에서 출시되었으며, 기본 100만 토큰 컨텍스트 윈도우, GPT-4o 대비 21% 향상된 코딩 능력, 텍스트, 이미지, 문서 분석을 위한 뛰어난 멀티모달 처리 기능 등 컨텍스트 이해에 획기적인 개선을 특징으로 합니다. 향상된 어텐션 메커니즘으로 최적화된 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 구축된 ChatGPT-4.1은 AIME, GPQA, MMLU 학술 벤치마크, SWE-bench 코딩 평가, MMMU/MathVista 비전 작업에서 최첨단 성능을 달성합니다.
주요 특징 및 아키텍처
- 유형: 멀티모달 기능을 갖춘 고급 대규모 언어 모델
- 출시일: 2025년 4월 14일
- 컨텍스트 윈도우: 기본 100만 토큰
- 코딩 성능: GPT-4o 대비 소프트웨어 엔지니어링 능력 21% 향상
- 멀티모달 지원: 향상된 텍스트, 이미지, 문서 분석 기능
- 명령어 따르기: 사용자 형식 및 작업 요구 사항에 대한 고급 준수
벤치마크 비교
1. 지능 벤치마크
2. 컨텍스트 윈도우:
GLM-4.5: 128,000 토큰
ChatGPT-4.1: 100만 토큰
3. API 가격:
GLM-4.5: 100만 토큰당 입력/출력 $0.6 / $2.2
ChatGPT-4.1: 100만 토큰당 입력/출력 $2 / $8
GLM-4.5와 GPT-4.1의 응용 기술 테스트
1. 코딩 챌린지: GLM-4.5 vs GPT-4.1
프롬프트:
겹치는 구간을 병합하고 시작 시간 기준으로 정렬된 결과를 반환하는 함수를 구현하세요.
입력: 튜플 리스트 [(start, end), …]
출력: 병합된 구간 리스트
제약: 엣지 케이스를 처리하고 가독성에 최적화
예시:
intervals = [(1,3), (2,6), (8,10), (15,18)]
예상 출력: [(1,6), (8,10), (15,18)]
intervals = [(1,4), (4,5)]
예상 출력: [(1,5)]
채점 기준 (10점):
- 알고리즘 정확성 (4점): 겹치는 구간을 올바르게 병합하고, 엣지 케이스(빈 리스트, 단일 구간, 인접 구간) 처리
- 코드 효율성 (3점): 최적의 접근 방식(먼저 정렬 후 한 번에 병합), 깔끔한 로직
- 코드 품질 (2점): 가독성 좋은 변수명, 적절한 구조, 입력 유효성 검사 처리
- 엣지 케이스 처리 (1점): 빈 입력, 단일 구간 등 코너 케이스를 명시적으로 처리
GLM-4.5
ChatGPT-4.1
코드 분석 및 채점
| **기준 ** | GPT-4.1 | GLM-4.5 | ** 점수** |
|---|---|---|---|
| 알고리즘 정확성 (4점) | 올바른 병합 로직, 모든 엣지 케이스 적절히 처리 | 올바른 병합 로직, 모든 엣지 케이스 적절히 처리 | GPT-4.1: 4/4 GLM-4.5: 4/4 |
| 코드 효율성 (3점) | 최적 O(n log n) 접근 방식, 깔끔한 단일 패스 병합 | 최적 O(n log n) 접근 방식, 깔끔한 단일 패스 병합 | GPT-4.1: 3/3 GLM-4.5: 3/3 |
| 코드 품질 (2점) | 명확한 변수명, 인라인 주석, 좋은 구조 | 깔끔한 구조이나 인라인 주석 부족 | GPT-4.1: 2/2 GLM-4.5: 1.5/2 |
| 엣지 케이스 처리 (1점) | 5가지 엣지 케이스를 예시와 함께 명시적으로 문서화 | 엣지 케이스 언급하지만 덜 명시적인 문서화 | GPT-4.1: 1/1 GLM-4.5: 0.5/1 |
최종 점수
- GPT-4.1: 10/10점
- GLM-4.5: 9/10점
두 모델 모두 알고리즘적으로 정확하고 효율적인 솔루션을 생성합니다. GPT-4.1은 인라인 주석과 예시를 포함한 명시적인 엣지 케이스 열거를 통해 우수한 문서화 관행에서 앞서 있습니다. GLM-4.5는 뛰어난 알고리즘 설명과 깔끔한 코드 구조를 제공하지만, 코드를 즉시 프로덕션에 투입할 수 있게 만드는 포괄적인 문서화가 부족합니다. 채점은 알고리즘 능력보다는 코드 문서화 표준의 객관적인 차이를 반영합니다.
2. 창의적 글쓰기 챌린지: GLM-4.5 vs GPT-4.1
프롬프트
"지구의 마지막 도서관"이라는 제목의 단편 소설(300~500단어)을 작성하세요. 이야기는 실제 책이 멸종되고 단 하나의 숨겨진 도서관만 남은 포스트 아포칼립스 세계를 배경으로 해야 합니다. 주인공이 이 도서관을 발견하고 그 운명에 대한 중대한 결정을 내려야 합니다. 이야기에는 희망과 상실의 요소를 모두 포함하세요.
채점 기준 (10점):
| **기준 ** | ** 점수 ** | ** 설명** |
|---|---|---|
| 창의성 및 독창성 (3점) | 3 | 독특한 플롯 요소, 혁신적인 세계관 구축, 독창적인 캐릭터 개념 |
| 2 | 일부 창의적 요소, 적절한 세계관 구축, 표준적인 캐릭터 개발 | |
| 1 | 기본적인 창의성, 최소한의 독창성, 예측 가능한 요소 | |
| 이야기 구조 (2점) | 2 | 명확한 시작/중간/끝이 있는 잘 짜여진 이야기, 부드러운 전환 |
| 1 | 약간의 페이싱 문제가 있는 적절한 구조 | |
| 0 | 나쁜 구조, 불명확한 진행 | |
| 캐릭터 개발 (2점) | 2 | 명확한 동기와 감정적 깊이를 가진 매력적인 주인공 |
| 1 | 기본적인 캐릭터 개발, 약간의 감정적 연결 | |
| 0 | 약한 캐릭터화, 불명확한 동기 | |
| 주제 통합 (2점) | 2 | 희망과 상실을 능숙하게 균형 있게 다루고 주제를 의미 있게 탐구 |
| 1 | 적절한 주제 요소, 어느 정도 균형 달성 | |
| 0 | 주제 통합 불량, 불균형 또는 불명확한 주제 | |
| 언어 및 스타일 (1점) | 1 | 매력적인 산문, 적절한 어조, 효과적인 단어 선택 |
| 0.5 | 약간의 문제가 있는 적절한 글쓰기 스타일 | |
| 0 | 나쁜 언어 사용, 부적절한 어조, 불명확한 표현 |
추가 평가 사항:
- 이야기는 300~500단어 제한을 지켜야 함
- 감정적 영향과 독자 참여 고려
- AI가 프롬프트의 특정 제약 조건을 얼마나 잘 처리하는지 평가
- 제목과 이야기 내용 간의 일관성 확인
GLM-4.5
ChatGPT-4.1
이야기 분석 및 채점
| **기준 ** | GLM-4.5 | GPT-4.1 | ** 점수** |
|---|---|---|---|
| 창의성 및 독창성 (3점) | “데이터 전쟁” 개념, 신경망 대 책, 혁신적인 기술 배경 | 익숙한 요소를 가진 전통적인 포스트 아포칼립스 설정 | GLM-4.5: 3/3 GPT-4.1: 2/3 |
| 이야기 구조 (2점) | 잘 짜여진 7일 아크, 명확한 결정 진행, 만족스러운 결말 | 좋은 구조이지만 서둘러 끝맺음, 빠른 해결 | GLM-4.5: 2/2 GPT-4.1: 1.5/2 |
| 캐릭터 개발 (2점) | Elias는 사려 깊은 성찰, 의미 있는 캐릭터 성장을 보여줌 | Mara는 감정적 순간이 있지만 개발 깊이가 덜함 | GLM-4.5: 2/2 GPT-4.1: 1.5/2 |
| 주제 통합 (2점) | 지식 보존에 대한 정교한 탐구, 다리 건설 은유 | 강한 희망/상실 균형이지만 주제 처리가 더 표면적임 | GLM-4.5: 2/2 GPT-4.1: 1.5/2 |
| 언어 및 스타일 (1점) | 효과적인 세계관 구축이 있는 명확하고 목적 있는 산문 | 생생한 이미지이지만 때때로 지나치게 장황한 설명 | GLM-4.5: 1/1 GPT-4.1: 0.5/1 |
최종 점수
- GLM-4.5: 10/10점
- GPT-4.1: 8.5/10점
GLM-4.5는 뛰어난 세계관 구축과 주제적 깊이를 갖춘 지적으로 더 정교한 이야기를 제공합니다. “데이터 전쟁” 개념과 신경망 사회는 진정으로 혁신적인 배경을 만들고, Elias의 사려 깊은 7일간의 성찰은 의미 있는 캐릭터 개발을 보여줍니다. 오래된 지식과 새로운 지식 시스템 간의 다리 건설 은유는 정교한 주제 통합을 입증합니다.
GPT-4.1은 매력적인 산문과 감정적 순간을 제공하지만, 더 전통적인 포스트 아포칼립스 클리셰에 의존합니다. 글은 서정적이지만 이야기는 해결을 향해 서두르고 전제의 함의를 완전히 탐구하지 않습니다.
GLM-4.5의 우수한 개념적 프레임워크, 더 신중한 페이싱, 더 깊은 주제 탐구는 전반적으로 더 강력한 창의적 작품으로 만듭니다.
3. 마케팅 카피 챌린지: GLM-4.5 vs GPT-4.1
마케팅 브리프
AI 기반 작업 관리와 마인드풀니스 기술을 결합한 새로운 생산성 앱 "ZenFlow"의 마케팅 카피를 작성하세요. 이 앱은 사용자가 내장된 명상 휴식 시간과 집중 세션을 통해 직장 스트레스를 줄이면서 작업 우선순위를 정하는 데 도움을 줍니다.
타겟 대상: 25~40세의 직장인으로, 일과 생활의 균형에 어려움을 겪는 사람들 주요 기능: AI 작업 우선순위 설정, 가이드 명상 휴식, 집중 타이머, 스트레스 추적 어조: 전문적이면서도 접근하기 쉬움, 생산성과 웰빙 모두 강조 형식: 50단어 소셜 미디어 광고와 앱 스토어용 150단어 제품 설명 각각 작성
채점 기준 (총 10점):
| **기준 ** | ** 점수 ** | ** 설명** |
|---|---|---|
| 대상 타겟팅 (2점) | 2 | 타겟 인구 통계에 대한 명확한 이해, 특정 문제점 해결 |
| 1 | 일반적인 대상 인식, 일부 관련 메시지 | |
| 0 | 대상 타겟팅 불량, 일반적인 메시지 | |
| 브랜드 보이스 및 어조 (2점) | 2 | 일관된 전문적이면서도 접근하기 쉬운 어조, 진정한 브랜드 개성 |
| 1 | 대부분 적절한 어조이나 약간의 불일치 | |
| 0 | 부적절하거나 일관성 없는 어조 | |
| 주요 기능 통합 (2점) | 2 | 모든 주요 기능을 매력적인 스토리에 매끄럽게 통합 |
| 1 | 대부분의 기능을 언급하지만 통합이 억지스러움 | |
| 0 | 기능 통합 불량 또는 주요 요소 누락 | |
| 설득력 (2점) | 2 | 강력한 클릭 유도 문구, 매력적인 가치 제안, 감정적 호소 |
| 1 | 적절한 설득 요소, 일부 감정적 연결 | |
| 0 | 설득력 약함, 불명확한 가치 제안 | |
| 형식 준수 (1점) | 1 | 단어 수 요구 사항 충족, 각 매체에 적합한 형식 |
| 0.5 | 약간의 형식 문제, 약간의 단어 수 이탈 | |
| 0 | 심각한 형식 문제, 큰 단어 수 오류 | |
| 명확성 및 참여도 (1점) | 1 | 흐름이 좋고 주의를 끄는 명확하고 매력적인 카피 |
| 0.5 | 일반적으로 명확하나 약간의 참여 문제 | |
| 0 | 혼란스럽거나 지루한 카피, 가독성 불량 |
추가 평가 사항:
- 각 모델이 생산성과 웰빙 메시지를 얼마나 잘 균형 잡는지 평가
- 타겟 인구 통계에 대한 언어 선택의 효과성 고려
- 웰빙 주장의 진정성과 신뢰성 평가
- 혼잡한 앱 시장에서 차별화하기 위한 창의적이면서도 전문적인 접근 방식 찾기
GLM-4.5
ChatGPT-4.1
카피 분석 및 채점
| **기준 ** | GLM-4.5 | GPT-4.1 | ** 점수** |
|---|---|---|---|
| 대상 타겟팅 (2점) | “바쁜 전문가” 대상, 일과 삶의 균형 문제 언급 | "바쁜 전문가"에 대한 명확한 초점, 번아웃 같은 공감되는 문제점 | GLM-4.5: 2/2 GPT-4.1: 2/2 |
| 브랜드 보이스 및 어조 (2점) | 전문 용어, 정교한 언어, 일관성 유지 | 대화체이면서도 전문적, 전체적으로 접근하기 쉬운 언어 | GLM-4.5: 1.5/2 GPT-4.1: 2/2 |
| 주요 기능 통합 (2점) | 모든 기능을 자연스러운 흐름에 매끄럽게 통합, 뛰어난 기술적 세부 사항 | 모든 기능을 자연스럽게 통합, 기술과 웰빙의 좋은 균형 | GLM-4.5: 2/2 GPT-4.1: 2/2 |
| 설득력 (2점) | 강력한 가치 제안, 논리적 호소, 정교한 메시지 | 감정적 훅(“최고의 근무일을 열어보세요”), 사회적 증거, 매력적인 CTA | GLM-4.5: 1.5/2 GPT-4.1: 2/2 |
| 형식 준수 (1점) | 정확히 50단어와 150단어, 각 매체에 완벽한 형식 | 정확히 50단어와 150단어, 적절한 형식 | GLM-4.5: 1/1 GPT-4.1: 1/1 |
| 명확성 및 참여도 (1점) | 명확하고 유익하지만 다소 밀도 높음, 전문적인 흐름 | 매우 매력적이고 에너지 넘치는 언어, 뛰어난 가독성 | GLM-4.5: 0.5/1 GPT-4.1: 1/1 |
최종 점수
- GLM-4.5: 8/10점
- GPT-4.1: 10/10점
평가 요약
GPT-4.1은 탁월한 감정적 호소와 참여도를 가진 우수한 마케팅 카피를 제공합니다. “최고의 근무일을 열어보세요”, "가장 균형 잡히고 생산적인 자신이 바로 한 번의 탭 거리에 있습니다"와 같은 역동적인 표현 사용은 더 강한 감정적 연결을 만듭니다. 사회적 증거(“수천 명의 전문가와 함께하세요”) 포함과 대화체 어조는 타겟 대상에게 더 매력적인 카피를 만듭니다.
GLM-4.5는 뛰어난 기능 통합과 전문적인 프레젠테이션을 갖춘 기술적으로 정교한 카피를 제공합니다. 언어는 정확하고 유익하며, 특히 기술적 능력을 설명하는 데 강점이 있습니다. 그러나 카피가 다소 형식적이고 경쟁이 치열한 앱 시장에서 전환을 이끄는 감정적 훅과 긴박감이 부족합니다.
Novita AI에서 GLM-4.5에 접근하는 방법
1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 접근
계정에 로그인하고 Model Library 버튼을 클릭하세요.
2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 체험 시작
선택한 모델의 기능을 탐색하려면 무료 체험을 시작하세요.
4단계: API 키 받기
API 인증을 위해 새 API 키를 제공해 드립니다. “Settings” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.
5단계: API 설치
프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.
설치 후, 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져오세요. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작하세요. Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="",
)
model = "zai-org/glm-4.5"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
두 모델 모두 뚜렷한 아키텍처 철학과 능력 프로필을 보여줍니다. GLM-4.5는 체계적인 추론과 기술 혁신에서 탁월한 반면, ChatGPT-4.1은 뛰어난 언어 유창성과 사용자 참여도를 보여줍니다. 이는 직접적인 경쟁 대안이라기보다는 고급 AI 시스템 설계에 대한 상호 보완적인 접근 방식을 나타냅니다.
GLM-4.5는 3,550억 개의 파라미터를 가진 기반 모델로, 지능형 에이전트 애플리케이션을 위해 특별히 설계되었으며, 독특한 하이브리드 추론 아키텍처와 이중 작동 모드를 특징으로 합니다. 320억 개의 활성 파라미터와 128K 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖춘 이 모델은 MIT 오픈소스 라이선스 하에 추론, 코딩, 에이전트 기능을 통합합니다. 독특한 사고/비사고 모드 아키텍처는 복잡한 숙고적 추론과 빠른 응답 생성을 모두 가능하게 하여, 기업 에이전트 배포 시나리오를 위한 특화된 솔루션으로 자리매김합니다.
자주 묻는 질문
GLM의 약자는 무엇인가요?
GLM은 "General Language Model"의 약자로, 지푸 AI(Zhipu AI)가 개발한 대규모 언어 모델 제품군을 나타내며, 범용 자연어 이해 및 생성 능력을 강조합니다.
GPT-4.1은 사고 모델인가요?
GPT-4.1은 인간적인 의미에서 "생각"하는 모델이 아닙니다. 실제로 생각하기보다는 응답을 예측합니다.
GLM 모델을 어떻게 적용하나요?
GLM 모델은 Novita AI와 같은 플랫폼에서 공식 API를 통해 배포할 수 있으며, 구체적인 설정 지침은 모델 버전과 하드웨어 요구 사항에 따라 다릅니다.
Novita AI 소개 Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있는 AI 클라우드 플랫폼이며, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드도 제공합니다.
