이 글에서는 현재 가장 진보된 오픈소스 대규모 언어 모델 중 두 가지인 GLM 4.5와 Qwen3 235B 2507을 포괄적이고 최신 정보를 바탕으로 비교합니다. 아키텍처, 추론 능력, 효율성, 벤치마크 결과, 가격, 사용성을 분석하여 다음을 도와드립니다.
- 두 모델의 주요 차이점 이해: 기술 설계, 성능, 배포 시나리오 측면에서의 차이를 파악합니다.
- 필요에 가장 적합한 모델 식별: 긴 컨텍스트 처리, 비용 효율성, 추론 깊이, 코드 생성 능력 등 어떤 가치를 중시하는지에 따라 선택합니다.
GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: 아키텍처 비교
| 기능 | Qwen3 235B A22B Instruct 2507 | GLM 4.5 |
|---|---|---|
| 모델 크기 | 총 235B 파라미터 활성 파라미터 22B |
총 355B 파라미터, 활성 파라미터 32B |
| 오픈소스 | 예 | 예 |
| 아키텍처 | MoE (Mixture of Experts) | MoE (Mixture of Experts) |
| 컨텍스트 길이 | 262,144 토큰 | 128,000 토큰 |
| 언어 지원 | 다국어 | 중국어 및 영어 |
| 멀티모달 | 텍스트-텍스트 | 텍스트-텍스트 |
| 추론 모드 | “Thinking 모드” 없음 (내부 chain-of-thought 또는 thinking 블록 없음) |
“Thinking 모드”와 “Non-Thinking 모드” 모두 지원 |
| 개선 사항 | 명령 수행 능력 향상을 위한 Instruction 튜닝 일반 텍스트 생성, 추론, 수학, 과학, 코딩, 도구 사용에 최적화 개방형 및 주관적 작업에서 인간 선호도 정렬 개선 |
전례 없는 규모의 MuonClip 옵티마이저 확장 안정성을 위한 새로운 최적화 기법 하이브리드 추론: 복잡한 추론 및 도구 사용을 위한 Thinking 모드 즉각적인 답변을 위한 Non-Thinking 모드 |
파라미터 수(235B)가 Qwen-3의 성능에 어떤 영향을 미치나요?
2350억 개라는 막대한 파라미터 수는 Qwen 3에 방대한 지식 기반과 높은 수준의 미묘한 이해 능력을 부여합니다. MoE 아키텍처는 이러한 규모를 실용적으로 만드는 핵심 요소입니다. 한 번에 약 220억 개의 파라미터만 활성화함으로써, 전체적인 큰 크기에 해당하는 지식과 추론 능력을 갖추면서도 추론 비용은 훨씬 작은 밀집 모델에 가깝게 유지합니다. 이는 성능 품질과 계산 효율성 사이의 훌륭한 균형을 제공하여, 235B 밀집 모델의 엄청난 비용 없이 복잡한 문제를 해결할 수 있게 해줍니다.
GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: 벤치마크 비교
Qwen3 235B A22B Instruct 2507은 더 균형 잡히고 포괄적인 성능을 보여줍니다. 지식, 추론, 코딩, 수학과 같은 전통적인 영역에서 뛰어날 뿐만 아니라, 긴 컨텍스트 이해와 복잡한 작업 처리에서도 강력한 능력을 나타냅니다. GLM 4.5도 전반적으로 좋은 성능을 보이지만, 수학, 명령 수행, 긴 컨텍스트 추론과 같은 더 까다로운 작업에서는 Qwen3에 눈에 띄게 뒤쳐집니다.
GLM 4.5 VS Qwen3 235B thinking 2507: 능력 비교
추론 능력
Qwen3 235B Thinking 2507은 추론 벤치마크(71.0 vs 68.8)에서 보듯이 GLM 4.5보다 약간 더 강력한 추론 능력을 보여줍니다. 이는 Qwen3가 복잡한 논리적 추론과 문제 해결이 포함된 작업에 특히 적합하다는 것을 의미합니다. 그러나 GLM 4.5는 에이전트 및 코딩 작업에서 더 균형 잡힌 성능을 제공하므로, 더 광범위한 사용 사례에 더 다재다능한 선택이 될 수 있습니다.
일반화
- GLM 4.5는 어떤 단일 영역에서도 성능 저하 없이 다양한 능력을 통합하도록 설계되었으며, 이는 일반화에 대한 강한 강조를 반영합니다. 15조 토큰의 일반 텍스트와 8조 토큰의 특수 데이터로 훈련되어 광범위하고 깊은 지식 기반을 갖추고 있습니다.
- Qwen3 235B Thinking 2507도 119개 언어, 36조 토큰의 훈련 데이터로 강력한 일반화 능력을 보여줍니다. 그러나 “Thinking” 및 “Coder” 변형과 같은 특화된 모델의 개발은 특정 작업에 최적화하는 전략을 시사하며, 이는 때때로 일반성을 일부 희생할 수 있습니다.
GLM 4.5 vs Qwen 3 235B 2507: 효율성 비교
속도 비교
GLM 4.5 는 출력 속도가 약간 더 빠르고 특히 긴 입력 컨텍스트에서 지연 시간이 더 낮습니다. Qwen 3 235B 2507 은 짧은 컨텍스트에서는 비슷하지만 입력 크기가 증가함에 따라 속도가 더 느려집니다.
Novita AI 가격 비교
| 모델 | 컨텍스트 길이 | 입력 가격 (/M 토큰) | 출력 가격 (/M 토큰) |
|---|---|---|---|
| Qwen3 235B A22B Thinking 2507 | 131,072 | $0.3 | $3.0 |
| GLM 4.5 | 131,072 | $0.6 | $2.2 |
GLM 4.5 는 더 나은 효율성을 제공하며, 특히 응답 시간이 중요한 대규모 출력 또는 긴 컨텍스트 창이 있는 작업에 더 적합합니다. Qwen3 235B A22B Thinking 2507 은 더 낮은 입력 비용을 제공하므로, 출력보다 프롬프트가 많은 워크로드에 매력적일 수 있습니다.
복잡한 추론 작업을 위한 최고의 LLM: GLM 4.5 또는 Qwen 3 235B 2507
이 차트는 GLM-4.5 시리즈가 복잡한 추론(SWE-bench Verified)에서 우수한 성능을 달성하며, 유사하거나 훨씬 더 큰 파라미터 크기의 다른 모델을 능가함을 보여줍니다.
프롬프트: Flappy Bird 게임 만들기
| 측면 | Qwen 3 235B | GLM-4.5 |
|---|---|---|
| 사용성 | 붙여넣고 바로 실행 가능, 최소한의 종속성, 빠른 프로토타이핑 및 테스트에 이상적 | 구조가 잘 잡혀 있어 추가 확장이나 팀 개발에 적합 |
| 게임플레이 충실도 | 원작에 매우 충실하며, 핵심 메커니즘이 간단하고 명확함 | 매우 충실하며, 시각적 요소와 상호작용 세부 사항에 특별히 주의를 기울임 |
| 코드 스타일 | 현대적인 프론트엔드 스타일, 간결하고 명확, 개인 개발에 좋음 | 교육/엔지니어링 스타일, 모듈화되고 명확, 팀/교육에 이상적 |
| 시각 효과 | 간단하고 실용적, 기술 데모에 좋음 | 세련되고 정교, 프레젠테이션 및 포트폴리오에 적합 |
| 확장성 | 강력하며, 더 복잡한 웹 프로젝트에 쉽게 통합 가능 | 강력하며, 비즈니스 로직이나 기능 확장을 위한 패키징이 용이함 |
| 사용자 경험 | 사용자 친화적인 상호작용, 사용성이 높음 | 세련된 상호작용, 더 정교한 UI/UX |
Qwen 3 235B 는 ** 미니멀리즘, 빠른 통합, 간결한 코드 ** 가 필요한 시나리오에 더 적합합니다. 프로토타이핑과 학습에 완벽합니다. GLM 4.5 는 ** 교육, 유지보수성, 시각적 미학** 을 요구하는 시나리오에 더 적합합니다. 엔지니어링 또는 교실 사용에 이상적입니다.
GLM 4.5 또는 Qwen 3 235B 2507에 액세스하는 방법은?
Step 1: 로그인 및 모델 라이브러리 접속
계정에 로그인하고 Model Library 버튼을 클릭하세요.
Step 2: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
Step 3: 무료 체험 시작
선택한 모델의 기능을 살펴보려면 무료 체험을 시작하세요.
Step 4: API 키 받기
API 인증을 위해 새로운 API 키를 제공합니다. “Settings” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사하세요.
Step 5: API 설치
프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.
설치 후, 필요한 라이브러리를 개발 환경에 가져오세요. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작하세요. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완료 API 사용 예시입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_UsudmdAIggvSInjIdO2HWaTCyXxTFOXDV8TH8UCPbA576Rs4AGqSA5ThNbelSDgdEGAWQcWXnAU2bHi5BueceA==",
)
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)
서드파티 플랫폼 가이드
CLI(Trae, Claude Code, Qwen Code) 사용하기
로컬 환경이나 IDE에서 AI 코딩 지원을 위해 Novita AI의 최상위 모델(Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1, GLM 4.5 등)을 사용하려면, API 키를 얻고 도구를 설치한 후 환경 변수를 설정하고 코딩을 시작하면 됩니다. 간단합니다.
자세한 설정 명령과 예제는 공식 튜토리얼을 확인하세요:
- Trae : IDE에서 AI 모델에 액세스하는 단계별 가이드
- Claude Code: Windows, Mac, Linux에서 Claude Code로 Kimi-K2 사용하는 방법
- Qwen Code: Qwen Code에서 OpenAI 호환 API 사용하는 방법 (60초 설정!)
OpenAI Agents SDK를 사용한 멀티 에이전트 워크플로우
Novita AI를 OpenAI Agents SDK와 통합하여 고급 멀티 에이전트 시스템을 구축하세요:
- 플러그 앤 플레이: 모든 OpenAI Agents 워크플로우에서 Novita AI의 LLM을 사용하세요.
- Handoff, 라우팅, 도구 사용 지원: 에이전트가 작업을 위임, 분류 또는 기능을 실행하도록 설계할 수 있으며, 모두 Novita AI 모델로 구동됩니다.
- Python 통합: SDK 엔드포인트를
https://api.novita.ai/v3/openai로 설정하고 API 키를 사용하기만 하면 됩니다.
서드파티 플랫폼에서 API 연결하기
- OpenAI 호환 API: Cline 및 Cursor와 같은 도구와 OpenAI API 표준에 맞춰 번거로움 없이 마이그레이션 및 통합할 수 있습니다.
- Hugging Face: Novita AI 엔드포인트를 통해 Spaces, 파이프라인 또는 Transformers 라이브러리에서 모델을 사용하세요.
- 에이전트 및 오케스트레이션 프레임워크: Continue, AnythingLLM, LangChain, Dify, Langflow와 같은 파트너 플랫폼에 공식 커넥터와 단계별 통합 가이드를 통해 쉽게 연결할 수 있습니다.
GLM-4.5와 Qwen3 235B 2507은 모두 LLM 기술의 최첨단 발전을 대표하지만, 각 모델은 다른 영역에서 탁월합니다.
요약:
- 방대한 컨텍스트 창, 다국어 상호작용, 특화된 “Thinking” 또는 “Coder” 변형이 필요한 작업에는 Qwen3 235B 2507 을 선택하세요.
- 효율성, 출력 비용, 다재다능함, 고급 에이전트 또는 엔지니어링 사용 사례가 가장 중요한 애플리케이션에는 GLM-4.5 를 선택하세요.
자주 묻는 질문
GLM-4.5와 Qwen3 235B 2507의 주요 아키텍처 차이점은 무엇인가요?
둘 다 Mixture of Experts(MoE) 아키텍처를 사용합니다. Qwen3 235B는 235B 파라미터(추론당 22B 활성), GLM-4.5는 355B(32B 활성)입니다. Qwen3 235B는 더 긴 컨텍스트 창(262,144 대 128,000 토큰)을 제공합니다.
복잡한 추론 작업에 어떤 모델이 더 좋나요?
GLM-4.5는 모델 크기 대비 복잡한 추론(SWE-bench Verified)에서 우수한 결과를 달성하지만, Qwen3 235B 2507은 일부 추론 벤치마크(예: 71.0 대 68.8)에서 약간 앞서 있습니다. GLM-4.5는 하이브리드 “Thinking” 모드와 즉시 모드를 모두 지원하여 에이전트 워크플로우에서 더 큰 유연성을 제공합니다.
이 모델들은 코딩 및 명령 수행 성능이 어떤가요?
두 모델 모두 코드 생성 및 명령 수행에서 최고 수준입니다. Qwen3 235B 2507은 포괄적인 성능을 위해 Instruction 튜닝되었으며, GLM-4.5는 도구 사용, 에이전트 코딩 작업 및 균형 잡힌 일반화를 위한 강력한 지원을 제공합니다.
Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 하고, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 제공하는 AI 클라우드 플랫폼입니다.
