질의응답, 멀티모달 작업, AI 기반 애플리케이션을 위한 대규모 언어 모델을 선택할 때, GLM 4.5V(Zhipu AI 개발)와 Gemma 3 27B(Google DeepMind 개발) 모두 뛰어난 오픈소스 후보로 손꼽힙니다. 이 두 모델은 아키텍처, 하드웨어 요구사항, 성능, 배포 유연성에서 상당한 차이를 보입니다. 이러한 차이를 이해하면 최신 정확성, 비용 효율적인 배포, 다국어 지원 등 자신의 필요에 맞는 적절한 모델을 선택하는 데 도움이 됩니다. 결론은文章 하단에서 확인하실 수 있습니다!
GLM 4.5V vs Gemma 3 27B: 아키텍처 비교
| 기능 | GLM 4.5V (Zhipu GLM-4.5 Vision) | Gemma 3 (27B) |
|---|---|---|
| 개발사 | Zhipu AI | Google DeepMind |
| 아키텍처 | Mixture-of-Experts(MoE) 트랜스포머 총 106B 매개변수, 입력당 활성화되는 매개변수는 약 12B |
Dense 트랜스포머 27B 매개변수, 모든 매개변수가 매 입력마다 활성화 |
| 멀티모달 기능 | Vision-Language Model(VLM): 이미지 + 텍스트를 입력으로 받아 텍스트 출력 | 멀티모달: 이미지 + 텍스트를 입력으로 받아 텍스트 출력 |
| 매개변수 수 | 1060억 개(희소 아키텍처, 쿼리당 약 12B 활성화) | 270억 개(밀집 아키텍처, 전체 활성화) |
| 컨텍스트 창 | 128K 토큰 | 128K 토큰(4B/12B/27B 모델 기준) |
| 전문가 메커니즘 | MoE: 다양한 작업을 위한 전문가 서브네트워크(“전문가”)를 게이팅 네트워크가 라우팅 | 전문가 메커니즘 없음: 표준 밀집 트랜스포머 |
| 추론/응답 모드 | “에이전트 네이티브” 아키텍처: 복잡한 추론을 위한 하이브리드 사고 모드와 즉시 응답 모드 | 표준 트랜스포머 추론 |
| 함수 호출/도구 | 내장 함수 호출: 코드/웹 도구를 자율적으로 사용 가능 | 명시적인 내장 함수 호출 없음 |
| 다국어 지원 | 다국어 지원(구체적인 수 미공개) | 140개 이상 언어 기본 지원 |
| 학습 데이터 | 완전히 공개되지 않음(대규모 멀티모달 데이터 강조) | 14조 토큰(텍스트, 코드, 수학, 수백만 장의 이미지) |
| 최적화 초점 | 희소성, 효율성, 대규모 지식, 멀티모달 추론, 도구 사용 | 휴대성, 다용성, 긴 컨텍스트, 다국어, 단일 가속기 배포 |
| 오픈소스 | 예 | 예 |
| 일반적인 적용 분야 | 복잡한 추론, 멀티모달 이해, 자율적 도구 사용(코드, 검색), 긴 문서 분석 | 다국어/멀티모달 채팅, 텍스트 및 이미지 이해, 긴 컨텍스트 처리, 경량 배포 |
GLM 4.5V는 희소성(MoE), 전문가 특화, 효율적인 연산, 도구 사용에 초점을 맞춰 복잡한 멀티모달 추론 및 긴 컨텍스트 작업에 적합합니다. Gemma 3 27B는 밀집형, 휴대성이 뛰어나고 다국어를 지원하는 아키텍처로, 강력한 긴 컨텍스트 및 멀티모달 기능을 갖추어 다양한 배포 환경에서 효율적이고 다용도로 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
GLM 4.5V vs Gemma 3 27B: 벤치마크 비교
Hugging Face 기준
Gemma-3 27B는 VQA, STEM 추론, OCR, 코드, 비디오 이해 등 거의 모든 주요 작업에서 최상위 모델(특히 GLM-4.5V 및 Qwen2.5-VL)보다 뒤처집니다.
GLM-4.1V 및 Kimi-VL-2506와 같은 소형 모델과 비교해도 Gemma-3는 거의 선두를 차지하지 못하고 특히 고급 멀티모달 작업에서 뒤처지는 경우가 많습니다.
주요 원인은 Gemma-3의 전문가 특화가 없는 밀집 트랜스포머 아키텍처로, 어려운 멀티모달 및 추론 벤치마크에서 경쟁력이 떨어지기 때문입니다.
GLM 4.5V vs Gemma 3 27B: 하드웨어 비교
GLM-4.5V 모델:
- 모델 매개변수: 1060억 개(Mixture of Experts, 추론 시 약 120억 개 활성화)
- 추론 하드웨어 요구사항:
- 권장: 8× NVIDIA H100 GPU(FP16 정밀도)
- 대체 구성:
- 4× H100 GPU(Air/양자화 버전, FP16)
- 2× H100 GPU(FP8 양자화)
- 추론 VRAM 요구사항(FP16):
- 전체 모델: 약 16× H100 GPU, 각 80GB VRAM
- Air 버전:
- 4× H100 GPU(FP16)
- 2× H100 GPU(8비트/FP8)
- 1000억 개를 초과하는 밀집 모델보다 VRAM 요구사항은 낮지만, 여전히 상당한 수준입니다.
Gemma 3 27B 모델:
- 모델 매개변수: 270억 개(밀집형)
- 추론 하드웨어 요구사항:
- 48GB VRAM이 장착된 단일 GPU(FP16 정밀도)
- 소비자급 GPU(4비트 양자화 적용 시)
- 추론 VRAM 요구사항(FP16):
- 48GB 단일 GPU(FP16)
- 양자화 기술을 통해 Gemma 3 27B 모델의 VRAM 요구사항은 BF16 기준 54GB에서 int4 기준 14.1GB로 줄일 수 있어, NVIDIA RTX 3090와 같은 소비자 GPU에서 실행 가능합니다.
GLM 4.5V vs Gemma 3 27B: 장단점 비교
| 항목 | GLM 4.5V 장점 | GLM 4.5V 단점 | Gemma 3 27B 장점 | Gemma 3 27B 단점 |
|---|---|---|---|---|
| 성능 | 최고 수준, 벤치마크에서 GPT-4에 근접 - 추론, 코딩, 이해 분야에서 탁월 |
매우 높은 하드웨어 요구사항 | 크기 대비 우수한 성능, 비용 효율적 | 가장 어려운 작업에서 매우 큰 모델(예: GLM-4.5/GPT-4)과 성능 격차 존재 |
| 아키텍처 | Mixture-of-Experts: 특화, 토큰당 추론 속도 향상 | 복잡한 설계, 미세 조정/디버깅 어려움 | 밀집 모델, 사용/배포 용이 | MoE/전문가 메커니즘 없음, 매우 다양한 도메인에서 효율성 낮음 |
| 컨텍스트 길이 | 긴 문서/대화를 위한 128K 긴 컨텍스트 | 긴 문서/대화에 적합한 128K 컨텍스트 창 | ||
| 멀티모달 기능 | 기본 비전+언어 지원, 멀티모달 작업에서 강점 | 이미지/텍스트 기본 지원, 즉시 사용 가능한 멀티모달 | ||
| 도구 사용/추론 | 내장 도구 사용, “사고 모드”, 에이전트 및 복잡한 QA에 적합 | 게이팅 실패 시 전문성 불일치 가능성 | 함수 호출 지원, OpenAI API 호환 | 에이전트 기능 제한적, 도구 사용을 위한 외부 오케스트레이션 필요 |
GLM 4.5V vs Gemma 3 27B: QA에 더 적합한 모델은?
Novita AI: 더 비용 효율적이고 안정적인 GLM 4.5V API 제공업체
Novita AI의 GLM-4.5V API는 65.5K 컨텍스트를 제공하며, 입력은 $0.60/1K 토큰, 출력은 $1.80/1K 토큰의 가격으로 함수 호출 및 구조화된 출력을 지원합니다.
Novita AI의 Gemma 3 27B API는 32K 컨텍스트를 제공하며, 입력은 $0.119/1K 토큰, 출력은 $0.2/1K 토큰의 가격으로 구조화된 출력을 지원합니다.
1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 접근
계정에 로그인한 후 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.
GLM4.5V 및 Gemma 3 27B 지금 사용해 보세요!
2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 탐색하여 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 평가판 시작
선택한 모델의 기능을 탐색하기 위해 무료 평가판을 시작하세요.
4단계: API 키 받기
API로 인증하려면 새 API 키를 제공해 드립니다. “설정” 페이지에 들어가면 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 상호작용을 시작하세요. 아래는 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="session_rDfpD7GWNXFvnoIbmYNFkVlStqevDItFJac__3tAuw3ZiENHe3wm498Kv9rZEc5JhZgEJ7c9To5Y3EmZZewMbw==",
)
model = "zai-org/glm-4.5v"
stream = True # 또는 False
max_tokens = 32768
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)
MCP와 GLM을 사용한 간단한 이미지 인식 도구 구축
GLM의 기능을 활용하여 시각적 인식과 추론의 통합을 보여주는 간단한 이미지 인식 도구를 구축하려는 경우 Novita AI가 지원하는 MCP 기능을 사용할 수 있습니다. 아래는 샘플 코드입니다:
import os
import sys
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import requests
import uvicorn
from starlette.applications import Starlette
from starlette.routing import Mount
base_url = "https://api.novita.ai/v3"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {os.environ['NOVITA_API_KEY']}"
}
mcp = FastMCP("Novita_API")
@mcp.tool()
def list_models() -> str:
"""
Novita API에서 사용 가능한 모든 모델을 나열합니다.
"""
url = base_url + "/openai/models"
response = requests.request("GET", url, headers=headers)
data = response.json()["data"]
text = ""
for i, model in enumerate(data, start=1):
text += f"Model id: {model['id']}\
"
text += f"Model description: {model['description']}\
"
text += f"Model type: {model['model_type']}\
\
"
return text
@mcp.tool()
def get_model(model_id: str, message) -> str:
"""
모델 ID와 메시지를 제공하여 Novita API에서 응답을 받습니다.
"""
url = base_url + "/openai/chat/completions"
payload = {
"model": model_id,
"messages": [
{
"content": message,
"role": "user",
}
],
"max_tokens": 200,
"response_format": {
"type": "text",
},
}
response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)
content = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
return content
@mcp.tool()
def vision_chat(model_id: str, image_url: str, question: str) -> str:
"""
GLM-4.1V-9B-Thinking을 사용하여 이미지에 대한 질문에 답변합니다.
"""
url = base_url + "/openai/chat/completions"
payload = {
"model": model_id,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": image_url,
}
},
{
"type": "text",
"text": question,
}
]
}
],
"max_tokens": 500
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
if __name__ == "__main__":
# stdio 전송을 사용하여 실행
mcp.run(transport="stdio")
GLM 4.5V는 복잡한 추론, 대규모 멀티모달 이해, 긴 문서 QA, 에이전트 스타일 도구 사용에 최고 수준의 성능이 필요하고 고성능 멀티 GPU 서버에 접근할 수 있는 경우에 이상적입니다. Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처로 가장 어려운 작업에서 경쟁 우위를 제공합니다.
Gemma 3 27B는 실제 실용성에서 탁월합니다: 단일 GPU 또는 심지어 소비자 하드웨어에서도 쉽게 배포할 수 있고, 140개 이상의 언어를 지원하며, 크기 대비 우수한 성능을 제공하고 대부분의 일상적인 애플리케이션에 비용 효율적입니다.
대부분의 기업, R&D 또는 프로덕션 QA/챗봇 시스템의 경우 Gemma 3 27B는 “충분히 좋은” 성능을 제공하면서도 훨씬 관리하기 쉽습니다. 가끔 가장 어려운 쿼리에서 최고 수준의 정확성이 필요하고(하드웨어 비용을 정당화할 수 있는 경우) GLM 4.5V를 고려해 볼 수 있지만, 그렇지 않으면 Gemma가 효율성과 다용성 측면에서 최고의 선택입니다.
Gemma 3 27B에서 GLM 4.5V로 업그레이드해야 할까요?
정말로 최고 성능이 필요한 경우에만 매우 복잡한 다중 홉 QA 또는 고급 멀티모달 작업에 필요하고 상당히 더 많은 컴퓨팅 리소스 투자를 감당할 수 있는 경우에만 업그레이드하세요. 대부분의 사용자와 대부분의 애플리케이션의 경우 Gemma 3 27B도 이미 훌륭합니다.
아키텍처의 주요 차이점은 무엇인가요?
GLM 4.5V는 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 사용하여 다양한 작업을 위한 전문가 서브네트워크를 활성화하여 가장 어려운 문제에서 더 높은 정확성을 가능하게 합니다. Gemma 3 27B는 전통적인 밀집 트랜스포머로 더 간단하고 휴대성이 뛰어나지만, 특화도는 낮습니다.
GLM 4.5V가 더 적합한 경우는 언제인가요?
전문가 수준의 QA, 복잡한 추론 또는 대규모 비전-언어 애플리케이션에서 최상의 정확성이 필요하고 그리고 이를 지원할 하드웨어가 있는 경우입니다.
Novita AI는 AI 야망을 실현하는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스 — 필요한 비용 효율적인 도구를 제공합니다. 인프라를 제거하고 무료로 시작하여 AI 비전을 현실로 만드세요.
