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GLM-4.7-Flash vs GPT-OSS-20B: 어떤 오픈 가중치 MoE 모델을 선택해야 할까요?

작성자 / / AI 모델 비교 / 6 분 읽기
GLM-4.7-Flash vs GPT-OSS-20B: 어떤 오픈 가중치 MoE 모델을 선택해야 할까요?
목차
  1. 기본 소개
  2. 벤치마크 비교
  3. 속도 및 지연 시간 비교
  4. 비용 비교
  5. 빠른 시작: Playground에서 두 모델 즉시 사용해보기
  6. 배포 방법: API, SDK 및 타사 통합
  7. 결론

오픈 가중치 모델은 이제 실제 프로덕션 워크로드(에이전트 코딩, 긴 컨텍스트 워크플로, 도구를 사용하는 어시스턴트)에 충분히 강력해졌으며, 단일 벤더에 종속되지 않습니다. ‘빠르면서도 강력한’ 논의에서 자주 언급되는 두 모델은 GLM-4.7-Flash와 GPT-OSS-20B입니다.

이 블로그에서는 품질(벤치마크), 속도/지연 시간, 비용이라는 실용적인 관점에서 두 모델을 비교하고, Novita AI에서 API를 통해 즉시 실행하는 방법을 보여줍니다.

GLM 4.7 Flash 사용해보기

GPT OSS 2B 사용해보기

기본 소개

두 모델 모두 높은 효율성을 위해 설계된 MoE 모델이지만, 강조점이 다릅니다:

  • GLM-4.7-Flash: ‘30B급’ 성능과 효율성의 균형 (긴 컨텍스트 워크플로에 적합).
  • GPT-OSS-20B: 낮은 지연 시간/단일 GPU 친화성과 도구 사용에 최적화된 OpenAI 오픈 가중치 모델.
GLM-4.7-Flash GPT-OSS-20B
개발사 Z.ai OpenAI
출시일 2026년 1월 20일 2025년 8월 5일
파라미터 (활성) 30B-A3B (MoE) 총 21B / 활성 3.6B (MoE)
Novita 컨텍스트 200,000 131,072
Novita 가격 입력 $0.07/M · 출력 $0.40/M 입력 $0.04/M · 출력 $0.15/M

GLM 4.7 Flash 사용해보기

GPT OSS 2B 사용해보기

벤치마크 비교

아래 표는 SWE-bench Verified, τ²-Bench, BrowseComp, AIME 25, GPQA, HLE 등 6개 벤치마크 결과를 보여줍니다. 이 수치는 GLM-4.7-Flash Hugging Face 모델 페이지에 기재된 내용으로, 신뢰할 수 있는 출처입니다.
벤치마크 GLM-4.7-Flash GPT-OSS-20B 승자
SWE-bench Verified 59.2 34 GLM-4.7-Flash
τ²-Bench 79.5 47.7 GLM-4.7-Flash
BrowseComp 42.8 28.3 GLM-4.7-Flash
AIME 25 91.6 91.7 GPT-OSS-20B (근소)
GPQA 75.2 71.5 GLM-4.7-Flash
HLE 14.4 10.9 GLM-4.7-Flash

💡해석

벤치마크는 대부분 GLM-4.7-Flash에 유리하며, 다섯 개 평가에서 앞서고 AIME 25는 사실상 동률(91.6 vs 91.7)입니다.

  • 에이전트 + 도구 중심 작업: GLM-4.7-Flash는 실제 에이전트 워크플로(코딩/터미널, 다단계 상호작용)와 밀접하게 관련된 SWE-bench Verified 및 τ²-Bench에서 확실히 앞섭니다.
  • 브라우징 스타일 작업: GLM-4.7-Flash는 BrowseComp에서도 앞서며, 평가 환경에서 장기적인 탐색/선택 행동이 더 강력함을 시사합니다.
  • 수학: AIME 25는 사실상 동률(91.6 vs 91.7)입니다. 즉, 이 항목만으로 선택하지 마세요.
  • 지식 중심 QA: 이 보고서 세트에서 GLM-4.7-Flash는 GPQA 및 HLE에서 앞서 있습니다.

속도 및 지연 시간 비교

GPT-OSS-20B와 GLM-4.7-Flash의 출력 속도 비교

GPT-OSS-20B와 GLM-4.7-Flash의 지연 시간 비교

GPT-OSS-20B와 GLM-4.7-Flash의 종단 간 응답 시간 비교
지표 GPT-OSS-20B GLM-4.7-Flash
출력 속도 268 tok/s 140 tok/s
TTFT (첫 번째 응답 토큰) 8.0 s 46.5 s
종단 간 시간
(출력 500 토큰)		 9.8 s 46.5 s

결론: GPT-OSS-20B는 첫 번째 토큰까지의 시간과 종단 간 생성 모두에서 훨씬 빠르며, 이 테스트 세트에서 토큰 출력 속도도 더 빠릅니다.

비용 비교
모델 입력 (USD / 100만 토큰) 출력 (USD / 100만 토큰) 캐시 읽기 (USD / 100만 토큰)
GLM-4.7-Flash (zai-org/glm-4.7-flash) $0.07 $0.40 $0.01
GPT-OSS-20B (openai/gpt-oss-20b) $0.04 $0.15 -

*GPT-OSS-20B는 토큰당 비용 효율성이 더 높은 반면, GLM-4.7-Flash는 비용이 더 들지만 더 강력한 성능과 긴 컨텍스트 기능이 필요할 때 가치가 있습니다. 자세한 내용은 Novita AI의 **모델 라이브러리*에서 최신 가격 및 모델 사양을 확인하세요.

빠른 시작: Playground에서 두 모델 즉시 사용해보기

GLM-4.7-Flash와 GPT-OSS-20B의 차이를 즉시 경험하고 싶다면, Novita AI Playground를 사용하는 것이 가장 빠른 방법입니다. 코드나 설정이 필요 없습니다.

Playground에서 다음을 할 수 있습니다:

  • 모델을 즉시 전환하여 GLM-4.7-Flash와 GPT-OSS-20B 비교
  • 동일한 프롬프트를 사용하여 출력 품질, 추론 스타일 및 응답 속도 비교

Playground로 이동

Playground에서 GLM-4.7-Flash 빠르게 사용하기

Novita AI Playground

배포 방법: API, SDK 및 타사 통합

API

API 키 발급받기

  • 1단계: 계정 생성 또는 로그인

[**https://novita.ai**](https://novita.ai) 방문 후 회원가입 또는 기존 계정으로 로그인하세요.

  • 2단계: 키 관리로 이동

로그인 후 "API Keys"를 찾으세요.

API Keys 찾는 방법

  • 3단계: 새 키 생성

“Add New Key” 버튼을 클릭하세요.

새 API 키 생성 방법

  • 4단계: 키 즉시 저장

키가 생성되면 즉시 복사하여 저장하세요. 일반적으로 한 번만 표시되며 나중에 다시 조회할 수 없습니다. 키는 비밀번호 관리자나 암호화된 노트와 같은 안전한 장소에 보관하세요.

OpenAI 호환 API (Python)

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="<YOUR_NOVITA_API_KEY>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai",
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="zai-org/glm-4.7-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a precise engineering assistant. Output valid JSON when asked."},
        {"role": "user", "content": "Summarize the key risks of rolling out feature flags across 20 services."},
    ],
    temperature=0.3,
    max_tokens=4096,
)

print(resp.choices[0].message.content)

SDK

에이전트 워크플로(핸드오프, 라우팅, 도구/함수 호출)를 구축하는 경우, 최소한의 변경으로 OpenAI Agents SDK 내에서 Novita 호스팅 모델을 실행할 수 있습니다:

  • 드롭인 호환성: Novita는 OpenAI 호환 API를 제공하므로 Agents 워크플로는 그대로 유지되며 base URL/모델만 변경됩니다.
  • 에이전트 오케스트레이션 준비: 라우팅 + 도구를 사용하여 추론은 Novita에 유지하면서 작업을 위임할 수 있습니다.
  • 설정: SDK를 https://api.novita.ai/openai로 지정하고, NOVITA_API_KEY를 설정한 후 zai-org/glm-4.7-flash(또는 openai/gpt-oss-20b)를 선택하세요.

타사 플랫폼

Novita 호스팅 모델을 다양한 생태계에서도 사용할 수 있습니다:

  • 에이전트 프레임워크 및 앱 빌더: Novita의 단계별 통합 가이드에 따라 Continue, AnythingLLM, LangChain, Langflow 와 같은 도구를 연결하세요.
  • Hugging Face Hub: Novita는 Hugging Face의 Inference Provider로 등록되어 있어, Hugging Face의 제공자 워크플로와 생태계를 통해 지원되는 모델을 실행할 수 있습니다.
  • OpenAI 호환 API: Novita의 LLM 엔드포인트는 OpenAI API 표준과 호환되므로 기존 OpenAI 스타일 앱을 쉽게 마이그레이션하고 다양한 OpenAI 호환 도구( Cline, Cursor, Trae 및 Qwen Code)를 연결할 수 있습니다.
  • Anthropic 호환 API: Novita는 Anthropic SDK 호환 액세스도 제공하므로 Novita 기반 모델을 Claude Code 스타일의 에이전트 코딩 워크플로에 통합할 수 있습니다.
  • OpenCode: Novita AI는 이제 OpenCode 에 지원되는 제공자로 직접 통합되어, 사용자가 수동 설정 없이 OpenCode에서 Novita를 선택할 수 있습니다.

결론

  • GLM-4.7-Flash는 에이전트/코딩 품질과 매우 긴 컨텍스트(200K) 를 가장 중요하게 생각할 때 더 나은 선택입니다. 제공된 차트에서 5/6 벤치마크에서 앞서며(AIME는 사실상 동률), 특히 에이전트 작업에 강점을 보입니다.
  • GPT-OSS-20B는 속도와 비용을 가장 중요하게 생각할 때 더 나은 선택입니다. 제공된 지연 시간 차트에서 훨씬 빠르며, Novita의 서버리스 가격에서 더 저렴합니다.

가장 빠른 경로: Novita AI Playground에서 두 모델을 모두 사용해 본 후, 구축 방식에 따라 API / SDK / 타사 통합으로 이동하세요.

Novita AI는 개발자에게 간단한 API를 통해 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있는 방법을 제공하고, 클라우드 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 제공하는 AI 클라우드 플랫폼입니다.

자주 묻는 질문

GLM-4.7-Flash란 무엇인가요?

GLM-4.7-Flash는 Zhipu AI가 개발한 30B급 Mixture-of-Experts(MoE) 대규모 언어 모델로, 높은 효율성과 낮은 지연 시간으로 강력한 추론, 코딩 및 에이전트 성능을 제공하도록 설계되었습니다.

GLM-4.7-Flash의 비용은 얼마인가요?

Novita AI(서버리스)에서 GLM-4.7-Flash의 가격은 입력 토큰 $0.07/M, 캐시 읽기 토큰 $0.01/M, 출력 토큰 $0.40/M으로, 대규모 컨텍스트 및 높은 처리량 워크로드에 비용 효율적입니다.

GLM-4.7-Flash와 GPT-OSS-20B 중 어느 것이 더 좋나요?

사용 사례에 따라 다릅니다: GLM-4.7-Flash는 일반적으로 에이전트 및 도구 중심의 실제 벤치마크에서 더 나은 성능을 보이는 반면, GPT-OSS-20B는 경량, 저지연 또는 단일 GPU 배포에 선호될 수 있습니다.

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