GLM-5와 GLM-4.7 중 하나를 선택하는 것은 종종 대규모 에이전트 처리 능력과 검증된 코딩 유연성이라는 중요한 절충점을 고려해야 하는 문제로 귀결됩니다. Z.ai에서 출시한 GLM-5는 이전 버전인 GLM-4.7에 비해 확장성이 크게 향상되었습니다. GLM-4.7의 3550억 개 파라미터(활성 320억 개)에서 GLM-5는 753.9억 개 파라미터(활성 400억 개)로 2.1배 증가했습니다. 이러한 2.1배 파라미터 확장은 복잡한 시스템 엔지니어링 및 장기적인 에이전트 처리 작업에서 상당한 성능 향상을 가져오지만, GLM-4.7은 다국어 코딩, 터미널 자동화 및 실제 개발자 워크플로에 여전히 강력한 성능을 제공합니다.
GLM-5와 GLM-4.7의 아키텍처 비교
| 스펙 | GLM-5 | GLM-4.7 |
|---|---|---|
| 총 매개변수 | 753.9B | 355B |
| 활성 매개변수 | 40B | 32B |
| 컨텍스트 길이 | 202,752 토큰 | 202,752 토큰 |
| 사전 훈련 데이터 | 28.5T 토큰 | 23T 토큰 |
| 정밀성 | BF16 (FP8 사용 가능) | BF16 (FP8 사용 가능) |
| 다중 모드 지원 | 텍스트 전용 | 텍스트 전용 |
| 날짜를 풀어 | 2026년 1월 | 2025년 12월 |
GLM-5의 가장 실용적인 업그레이드 중 하나는 통합된 기능입니다. DeepSeek 스파스 어텐션(DSA)이는 긴 컨텍스트 어텐션의 비용을 크게 줄이면서 최대 큰 컨텍스트 윈도우를 유지합니다. 202K 토큰이러한 특징 덕분에 GLM-5는 실제 환경에서 장문 문서 추론, 다중 턴 어시스턴트, 에이전트 방식 워크플로우에 훨씬 더 쉽게 적용할 수 있습니다. 학습 후 측면에서 GLM-5는 다음과 같은 이점을 얻습니다. 덮다강화 학습 처리량을 향상시키고 보다 빈번하고 세밀한 정렬 반복을 가능하게 하는 새로운 비동기 강화 학습 인프라입니다.
GLM-5와 GLM-4.7의 벤치마크 비교
벤치마크 관점에서 보면, GLM-5는 GLM-4.7에 비해 광범위하고 일관된 개선을 보여줍니다.특히 도구 사용, 탐색 및 에이전트 환경에서 그렇습니다. 가장 큰 성능 향상은 다단계 계획, 컨텍스트 관리 및 실제 실행이 필요한 환경에서 나타나는데, 이는 GLM-5가 이러한 환경에 최적화되어 있음을 시사합니다. 에이전트 스타일 워크플로 개별적인 추론 과제보다는.
GLM-4.7 벤치마크는 효율성 최적화 추론/코딩 모델과 같은 성능을 보여줍니다.고전적인 수학적 평가 방식에서는 여전히 매우 강력하지만, 상호작용적인 도구를 사용하는 작업에서는 그 영향력이 다소 줄어들었습니다.
GLM-5 및 GLM-4.7의 VRAM 요구 사항
GLM-4.7에서 GLM-5로의 파라미터 2.1배 증가는 하드웨어에 상당한 영향을 미칩니다. VRAM 사양은 다음과 같습니다.
추천 GPU GLM-5 구성
| 정밀성 | 필요한 VRAM | 권장 설정 | 적용 사례 |
|---|---|---|---|
| BF16 | 1,508 GB | NVIDIA H100 19개 (80GB) | 최고 품질의 연구 |
| FP8 | 약 800GB | NVIDIA H100 10개 (80GB) | 프로덕션 배포 |
| INT4 | 약 400GB | 5x H100 (80GB) | 비용 효율적인 추론 |
추천 GPU GLM-4.7 구성
| 정밀성 | 필요한 VRAM | 권장 설정 | 적용 사례 |
|---|---|---|---|
| BF16 | 717 GB | NVIDIA H100 9개 (80GB) | 최고의 품질 |
| FP8 | 390 GB | 5x H100 (80GB) | 프로덕션 배포 |
| INT4 | 200 GB | 3x H100 (80GB) | 비용 효율적인 추론 |
FP8 배포에서 GLM-5는 일반적으로 두 배가 필요합니다. GPU GLM-4.7과 비교한 수치입니다.
예산이 제한적인 개발자에게 GLM-4.7은 코딩 중심 워크로드에서 뛰어난 가성비를 제공하며, SWE-bench Verified에서 73.8%, LiveCodeBench-v6에서 84.9%의 성능을 달성했습니다.
첨단 연구 및 에이전트 시스템 개발에 있어 GLM-5의 강력한 도구 활용 능력과 장기적인 실행 능력은 추가적인 하드웨어 투자를 정당화할 수 있습니다.
GLM-5 및 GLM-4.7의 가격 및 API 접근 정보
| 모델 | 입력 금액($) / 백만 토큰 | 캐시 읽기($/M 토큰) | 출력(달러/백만 토큰) |
|---|---|---|---|
| GLM-4.7 | $0.60 | $0.11 | $2.20 |
| GLM-5 | $1.00 | $0.20 | $3.20 |
캐시 읽기 이는 프롬프트 캐시에 이전에 저장된 토큰을 읽는 데 드는 비용을 나타냅니다. 동일한 프롬프트 콘텐츠가 요청 간에 재사용될 경우, 모델은 이러한 토큰을 처음부터 다시 처리하는 대신 캐시에서 직접 가져옵니다.これにより 추론 지연 시간과 비용이 모두 줄어듭니다.
1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 액세스
귀하의 계정에 로그인하고 다음을 클릭하세요. 모델 라이브러리 버튼을 클릭합니다.
2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 살펴보고 귀하의 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 평가판 시작
무료 체험판을 시작하여 선택한 모델의 기능을 살펴보세요.
4단계: API 키 받기
API 인증을 위해 새로운 API 키를 제공해 드립니다. "설정" 페이지에 접속하시면 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사하실 수 있습니다.
5단계: API 설치
프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.
설치 후 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져오세요. API 키를 사용하여 API를 초기화하여 상호 작용을 시작하세요. Novita AI LLM. 이는 파이썬 사용자를 위한 채팅 완성 API를 사용하는 예입니다.
openai import OpenAI 클라이언트 = OpenAI( api_key=" ", base_url="https://api.novita.ai/openai" ) response = client.chat.completions.create( model="zai-org/glm-5 or zai-org/glm-4.7", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"} ], max_tokens=131072, temperature=0.7 ) print(response.choices[0].message.content)
GLM-5 및 GLm-4.7의 의사결정 프레임워크 요약
| 시나리오 | 추천 모델 | 주요 이유 |
|---|---|---|
| 툴 오케스트레이션을 갖춘 멀티 에이전트 시스템 | GLM-5 | MCP-Atlas에서 15.8pp 증가, Tool-Decathlon에서 14.2pp 증가 |
| 프로덕션 SWE-벤치 워크플로우 | GLM-4.7 | 하드웨어 비용을 절반으로 줄이면서 73.8%의 효율을 달성했습니다. |
| 사이버 보안 및 침투 테스트 | GLM-5 | 43.2% 사이버짐 |
| IDE 기반 코딩 (Claude Code, Cline) | GLM-4.7 | 사고 보존 + 지연 시간 단축 |
| 프론티어 추론 연구(HLE) | GLM-5 | 50.4%는 도구를 사용합니다(최고의 오픈소스 도구). |
| UI/프론트엔드 "바이브 코딩" | GLM-4.7 | 최신 웹 UI를 위한 전문 교육 |
| 터미널 자동화(장기 전망) | GLM-5 | 터미널벤치 2.0에서 +28.3pp |
| 수학 경시대회(AIME, HMMT) | GLM-4.7 | GLM-5와 동등하거나 그 이상의 성능을 더 낮은 비용으로 제공합니다. |
| 예산이 제한된 스타트업 | GLM-4.7 | 4배 H100 vs 8배 H100에서의 강력한 코딩 |
| 연구실에서 인공 일반 지능의 한계를 뛰어넘고 있습니다. | GLM-5 | 28.5T 토큰 사전 학습, 슬라임 RL 인프라 |
GLM-5는 GLM-4.7을 대체하는 것이 아니라, 서로 다른 문제를 해결합니다. 광범위한 도구 사용과 다단계 추론이 필요한 장기적인 에이전트 기반 작업을 수행하는 경우, GLM-5에 두 배의 하드웨어를 투자하면 작업 완료율 향상이라는 이점을 얻을 수 있습니다. 하지만 수천 명의 개발자에게 코딩 도우미를 배포하거나 IDE 환경에서 빠른 반복 개발 주기가 필요한 경우에는 GLM-4.7의 간소화된 아키텍처와 특화된 학습 방식이 더 적합할 수 있습니다. 두 모델 모두 오픈 소스 언어 모델링 분야에서 중요한 성과를 보여주며, 완전한 투명성과 유연한 로컬 배포 환경을 유지하면서 최첨단 독점 모델과의 격차를 좁히고 있습니다.
자주 묻는 질문
GLM-5는 총 파라미터 수 355억~753.9억 개(활성 파라미터 32억~40억 개)까지 확장 가능하며, DeepSeek Sparse Attention(DSA)을 통합하여 202KB 컨텍스트 길이를 유지하면서 배포 비용을 절감합니다.
아니요. GLM-5에는 최소 10개의 H100 80GB가 필요합니다. GPUFP8 모드(800GB VRAM)에서 소비자용 프로세서의 성능을 훨씬 뛰어넘습니다. GPU 기능.
GLM-5는 SWE-bench 검증에서 77.8%의 성능 향상(+4pp)으로 GLM-4.7을 근소하게 앞섰지만, 하드웨어 비용이 절반인 GLM-4.7의 73.8% 성능이 생산에 더 실용적입니다.
Novita AI 개발자에게 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있는 방법을 제공하는 동시에 저렴하고 안정적인 AI 클라우드 플랫폼입니다. GPU 클라우드를 구축하고 확장합니다.
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