GLM-5와 GLM-4.7 사이의 선택은 종종 중요한 트레이드오프로 귀결됩니다: 대규모 에이전트 능력과 입증된 코딩 다재다능함 중 무엇을 우선시할 것인가. Z.ai에서 출시한 GLM-5는 전작(GLM-4.7: 355B 파라미터, 32B 활성)에서 753.9B 파라미터(40B 활성)로 대폭 확장되었습니다. 이 2.1배의 파라미터 증가는 복잡한 시스템 엔지니어링과 장기적 에이전트 작업에서 상당한 개선을 가져왔지만, GLM-4.7은 다국어 코딩, 터미널 자동화 및 실제 개발자 워크플로우에서 여전히 강력한 성능을 발휘합니다.
GLM-5와 GLM-4.7의 아키텍처 비교
| 사양 | GLM-5 | GLM-4.7 |
|---|---|---|
| 전체 파라미터 수 | 753.9B | 355B |
| 활성 파라미터 수 | 40B | 32B |
| 컨텍스트 길이 | 202,752 토큰 | 202,752 토큰 |
| 사전 학습 데이터 | 28.5T 토큰 | 23T 토큰 |
| 정밀도 | BF16 (FP8 지원) | BF16 (FP8 지원) |
| 멀티모달 지원 | 텍스트 전용 | 텍스트 전용 |
| 출시일 | 2026년 1월 | 2025년 12월 |
GLM-5의 가장 실용적인 업그레이드 중 하나는 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 의 통합입니다. 이는 최대 202K 토큰의 대형 컨텍스트 윈도우를 유지하면서 장문 컨텍스트 어텐션 비용을 크게 줄여줍니다. 이를 통해 GLM-5는 실제 장문 문서 추론, 멀티턴 어시스턴트 및 에이전트 스타일 워크플로우에 훨씬 더 배포하기 쉬워집니다.포스트 트레이닝 측면에서 GLM-5는 slime이라는 새로운 비동기 강화 학습 인프라의 혜택을 받습니다. 이는 RL 훈련 처리량을 높이고 더 빈번하고 세밀한 정렬 반복을 가능하게 합니다.
GLM-5와 GLM-4.7의 벤치마크 비교
벤치마크 관점에서 GLM-5는 GLM-4.7에 비해 특히 도구 사용, 브라우징 및 에이전트 환경에서 광범위하고 일관된 개선을 보여줍니다. 가장 큰 향상은 다단계 계획, 컨텍스트 관리 및 실제 실행이 필요한 환경에서 나타나며, 이는 GLM-5가 개별 추론 작업보다는 에이전트 스타일 워크플로우에 최적화되어 있음을 시사합니다.
GLM-4.7은 효율성에 최적화된 추론/코딩 모델처럼 벤치마크를 보여줍니다. 고전적인 수학 스타일 평가에서는 여전히 매우 강력하지만, 대화형 도구 기반 작업에서는 덜 두드러집니다.
GLM-5와 GLM-4.7의 VRAM 요구 사항
GLM-4.7에서 GLM-5로의 2.1배 파라미터 증가는 상당한 하드웨어 요구 사항을 수반합니다. VRAM 세부 정보는 다음과 같습니다.
GLM-5 권장 GPU 구성
| 정밀도 | 필요 VRAM | 권장 설정 | 사용 사례 |
|---|---|---|---|
| BF16 | 1,508 GB | 19x NVIDIA H100 (80GB) | 최대 품질 연구 |
| FP8 | 약 800GB | 10x NVIDIA H100 (80GB) | 프로덕션 배포 |
| INT4 | 약 400GB | 5x H100 (80GB) | 비용 효율적 추론 |
GLM-4.7 권장 GPU 구성
| 정밀도 | 필요 VRAM | 권장 설정 | 사용 사례 |
|---|---|---|---|
| BF16 | 717 GB | 9x NVIDIA H100 (80GB) | 최대 품질 |
| FP8 | 390 GB | 5x H100 (80GB) | 프로덕션 배포 |
| INT4 | 200 GB | 3x H100 (80GB) | 비용 효율적 추론 |
FP8 배포에서 GLM-5는 일반적으로 GLM-4.7에 비해 두 배의 GPU 수를 필요로 합니다.
예산이 제한된 개발자의 경우, GLM-4.7은 코딩 중심 워크로드에서 더 강력한 성능-비용 비율을 제공하며, SWE-bench Verified에서 73.8%, LiveCodeBench-v6에서 84.9%를 달성합니다.
최첨단 연구 및 에이전틱 시스템 개발의 경우, GLM-5의 더 강력한 도구 사용 및 장기 실행 기능은 추가 하드웨어 투자를 정당화할 수 있습니다.
GLM-5와 GLM-4.7의 가격 및 API 액세스
| 모델 | 입력 ($ / M 토큰) | 캐시 읽기 ($ / M 토큰) | 출력 ($ / M 토큰) |
|---|---|---|---|
| GLM-4.7 | $0.60 | $0.11 | $2.20 |
| GLM-5 | $1.00 | $0.20 | $3.20 |
캐시 읽기는 프롬프트 캐시에 이전에 저장된 토큰을 읽는 비용을 의미합니다. 동일한 프롬프트 내용이 여러 요청에서 재사용될 때, 모델은 처음부터 다시 처리하는 대신 캐시에서 이러한 토큰을 직접 검색합니다. 이는 추론 지연 시간과 비용을 모두 줄여줍니다.
1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 액세스
계정에 로그인하고 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.
2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 검토하고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 체험 시작
선택한 모델의 기능을 살펴보기 위해 무료 체험을 시작하세요.
4단계: API 키 받기
API 인증을 위해 새로운 API 키를 제공해 드립니다. “설정” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사하세요.
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. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your 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-5와 GLM-4.7 의사 결정 프레임워크 요약
| 시나리오 | 추천 모델 | 주요 이유 |
|---|---|---|
| 도구 오케스트레이션이 포함된 다중 에이전트 시스템 | GLM-5 | MCP-Atlas에서 +15.8pp, Tool-Decathlon에서 +14.2pp |
| 프로덕션 SWE-bench 워크플로우 | GLM-4.7 | 하드웨어 비용 절반으로 73.8% 달성 |
| 사이버 보안 및 침투 테스트 | GLM-5 | 43.2% CyberGym |
| IDE 기반 코딩 (Claude Code, Cline) | GLM-4.7 | Thinking 보존 + 더 낮은 지연 시간 |
| 최첨단 추론 연구 (HLE) | GLM-5 | 도구 사용 시 50.4% (최고의 오픈소스) |
| UI/프론트엔드 “바이브 코딩” | GLM-4.7 | 최신 웹 UI를 위한 특화 학습 |
| 터미널 자동화 (장기 작업) | GLM-5 | Terminal-Bench 2.0에서 +28.3pp |
| 수학 경시 대회 (AIME, HMMT) | GLM-4.7 | 낮은 비용으로 GLM-5와 동등 이상 |
| 예산이 제한된 스타트업 | GLM-4.7 | 8x H100 대신 4x H100으로 강력한 코딩 |
| AGI 한계를 탐구하는 연구소 | GLM-5 | 28.5T 토큰 사전 학습, slime RL 인프라 |
GLM-5는 GLM-4.7을 무용지물로 만드는 것이 아닙니다. 서로 다른 문제를 해결합니다. 작업이 광범위한 도구 사용과 다단계 추론이 필요한 장기 에이전트 작업을 포함한다면, GLM-5에 대한 2배의 하드웨어 투자는 작업 완료율 측면에서 성과를 냅니다. 수천 명의 개발자에게 코딩 어시스턴트를 제공하거나 IDE 환경에서 빠른 반복 주기가 필요하다면, GLM-4.7의 더 가벼운 아키텍처와 특화 학습이 더 적합합니다. 두 모델 모두 오픈소스 언어 모델링에서 중요한 성과를 나타내며, 최첨단 독점 모델과의 격차를 좁히면서 완전한 투명성과 로컬 배포 유연성을 유지합니다.
자주 묻는 질문
GLM-5와 GLM-4.7의 주요 아키텍처 차이는 무엇인가요?
GLM-5는 전체 파라미터를 355B에서 753.9B로 (활성 파라미터 32B에서 40B로) 확장하고 DeepSeek Sparse Attention (DSA)을 통합하여 202K 컨텍스트 길이를 유지하면서 배포 비용을 줄입니다.
소비자 하드웨어에서 GLM-5를 실행할 수 있나요?
아니요. GLM-5는 FP8 모드에서 최소 10x H100 80GB GPU (800GB VRAM)가 필요하므로 소비자 GPU 용량을 훨씬 초과합니다.
SWE-bench 코딩 작업에 어떤 모델이 더 좋나요?
GLM-5는 SWE-bench Verified에서 77.8%로 GLM-4.7을 약간 앞서지만(+4pp), GLM-4.7의 73.8%를 하드웨어 비용 절반으로 달성할 수 있어 프로덕션에 더 실용적입니다.
Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 지원하는 AI 클라우드 플랫폼이며, 또한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드로 모델을 구축하고 확장할 수 있도록 지원합니다.
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