GLM 4.5 접근 방법: 중국 최신 에이전틱 AI 모델 실전 가이드

이 문서는 GLM 4.5가 특별한 이유를 이해하고, 더 중요한 것은 프로젝트에 활용하기 위해 접근하고 사용하는 방법을 알려드리기 위해 작성되었습니다. 초보자에게 쉬운 시작점을 찾는 분이든 API나 로컬 배포를 통한 심층 통합을 원하는 개발자든, 이 가이드는 모든 사용 가능한 옵션을 안내합니다. 이 가이드를 마치면 자체 워크플로우에서 GLM-4.5의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 실전 단계를 갖추게 될 것입니다.

GLM 4.5란 무엇인가요？

GLM-4.5는 정교한 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 기반으로 한 GLM 패밀리의 최신 발전 버전으로, 에이전틱 애플리케이션에 특화되어 최적화되었습니다. 이 모델은 두 가지 변형으로 제공됩니다:

• GLM-4.5 (플래그십 모델):
  3550억 총 파라미터, 활성 파라미터 320억 개.
• GLM-4.5-Air (효율 변형):
  1060억 총 파라미터, 활성 파라미터 120억 개.

GLM 4.5의 주요 아키텍처 혁신

• 더 깊은 모델 구조:
  • 폭을 줄이고(은닉 차원과 전문가 수 감소) 깊이를 늘려(레이어 수 증가) 우수한 추론 능력을 달성했습니다.
• 방대한 코퍼스에 대한 사전 학습:
  • 15조 토큰을 포함한 거대한 일반 코퍼스에 사전 학습되어 광범위하고 포괄적인 지식 커버리지를 보장합니다.
• 오픈소스 RL 인프라(“slime”):
  • 대규모 에이전틱 RL 작업을 위해 특별히 설계된 고도로 유연하고 효율적이며 확장 가능한 강화 학습(RL) 플랫폼입니다.
• 전문화된 RL 단계:
  • 코딩, 정보 탐색, 일반 도구 사용과 같은 고급 추론 및 에이전틱 작업을 위한 전문가 모델을 육성하기 위해 전용 RL 학습 단계를 사용합니다.
• 향상된 정보 탐색 QA:
  • 인간 개입 전략과 콘텐츠 난독화 기술을 통합하여 정보 탐색 질의응답 기능을 강화했습니다.
• 기술 통합:
  • RL과 지도 학습을 통해 습득한 지식과 기술을 단일 강력한 전문가 모델로 증류하여, 다양한 작업 전반에 걸쳐 강력하고 균형 잡힌 성능을 구현했습니다.

GLM 4.5가 가장 적합한 작업 및 벤치마크

출처: Z.AI

에이전틱 작업

GLM 4.5는 자율 에이전트 애플리케이션에 특화되어 최적화되었습니다:

• 네이티브 함수 호출 기능으로 외부 오케스트레이션 없이 사용 가능
• 웹 브라우징 및 다중 턴 도구 사용 지원
• 자율 작업 계획 및 실행
• Claude Code, Roo Code, Trae 등 코딩 프레임워크와 통합

코딩 및 소프트웨어 개발

이 모델은 뛰어난 코딩 역량을 보여줍니다:

• 풀스택 웹 개발 (프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스 관리)
• 코드 생성 (처음부터 생성 및 기존 프로젝트 디버깅)
• 터미널 작업 및 명령줄 인터페이스(CLI) 작업
• 알고리즘 구현 및 최적화
• 실제 소프트웨어 공학 문제 해결

GLM-4.5의 코딩 역량은 다양한 프로그래밍 작업을 대상으로 여러 주요 모델과 함께 평가되었습니다. 일관된 표준을 사용한 통제된 환경에서 테스트가 진행되었습니다. 결과에 따르면 GLM-4.5는 특히 도구 사용 분야에서 테스트된 모든 모델 중 가장 높은 평균 성공률을 기록하는 등 안정적이고 경쟁력 있는 성능을 보여줍니다.

출처: Z.AI

출처: Z.AI

복잡한 추론

GLM-4.5는 정교한 추론 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다:

• 수학 문제 해결 (AIME, MATH 벤치마크)
• 과학적 추론 및 분석
• 논리적 문제 해결 및 다단계 추론
• 긴 컨텍스트 이해 및 분석

초보 개발자에게 GLM 4.5는 적합한가요?

1. 개발 도구 통합

• 인기 도구와 원활한 연동: Claude Code, Roo Code 등과 호환
• 명령줄 학습 지원: 터미널 작업 기본 지원
• 데이터베이스 지원: 풀스택 프로젝트의 데이터베이스 관리 지원

2. 자연어로 코딩

• 자연어 프로그래밍: 원하는 기능을 설명하기만 하면 GLM이 코드를 생성합니다
• 예시: “BMI 계산기 웹페이지 만들어줘” – 프론트엔드와 백엔드 코드를 모두 생성할 수 있습니다

3. 코드 설명 및 오류 수정

• 코드 설명: GLM이 각 코드 라인의 기능을 설명해줍니다
• 디버깅 지원: 오류가 발생하면 문제 원인과 해결 방법을 설명해줍니다

GLM 4.5에 접근하는 방법은?

GLM 4.5는 다양한 사용자 요구사항과 기술 요건을 충족하기 위해 여러 접근 방법을 제공합니다:

1. 웹 인터페이스 (초보자에게 가장 쉬움)

GLM 4.5를 지금 사용해보세요!

2. API 접근 (개발자용)

Novita AI는 131K 컨텍스트를 지원하는 API를 제공하며, 입력당 $0.6, 출력당 $2.2의 비용으로 GLM 4.5의 코드 에이전트 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 강력한 지원을 제공합니다.

Novita AI

1단계: 로그인 후 모델 라이브러리 접근 계정에 로그인한 후 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.

2단계: 모델 선택 사용 가능한 옵션을 둘러본 후 자신의 요구사항에 맞는 모델을 선택하세요.

3단계: 무료 체험 시작 선택한 모델의 기능을 탐색하려면 무료 체험을 시작하세요.

4단계: API 키 발급 API 인증을 위해 새로운 API 키를 발급해드립니다. “설정” 페이지에 들어가면 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.

5단계: API 설치 사용 중인 프로그래밍 언어에 맞는 패키지 매니저로 API를 설치하세요. 설치 후 개발 환경에 필요한 라이브러리를 가져온 다음, API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호작용을 시작할 수 있습니다. 아래는 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.

GLM 4.5를 지금 사용해보세요!

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)
  
  

3. 로컬 배포 (고급 사용자용)

요구 사항:

• GLM-4.5: 상당한 GPU 리소스 필요 (아마 700B VRAM이 필요할 수 있음)
• GLM-4.5-Air: 16GB GPU 메모리 (INT4 양자화 시 12GB)

설치 단계:

1. HuggingFace 또는 ModelScope에서 모델 가중치를 다운로드하세요
2. 추론 프레임워크 선택: vLLM 또는 SGLang 지원
3. 공식 GitHub 저장소의 배포 가이드를 따라 배포하세요

4. 통합

Trae, Claude Code, Qwen Code 등 CLI 사용

로컬 환경이나 IDE에서 AI 코딩 지원을 위해 Novita AI의 최상위 모델(Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1 등)을 사용하려면 다음 과정이 간단합니다: API 키 발급, 도구 설치, 환경 변수 설정 후 코딩을 시작하세요.

상세 설정 명령어와 예시는 공식 튜토리얼을 확인하세요:

• Trae: IDE에서 AI 모델을 사용하는 단계별 가이드
• Claude Code: Windows, Mac, Linux에서 Kimi-K2를 Claude Code에서 사용하는 방법
• Qwen Code: Qwen Code에서 OpenAI 호환 API를 사용하는 방법 (60초 설정!)

OpenAI Agents SDK를 활용한 멀티 에이전트 워크플로우

Novita AI를 OpenAI Agents SDK와 통합하여 고급 멀티 에이전트 시스템을 구축하세요:

• 플러그 앤 플레이: Novita AI의 LLM을 모든 OpenAI Agents 워크플로우에서 사용할 수 있습니다.
• 핸드오프, 라우팅, 도구 사용 지원: 위임, 분류, 함수 실행이 가능한 에이전트를 설계할 수 있으며, 모두 Novita AI의 모델이 지원합니다.
• Python 통합: SDK 엔드포인트를 https://api.novita.ai/v3/openai로 설정하고 API 키를 사용하기만 하면 됩니다.

타사 플랫폼에서 API 연결

OpenAI 호환 API: Cline 및 Cursor 등 OpenAI API 표준을 지원하는 도구와의 마이그레이션 및 통합이 간편합니다.

Hugging Face: Novita AI 엔드포인트를 통해 Spaces, 파이프라인, Transformers 라이브러리에서 모델을 사용할 수 있습니다.

에이전트 및 오케스트레이션 프레임워크: Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify 및 Langflow 등 파트너 플랫폼과 공식 커넥터 및 단계별 통합 가이드를 통해 쉽게 연동할 수 있습니다.

GLM 4.5는 에이전틱 애플리케이션, 코딩, 복잡한 추론 작업을 위한 강력하고 다용도 AI 모델로, 중국 AI 생태계의 큰 도약을 대표합니다. 웹 인터페이스부터 API, 로컬 배포까지 다양한 접근 옵션을 통해 초보자부터 고급 개발자까지 모두가 GLM-4.5를 활용할 수 있습니다. 뛰어난 성능과 유연한 통합 기능으로 지능형 자율 솔루션 구축에 최적의 선택입니다.

자주 묻는 질문

누가 GLM 4.5를 사용해야 하나요? GLM-4.5는 특히 코딩, 자동화, 지식 관련 작업을 위한 고급 AI 에이전트 기능이 필요한 개발자, 연구원, 기업에 이상적입니다.

GLM 4.5를 로컬로 실행하는 하드웨어 요구사항은 무엇인가요? 플래그십 모델은 상당한 GPU 리소스가 필요하며, Air 버전은 INT4 양자화 시 12GB의 GPU 메모리로도 실행할 수 있습니다.

초보자가 GLM 4.5를 시도하려면 어떻게 해야 하나요? 웹 인터페이스를 사용하기만 하면 됩니다. 설치나 코딩 경험이 필요하지 않습니다.

Novita AI는 간단한 API를 통해 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있는 AI 클라우드 플랫폼으로, AI 구축 및 확장을 위한 합리적이고 신뢰할 수 있는 GPU 클라우드를 제공합니다.

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