2025년 12월 22일, **Zhipu AI (Z.ai)**가 자사의 General Language Model(GLM) 제품군의 최신 버전인 GLM-4.7을 공식 출시하여 오픈소스 AI 모델 분야의 전 세계적 주목을 받았다. 이 모델은 코딩과 추론 작업에서의 역량을 한층 끌어올렸을 뿐만 아니라, 주요 벤치마크에서 GPT-5.2와 Claude Sonnet 4.5 같은 독점 모델의 지배력에 도전한다.
GLM-4.7은 고성능 AI가 실제 개발, 연구, 엔터프라이즈 워크플로에 핵심이 되는 경쟁 구도 속에 등장했다. 이번 출시로 **오픈소스 대형 언어 모델(LLM)**이 기술적·전략적 측면에서 중요한 이정표를 세웠다.
GLM 4.7란 무엇인가?
GLM은 General Language Model의 약자로, Zhipu AI가 개발한 대형 언어 모델 시리즈이며 강력한 성능과 오픈소스 접근성을 균형 있게 추구하는 것으로 알려져 있다. GLM 라인업은 추론, 멀티모달 작업, 코딩, 도구 연계 워크플로를 지원하도록 지속적으로 정교화되어 왔으며, GLM-4.5와 GLM-4.6 등 이전 버전도 높은 역량을 인정받았다.
GLM-4.7은 GLM-4 라인의 최신 버전이다. 단순한 소규모 패치가 아니라, 의미 있는 아키텍처 정교화와 학습 개선을 도입해 프로그래밍, 추론, 도구 사용, 멀티모달 생성 등 핵심 AI 작업 전반에서 측정 가능한 향상을 제공한다. 특히 오픈 소스로 공개되어 개발자, 연구자, 엔터프라이즈 사용자가 독점 락인 없이 폭넓게 접근할 수 있다.
주요 특징은 다음과 같다:
- “think before act” 메커니즘: 모델이 출력을 생성하기 전에 추론과 도구 사용 단계를 계획하여 정확성과 신뢰성을 향상.
- 보다 넓은 멀티모달 역량: 텍스트 추론을 시각 및 구조화 데이터로 확장.
- 엔드투엔드 워크플로에 대한 강화된 지원: 도구 호출과 에이전트형 동작 포함.
GLM 4.7의 새로운 점은? GLM 4.6과 어떻게 비교되나?
고도화된 코딩 역량
GLM-4.7의 핵심 개선점 중 하나는 코딩 성능의 뚜렷한 도약으로, 특히 다국어·다단계 프로그래밍 시나리오 처리에서 강점을 보인다.
| 벤치마크 | GLM-4.7 | GLM-4.6 |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 73.8% | 68.8% |
| SWE-bench Multilingual | 66.7% | 53.8% |
| Terminal Bench 2.0 | 41% | 23.5% |
벤치마크 데이터에 따르면, GLM-4.7은 다음을 달성했다:
- SWE-bench Verified 73.8%: GLM-4.6 대비 눈에 띄는 상승.
- SWE-bench Multilingual 66.7%(+12.9%): 다국어 환경에서의 역량 향상.
- Terminal Bench 2.0 41%(+16.5%): 커맨드라인 및 에이전트 맥락에서의 성능 개선.
이 수치들은 코드 품질과 안정성이 크게 향상되었음을 보여준다 — 실제 코딩 환경에서 AI 도구를 사용하는 개발자에게 매우 중요한 요소다. 초기 실제 적용 사례에서도 GLM-4.7이 프런트엔드부터 백엔드에 이르는 복잡한 작업을 이전 버전보다 더 안정적으로 완수함이 확인되었다.
향상된 추론 및 도구 사용
GLM-4.7은 추론 파이프라인을 여러 모드로 구성한다:
- Interleaved reasoning, 매 응답이나 도구 호출 전에 모델이 추론하여, 각 출력 전에 계획을 수립한다.
- Retained reasoning, 여러 턴에 걸쳐 추론 컨텍스트를 유지해 장기 작업 성능을 개선한다., 컨텍스트를 보존하고 반복 계산을 줄인다.
- Turn-level control, 요청마다 추론 깊이를 동적으로 조정한다.
이로써 추론 벤치마크에서 더 강력한 성능을 보인다. 예를 들어, HLE(“Humanity’s Last Exam”) 벤치마크에서 GLM-4.7은 **42.8%**를 기록했으며, GLM-4.6 대비 41% 향상 — 유사 지표에서 GPT-5.1을 능가한다는 평가도 있다.
단순 지표를 넘어, 이러한 개선은 분석적 질의, 수학적 추론, 구조화된 지시 사항 준수에서 더 일관되고 정확한 출력으로 이어진다.
출력 미학과 멀티모달 역량 개선
GLM-4.7은 코딩과 추론에 중점을 유지하면서도, 보다 광범위한 커뮤니케이션 작업에서도 개선을 이뤘다:
- 대화 품질: 더욱 자연스럽고 문맥 인식이 강화됨.
- 창의적 글쓰기: 스타일 다양성과 몰입도 향상.
- 롤플레잉 및 몰입형 대화: 더 인간에 가까운 상호작용.
- 웹 및 UI 코드 생성: 더 깔끔하고 현대적인 UI, 레이아웃과 미적 완성도 개선.
- 시각 출력: 슬라이드, 포스터, HTML 디자인 생성에서 형식과 구조 개선.
- 멀티모달 지원: 텍스트와 기타 입력 유형을 향상된 방식으로 처리해 적용 범위를 확대.
이러한 정성적 업그레이드는 GLM-4.7을 개발자 전용 특화 모델을 넘어 범용 AI 유틸리티에 더 가깝게 만든다.
GLM-4.7가 중요한 이유는?
고급 AI의 민주화
높은 성능의 모델을 오픈 소스이자 관대한 라이선스 하에 접근 가능하게 함으로써, GLM-4.7은 스타트업, 학계, 독립 개발자가 과도한 비용 없이 혁신할 수 있도록 진입 장벽을 낮춘다.
폐쇄형 독점 모델과의 경쟁
17개 범주(추론, 코딩, 에이전트 작업)에 걸친 비교 벤치마크에서:
- GLM-4.7은 GPT-5.1-High 및 Claude Sonnet 4.5와 경쟁력을 유지한다.
- 오픈 환경에서 여러 상위 모델을 능가한다.
이는 단순한 점진적 개선을 넘어 — 의미 있는 도약을 보여준다.
특히 코딩과 추론에서의 GLM-4.7 성능은 독점 프레임워크(OpenAI의 GPT 시리즈, Anthropic의 Claude 등)의 지배력에 도전하며, 여러 벤치마크에서 동등하거나 우수한 결과를 제공한다.
이는 AI 생태계의 경쟁을 심화시켜, 더 빠른 혁신, 더 나은 가격 모델, 더 다양한 AI 선택지를 촉진할 잠재력이 있다.
AI 경쟁의 전략적 함의
GLM-4.7의 성과는 AI 역량의 기존 위계를 흔든다:
- 오픈 모델 간 벤치마크 성능 프런티어를 확장.
- 실제 과업에서 글로벌 독점 리더들과 경쟁.
- 특히 소프트웨어 개발과 추론 중심 도메인에서 전문 워크플로의 기준을 끌어올림.
이 맥락에서 GLM-4.7은 단순한 기술적 도약을 넘어 — AI 생태계 진화의 전략적 이정표라 할 수 있다.
GLM-4.7의 실제 활용 사례는?
코딩 어시스턴트와 코파일럿
IDE 어시스턴트, PR 요약, 자동 리팩터링 도구, 지능형 코드 리뷰 보조 등에서 우선적으로 채택될 수 있다. 향상된 코드 합성 및 터미널 상호작용은 모델이 리포지토리 산출물에 다단계 변화를 수행·제안하는 “assistant as developer” 패턴에 적합하다.
에이전트형 자동화와 오케스트레이션
GLM-4.7의 에이전트형 개선은 오케스트레이션 작업에 유효하다: 자동 배포 스크립트, CI 파이프라인 어시스턴트, 시정 조치를 제안하는 시스템 모니터링 에이전트, 로그·코드·구성 아티팩트를 가로지르는 추론으로 수정안을 제안하는 파이프라인 트리아지 봇 등. “think before act” 기능은 이 같은 맥락에서 불필요하거나 안전하지 않은 도구 호출을 줄인다.
긴 컨텍스트가 필요한 지식 작업
법률·규제 검토, 기술 실사, 연구 종합, 다문서 요약은 장문맥 역량의 이점을 누린다. GLM-4.7은 확장된 세션 상태를 유지하고 더 큰 코퍼스를 횡단적으로 종합해, 문서 간 Q&A나 시스템 레벨 분석 같은 워크플로를 가능케 한다.
다국어 엔지니어링과 문서화
영어와 중국어(및 기타 지원 언어)로 운영하는 팀은 문서 번역, 현지화된 코드 주석, 국제 개발자 온보딩에 GLM-4.7을 활용할 수 있다. 다국어 벤치마크는 언어 간 정확도와 문맥 처리 개선을 시사하며, 글로벌 제품팀에 유용하다.
프로토타이핑과 연구
에이전트 아키텍처, 도구 체인, 새로운 평가 방법론을 실험하는 연구팀에게 GLM-4.7의 오픈 배포는 빠른 실험과 재현 가능한 비교(다른 오픈 모델이나 독점 기준선 대비)의 장벽을 낮춘다.
결론:
GLM-4.7은 AI 분야의 획기적 릴리스다:
- 오픈소스 모델을 기존에 폐쇄형 시스템이 지배하던 성능 영역으로 끌어올렸다.
- 코딩, 추론, 에이전트형 워크플로에서 실질적이고 체감 가능한 개선을 제공한다.
- 접근성과 적응성이 뛰어나 개발자, 연구자, 엔터프라이즈 모두에게 매력적인 플랫폼을 제시한다.
요컨대, GLM-4.7은 단순한 모델 업그레이드가 아니라 — 오픈 AI의 진전을 보여주는 전략적 이정표로서, 현상 유지를 흔들고 조직과 개발자가 구축할 수 있는 가능성의 경계를 확장한다.
시작하려면 GLM 4.7과 GLM 4.6의 기능을 Playground에서 체험하고, 자세한 지침은 API guide를 확인하라. 접근 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하라. CometAPI는 통합을 돕기 위해 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공한다.
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