GLM-5의 기술 사양

항목	GLM-5 (보고됨)
모델 계열	GLM (Z.ai / Zhipu AI) — 플래그십 세대
아키텍처	Mixture-of-Experts(MoE) + 스파스 어텐션(DeepSeek/DSA 최적화).
총 파라미터	≈744–745B(MoE 풀).
활성/라우팅 파라미터(토큰당)	~40–44B 활성(라우팅/전문가 수에 따라 다름).
사전학습 토큰	~28.5T 토큰(보고됨).
컨텍스트 윈도우(입력)	최대 200,000 토큰(롱 컨텍스트 모드).
최대 출력 토큰	128,000 토큰(호출당 최대 생성량 기준).
입력 모달리티	텍스트 전용(기본); 리치 텍스트 → 출력(도구를 통한 doc/xlsx 생성)에 최적화.

GLM-5란 무엇인가

GLM-5는 Zhipu AI의 차세대 파운데이션 모델로, MoE 라우팅 설계와 스파스 어텐션 최적화를 통해 GLM 라인을 확장하여 롱 컨텍스트 추론과 에이전틱 워크플로(다단계 계획, 코드 및 시스템 오케스트레이션)를 제공한다. API와 셀프 호스팅을 통해 엔터프라이즈 접근성을 갖춘 에이전틱 및 엔지니어링 작업을 위한 오픈 웨이트 경쟁자로 명확히 포지셔닝되어 있다.

🚀 GLM-5의 주요 기능

1. 에이전틱 인텔리전스 및 추론

GLM-5는 모델이 길고 복잡한 작업을 순차적 단계로 분해하면서 할루시네이션을 줄이는 워크플로에 최적화되어 있으며 — 이전 GLM 버전 대비 큰 개선을 이뤘다. 지식 신뢰성과 작업 생산성 측면에서 특정 오픈 웨이트 모델 벤치마크를 선도한다.

2. 롱 컨텍스트 지원

200K 토큰 컨텍스트 윈도우로, GLM-5는 일관성을 잃지 않고 매우 긴 대화, 대형 문서, 확장된 추론 체인을 유지할 수 있으며 — 실무형 전문 애플리케이션에서 점점 더 중요한 역량이다.

3. DeepSeek 스파스 어텐션

스파스 어텐션 메커니즘을 통합하여 메모리 사용량을 효율적으로 확장하고, 선형적으로 비용이 증가하지 않으면서 더 긴 시퀀스를 처리할 수 있다.

4. 도구 통합 및 출력 형식

구조화된 출력과 외부 도구 통합(JSON, API 호출, 동적 도구 사용)을 기본 지원하여 스프레드시트, 보고서, 자동화된 코딩 어시스턴트 등 엔터프라이즈 애플리케이션에 실용적이다.

5. 비용 효율성

GLM-5는 주요 상용 제품 대비 입출력 요금이 상당히 낮아 비용 경쟁력이 있으며, 대규모 도입에 매력적이다.

GLM-5의 벤치마크 성능

여러 독립 평가와 초기 업계 벤치마크에서 GLM-5는 오픈 웨이트 모델 중 강력한 성능을 보였다:

신뢰성과 진실성을 측정하는 Artificial Analysis Intelligence Index에서 역대 최저 할루시네이션율을 기록하며, 이전 모델들을 큰 폭으로 앞질렀다.
에이전트 중심 벤치마크에서 GLM-4.7 및 기타 오픈 모델 대비 복잡한 작업 수행에서 상당한 향상을 보였다.
비용 대비 성능 지표에서 GLM-5는 속도 측면에서는 4사분위지만 **지능과 가격은 최상위권(베스트)**으로 평가된다.

정량 점수(랭킹 플랫폼 예시):

Intelligence Index: 오픈 웨이트 모델 중 #1.
Pricing Efficiency: 낮은 입출력 비용으로 높은 평가.

GLM-5 API 접근 및 사용 방법

1단계: API 키 발급

cometapi.com에 로그인합니다. 아직 사용자가 아니면 먼저 등록하세요. CometAPI console에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격인 API 키를 발급받습니다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하고 토큰 키: sk-xxxxx를 발급받아 제출합니다.

2단계: `glm-5` API로 요청 보내기

“glm-5” 엔드포인트를 선택해 API 요청을 전송하고 요청 본문을 설정합니다. 요청 메서드와 요청 본문은 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다. <YOUR_API_KEY>를 계정의 실제 CometAPI 키로 교체하세요. 호출 위치: Chat 형식.

질문이나 요청을 content 필드에 입력합니다 — 이것이 모델이 응답할 내용입니다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다.

3단계: 결과 수집 및 검증

API 응답을 처리해 생성된 답변을 얻습니다. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다.

GLM-5 uses a Mixture of Experts (MoE) architecture with ~745B total parameters and 8 active experts per token (~44B active), enabling efficient large-scale reasoning and agentic workflows compared to previous GLM series.

GLM-5 supports a 200K token context window with up to 128K output tokens, making it suitable for extended reasoning and document tasks.

Yes — GLM-5 is explicitly optimized for long-horizon agent tasks and complex systems engineering workflows, with deep reasoning and planning capabilities beyond standard chat models.

Yes — GLM-5 supports function calling, structured JSON outputs, context caching, and real-time streaming to integrate with external tools and systems.

GLM-5 is competitive with top proprietary models in benchmarks, performing close to Claude Opus 4.5 and offering significantly lower per-token costs and open-weight availability, though closed-source models may still lead in some fine-grained benchmarks.

Yes — GLM-5 is released under a permissive MIT license, enabling open-weight access and community development.

GLM-5 is well suited for long-sequence reasoning, agentic automation, coding assistance, creative writing at scale, and backend system design tasks that demand coherent multi-step outputs.

While powerful, GLM-5 is primarily text-only (no native multimodal support) and may be slower or more resource-intensive than smaller models, especially for shorter tasks.