GLM-5.3-Flash의 기술 사양
| Specification | GLM-5.3-Flash |
|---|---|
| Provider | Z.ai (Zhipu AI) |
| Model family | GLM-5 |
| Model type | 네이티브 멀티모달 전문가 혼합(MoE) 모델 |
| Total parameters | 320B |
| Active parameters | 18B |
| Architecture | 하이브리드 희소 + 선형 어텐션 |
| Context window | 1,048,576 tokens (1M) |
| Maximum output | 131,072 tokens |
| Input modalities | 텍스트, 이미지, 비디오 |
| Output modality | 텍스트 |
| Reasoning | 지원됨 |
| Vision | 지원됨 |
| Function calling | 지원됨 |
| Tool use | 지원됨 |
| Web search | 지원되는 API 통합을 통해 지원 |
| Open weights | 예 |
| License | MIT |
| Release | 2026년 8월 26일 |
Z.ai는 GLM-5 계열에서 최초의 네이티브 멀티모달 모델로 GLM-5.3-Flash를 설명합니다. 총 320B 파라미터를 보유하지만 추론 단계마다 활성화되는 파라미터는 18B에 불과합니다. 이 모델은 희소 어텐션과 선형 어텐션을 결합한 하이브리드 아키텍처를 도입하고, mHC를 사용하여 스케일링 효율을 개선합니다.
GLM-5.3-Flash란?
GLM-5.3-Flash는 GLM-5 세대에서 효율성 지향 멤버로, 최전선급 추론 및 에이전틱 코딩 능력을 상당히 낮은 추론 비용과 결합하도록 설계되었습니다.
가장 중요한 차별점은 기존의 "Flash" 모델과 달리, Flash가 작은 모델을 의미하지는 않는다는 점입니다. GLM-5.3-Flash는 총 320B 파라미터를 포함하지만 MoE 아키텍처를 통해 토큰당 활성화되는 파라미터는 18B에 불과합니다. 이를 통해 Z.ai는 큰 파라미터 풀을 유지하며 모델 용량을 확보하는 동시에 훨씬 낮은 추론 연산을 목표로 할 수 있습니다.
또한 네이티브 멀티모달 기능을 갖춘 최초의 GLM-5 모델입니다. 텍스트에 더해 시각 입력을 지원하며, 코딩, 브라우저 상호작용, 문서 이해, 비주얼 코딩 및 에이전틱 워크플로를 목표로 합니다.
Z.ai에 따르면 GLM-5.3-Flash는 GLM-5.2를 단순 압축한 버전이 아니라 새로 학습된 베이스 모델에서 시작되었으며, 30조 토큰 규모의 멀티모달 사전학습 코퍼스를 사용해 학습되었고, 아키텍처는 역량과 추론 효율을 중심으로 재설계되었습니다.
GLM-5.3-Flash의 주요 특징
- 320B MoE와 18B 활성 파라미터: GLM-5.3-Flash는 매우 큰 총 파라미터 용량과 비교적 작은 활성 파라미터 풋프린트를 결합하여, 조밀한 320B 모델 대비 서비스 효율을 크게 높입니다.
- 네이티브 멀티모달 이해: 이전 GLM-5 모델과 달리 GLM-5.3-Flash는 시각 입력을 네이티브로 처리합니다. 모델 카드에는 이미지 이해 예시가 있으며 모델이 멀티모달로 명시되어 있습니다.
- 1M-토큰 컨텍스트: 대규모 리포지토리, 방대한 문서, 긴 에이전트 트래젝터리 및 복잡한 멀티스텝 워크플로를 포함한 롱 컨텍스트 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. Cloudflare와 Vercel은 1,048,576-토큰 컨텍스트 윈도우를 명시합니다.
- 하이브리드 희소 + 선형 어텐션: GLM-5.3-Flash는 희소 어텐션과 선형 어텐션을 결합한 첫 번째 GLM 모델입니다. Z.ai는 이 아키텍처가 정밀한 롱 컨텍스트 역량을 유지하면서 롱 컨텍스트 서비스 비용을 줄인다고 설명합니다.
- 에이전틱 코딩 및 도구 사용: 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 브라우저 상호작용 및 도구 중심 워크플로에 최적화되어 있습니다. 보고된 Terminal-Bench 2.1 점수는 84.3입니다.
- 오픈 웨이트 배포: MIT 라이선스의 가중치는 Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed 및 KTransformers로 배포할 수 있어, 개발자에게 셀프 호스팅과 추론 최적화 옵션을 제공합니다.
GLM-5.3-Flash의 벤치마크 성능
GLM-5.3-Flash는 특히 코딩과 에이전틱 벤치마크에서 강한 프로필을 보입니다.
| Benchmark | GLM-5.3-Flash | GLM-5.2 | Notes |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 84.3 | 81.0 | 터미널 / 에이전틱 코딩 |
| DeepSWE v1.1 | 63.4 | 46.2 | 소프트웨어 엔지니어링 |
| AutomationBench | 48.8 | 26.2 | 컴퓨터 사용 자동화 |
| Toolathlon-Verified | 78.4 | 59.9 | 도구 사용 능력 |
| NL2Repo-Bench | 56.3 | 48.9 | 자연어-리포지토리 코딩 |
| Agent's Last Exam | 26.3 | 20.4 | 에이전틱 추론 |
| Humanity's Last Exam | 55.3 | — | 도구 사용 포함 |
| GDPval-AA v2 | 1773 Elo | 1504 Elo | 생산성 / 지식 작업 |
| OfficeQA-Pro | 62.4 | — | 멀티모달 생산성 |
| CharXiv RQ | 89.4 | — | 멀티모달 추론 |
공식 Hugging Face 평가 섹션은 Terminal-Bench 2.1에서 84.3, DeepSWE에서 63.4, HLE에서 55.3을 기록합니다. Z.ai의 출시 자료는 AutomationBench, Toolathlon, NL2Repo 및 GDPval을 포함한 추가 결과를 보고합니다.
Independent Artificial Analysis는 현재 GLM-5.3-Flash에 지능 지수 57을 부여하며, 현재 비교 세트의 108개 모델 중 3위에 위치시킵니다.
이 수치들은 벤치마크별 주의사항과 함께 해석해야 합니다. 여러 결과는 벤더가 보고했으며, 평가 하니스가 다르고, 벤치마크 점수는 모델 품질의 보편적 순위를 의미하지 않습니다.
GLM-5.3-Flash vs GLM-5.3 vs GLM-5.2
| Feature | GLM-5.3-Flash | GLM-5.3 | GLM-5.2 |
|---|---|---|---|
| Model generation | GLM-5 | GLM-5 | GLM-5 |
| Positioning | 효율적인 멀티모달 / 에이전틱 모델 | 하이엔드 범용 추론 모델 | 이전 세대의 범용 모델 |
| Native vision | 예 | 아니오 | 모델에 따라 다름 |
| Total parameters | 320B | 더 큰 플래그십 구성 | 대규모 모델 |
| Active parameters | 18B | — | — |
| Context | 1M | 200K급 배포 | 200K급 배포 |
| Hybrid sparse/linear attention | 예 | 아니오 | 아니오 |
| Agentic coding | 우수 | 우수 | 강함 |
| Open weights | 예 | 배포에 따라 다름 | 배포에 따라 다름 |
| Main advantage | 추론 연산당 역량 | 최대 GLM-5 추론 역량 | 성숙하고 저비용 GLM 세대 |
핵심 차이는 GLM-5.3-Flash가 단지 작은 GLM-5.3이 아니라는 점입니다. Z.ai는 새로 학습된 베이스 모델에서 시작하고, 재설계된 하이브리드 어텐션 아키텍처, mHC 및 멀티모달 사전학습을 도입했다고 말합니다.
GLM-5.3-Flash vs DeepSeek V4 Flash — 비교 요약
| Dimension | GLM-5.3-Flash (Z.ai / Zhipu) | DeepSeek V4 Flash (DeepSeek) | Advantage |
|---|---|---|---|
| Release Date | 2026년 8월 26일 | 프리뷰 2026년 4월; 주요 체크포인트(0731) 2026년 7월 31일 | — |
| Total / Active Parameters | 320B / 18B | 284B / 13B | GLM 약간 큼 |
| Context Window | 1M tokens | 1M tokens | 동률 |
| Max Output | ~131K tokens | 최대 384K tokens | DeepSeek |
| Modalities | 네이티브 멀티모달(텍스트 + 이미지 + 비디오 입력) | 주로 텍스트(비전 변형은 실험적) | GLM |
| Architecture Highlights | 하이브리드 희소 + 선형 어텐션(풀 GLM-5.3 대비 ~3× 낮은 어텐션 연산, ~4.4× 작은 KV 캐시) | Compressed Sparse Attention(CSA) + Heavily Compressed Attention(HCA) | 각자 강점 |
| License | MIT(가중치 Hugging Face 제공) | MIT(가중치 제공) | 동률 |
| Standard API Pricing ($ / 1M tokens) | 입력 $0.15 / 출력 $0.50(캐시된 입력 ~$0.03) | 일반 범위 입력 $0.14–$0.44 / 출력 $0.28–$1.32(피크/비피크 변동) | GLM 저렴 |
| Launch Promo Pricing | ~$0.075 입력 / $0.25 출력(한시적, ~2026년 9월 초) | 유사 프로모션 없음 | GLM |
| AA Intelligence Index | 57(벤더 보고) | ~50(독립 측정) | GLM |
| Terminal-Bench 2.1 | 84.3 | 82.7 | GLM |
| DeepSWE | 63.4 | 54.4 | GLM |
| SWE-bench Verified | 독립 데이터 제한적 | ~79%(강한 독립 결과) | DeepSeek |
| Key Strengths | 낮은 가격, 네이티브 멀티모달, 여러 에이전틱/코딩 점수에서 선도, 효율적 롱 컨텍스트 | 더 성숙한 독립 검증, 우수한 코딩/에이전트 실적, 고효율 롱 컨텍스트 설계, 강한 생태계 | — |
| Key Weaknesses | 신규 릴리스(일부 점수는 벤더 보고); 평균적 속도 | 약한 멀티모달 지원; 많은 경로에서 더 높은 실질 가격 | — |
| Best For | 일반 사용, 멀티모달 워크로드, 비용 민감 프로젝트, 균형 잡힌 에이전트 역량 | 순수 코딩 에이전트, 롱 컨텍스트 텍스트 추론, 검증된 독립 벤치마크가 필요한 시나리오 | — |
한 줄 요약:
2026년 8월 말 기준, GLM-5.3-Flash는 가격, 멀티모달 기능, 여러 겹치는 벤치마크에서 우위를 보이며 전반적 가치를 높인다고 할 수 있습니다. DeepSeek V4 Flash는 강력한 독립 검증과 롱 컨텍스트 효율 덕분에 코딩 중심 에이전트에서 여전히 매우 신뢰할 수 있는 선택입니다. 최종 결정 전, 각자의 워크로드에서 둘 다 테스트해 보세요.
GLM-5.3-Flash 사용 사례
1. 에이전틱 소프트웨어 엔지니어링
GLM-5.3-Flash는 리포지토리 점검, 다수 파일 수정, 터미널 명령 실행, 테스트 수행 및 구현 반복이 필요한 코딩 에이전트에 특히 적합합니다.
Terminal-Bench 2.1의 84.3점과 DeepSWE의 63.4점은 소프트웨어 엔지니어링이 가장 강한 응용 분야 중 하나임을 보여줍니다.
2. 비주얼 코딩
GLM-5.3-Flash는 네이티브 멀티모달이므로, 개발자는 스크린샷, 다이어그램 등 시각 입력을 코딩 지시와 함께 제공할 수 있습니다. 이는 UI 구현, 비주얼 디버깅, 디자인-투-코드 워크플로에 유용합니다.
3. 롱 컨텍스트 문서 분석
1M-토큰 컨텍스트 윈도우는 대형 기술 문서 세트, 리포지토리, 장문 보고서 및 다단계 에이전트 히스토리에 적합합니다.
4. 브라우저 및 컴퓨터 사용 에이전트
모델의 도구 사용 및 멀티모달 기능은 브라우저, 그래픽 인터페이스 및 외부 도구가 포함된 워크플로에 적합합니다.
5. 엔터프라이즈 지식 작업
GLM-5.3-Flash는 구조화/비구조화 정보를 대량으로 처리하고 도구를 사용해 다단계 작업을 수행할 수 있어, 문서 분석, 리서치 보조 및 워크플로 자동화에 적합합니다.
6. 셀프 호스티드 AI 인프라
MIT 라이선스와 공개 가중치는 배포, 데이터 처리 및 추론 인프라에 대한 통제가 필요한 조직에 매력적입니다.
GLM-5.3-Flash API 파라미터
| Parameter | Description |
|---|---|
| model | 공급자별 모델 식별자 |
| messages | 구조화된 대화 입력 |
| prompt | 지원되는 API에서 단일 프롬프트 입력 |
| max_tokens / max_completion_tokens | 출력 토큰 제한 |
| temperature | 샘플링 무작위성 제어 |
| tools | 도구/함수 정의 |
| stream | 스트리밍 출력 활성화 |
| reasoning | 지원 게이트웨이에서 추론 노력 제어 |
| Image content | 지원됨 |
| Function calling | 지원됨 |
| Context | 최대 1M 토큰 |
Vercel AI Gateway는 현재 최대 131,000 출력 토큰을 문서화하고 있으며, 추론 토큰은 출력 제한에 포함됩니다.
CometAPI에서 GLM-5.3-Flash API 사용 방법
Step 1: Get API Access
cometAPI에 로그인하세요. 아직 사용자 아니면 먼저 등록하십시오. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격 API 키를 가져옵니다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭해 토큰 키: sk-xxxxx를 발급받아 제출합니다.
Step 2: Send Requests to GLM-5.3-Flash API
“GLM-5.3-Flash” 엔드포인트를 선택해 API 요청을 전송하고 요청 바디를 설정하세요. 요청 메서드와 요청 바디는 당사 웹사이트 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다. <YOUR_API_KEY>를 계정의 실제 CometAPI 키로 교체하십시오.
content 필드에 질문 또는 요청을 입력하면, 모델이 이에 응답합니다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻으세요.
Step 3: Process Responses
API는 생성 텍스트, 인용, 안전 메타데이터, 선택적 도구 출력 등을 포함하는 구조화된 후보 응답을 반환합니다. 멀티모달 요청의 경우, 선택한 CometAPI 엔드포인트가 모델의 비전 기능을 노출하는 때에 텍스트와 이미지 입력으로 메시지 콘텐츠를 구성할 수 있습니다.
정확한 CometAPI 엔드포인트, 지원 파라미터 및 현재 가용성은 Z.ai의 네이티브 API에서 유추하지 말고 라이브 CometAPI API 문서를 기준으로 해야 합니다.
CometAPI에서는 Z.ai, Cloudflare 또는 Vercel의 공급자별 ID를 자동으로 복사하지 말고, 라이브 CometAPI 모델 엔드포인트에 표시된 모델 ID를 사용해야 합니다.
GLM-5.3-Flash의 한계
- 큰 모델 풋프린트: 활성 파라미터는 18B에 불과하지만, 공개된 모델은 대략 321B 파라미터를 포함하고 있어, 전형적인 7B–70B 모델보다 셀프 호스팅이 훨씬 더 까다롭습니다.
- 절대적 의미에서의 ‘플래시’ 속도는 아님: Artificial Analysis는 현재 비교 환경에서 초당 약 50 출력 토큰을 측정하며, 이는 가장 빠른 소형 모델보다 한참 느린 편입니다.
- 매우 긴 컨텍스트는 인프라 요구를 증가: 1M-토큰 컨텍스트는 유용하지만 메모리 및 서비스 복잡도를 높일 수 있습니다.
- 벤치마크 성능은 작업별로 상이: GLM-5.3-Flash는 특히 에이전틱 코딩과 도구 사용 벤치마크에서 강하지만, 단일 벤치마크로 프런티어 독점 모델 대비 보편적 우위를 입증할 수는 없습니다.
- 멀티모달 출력은 제한적: 모델의 네이티브 멀티모달 기능은 주로 입력 측면에 있으며, 표준 출력은 이미지나 비디오가 아닌 텍스트입니다.