GLM-5의 기술 사양
| 항목 | GLM-5 (보고 기준) |
|---|---|
| 모델 패밀리 | GLM (Z.ai / Zhipu AI) — 플래그십 세대 |
| 아키텍처 | Mixture-of-Experts(MoE) + 희소 어텐션(DeepSeek/DSA 최적화) |
| 총 파라미터 | ≈744–745B(MoE 풀) |
| 활성/라우팅 파라미터(토큰당) | ~40–44B 활성(라우팅/전문가에 따라 다름) |
| 사전학습 토큰 | ~28.5T 토큰(보고 기준) |
| 컨텍스트 윈도우(입력) | 최대 200,000 토큰(긴 컨텍스트 모드) |
| 최대 출력 토큰 | 128,000 토큰(호출당 최대 생성, 보고 기준) |
| 입력 모달리티 | 텍스트 전용(기본); 리치 텍스트 → 출력(도구를 통한 doc/xlsx 생성)에 맞게 설계 |
GLM-5란
GLM-5는 Zhipu AI의 차세대 파운데이션 모델로, MoE 라우팅 설계와 희소 어텐션 최적화를 통해 GLM 라인을 스케일링하여 긴 컨텍스트 추론과 에이전틱 워크플로(다단계 계획, 코드 및 시스템 오케스트레이션)를 제공한다. 에이전틱 및 엔지니어링 작업을 위한 명시적 오픈 웨이트 경쟁자로 포지셔닝되었으며, API와 셀프 호스팅을 통한 엔터프라이즈 접근성을 제공한다.
🚀 GLM-5의 주요 기능
1. 에이전틱 지능 및 추론
GLM-5는 모델이 길고 복잡한 작업을 순서 있는 단계로 분해하면서 환각을 줄이는 워크플로에 최적화되었다 — 이전 GLM 버전 대비 큰 개선이다. 지식 신뢰성과 작업 생산성 측면의 일부 오픈 웨이트 모델 벤치마크에서 선도한다.
2. 긴 컨텍스트 지원
200K 토큰 컨텍스트 윈도우를 통해 GLM-5는 매우 긴 대화, 대형 문서, 확장된 추론 체인을 일관성을 잃지 않고 유지할 수 있다 — 실무 환경에서 점점 더 중요한 역량이다.
3. DeepSeek 희소 어텐션
희소 어텐션 메커니즘을 통합하여 GLM-5는 메모리 사용을 효율적으로 스케일링하고, 선형 비용 증가 없이 더 긴 시퀀스를 가능하게 한다.
4. 도구 통합 및 출력 형식
구조화된 출력과 외부 도구 통합(JSON, API 호출, 동적 도구 사용)에 대한 네이티브 지원으로, 스프레드시트, 보고서, 자동화된 코딩 어시스턴트 같은 엔터프라이즈 활용에 실용적이다.
5. 비용 효율성
GLM-5는 독점 제품 대비 비용 경쟁력을 갖추도록 포지셔닝되었으며, 입력/출력 가격이 주요 제품보다 상당히 낮아 대규모 배포에 매력적이다.
GLM-5의 벤치마크 성능
여러 독립 평가와 초기 업계 벤치마크에서 GLM-5는 오픈 웨이트 모델 중 강력한 성능을 보인다:
- 신뢰성과 진실성을 측정하는 Artificial Analysis Intelligence Index에서 기록적으로 낮은 환각률을 달성하여, 이전 모델을 큰 격차로 앞질렀다.
- 에이전트 중심 벤치마크에서 GLM-4.7 및 기타 오픈 모델 대비 복잡한 작업 수행에서 상당한 향상을 보였다.
- 비용 대비 성능 지표에서 속도는 4사분위, 지능과 가격은 최상위권(최고)으로 평가된다(오픈 웨이트 모델 기준).
정량 점수(랭킹 플랫폼 예시):
- 지능 지수: 오픈 웨이트 모델 중 #1.
- 가격 효율성: 낮은 입력/출력 비용에 대한 높은 평가.
GLM-5 API 접근 및 사용 방법
1단계: API 키 발급
cometapi.com에 로그인한다. 아직 사용자라면 먼저 등록한다. CometAPI 콘솔에 로그인한다. 인터페이스의 액세스 자격 API 키를 발급받는다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하고, 토큰 키 sk-xxxxx를 발급받아 제출한다.
2단계: glm-5 API로 요청 보내기
“glm-5” 엔드포인트를 선택하여 API 요청을 전송하고 요청 본문을 설정한다. 요청 메서드와 요청 본문은 웹사이트의 API 문서에서 확인한다. 편의를 위해 웹사이트에서 Apifox 테스트도 제공한다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 대체한다. 호출 위치: Chat 형식.
질문이나 요청을 content 필드에 입력한다 — 여기에 입력한 내용에 모델이 응답한다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻는다.
3단계: 결과 수신 및 검증
API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻는다. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 응답한다.