GLM-5 블로그 - 원스톱 API로 500개 이상의 AI 모델 접속

GLM-5-Turbo 해설: “Lobster”(OpenClaw) 워크플로우용 에이전트 우선 기본 모델(2026 가이드)

GLM-5-Turbo는 2026년 3월 Zhipu AI가 출시한 차세대 대규모 언어 모델로, “lobster” 에이전트 환경(OpenClaw 생태계)에 특화되어 최적화되었습니다. 이는 장기 연쇄 작업 실행, 도구 호출, 엔터프라이즈급 AI 자동화를 위해 설계된 GLM-5의 고속 에이전트 중심 변형입니다. 약 200K 토큰 컨텍스트 윈도우, Mixture-of-Experts 아키텍처, 그리고 다단계 에이전트 워크플로에서 향상된 안정성을 특징으로 합니다.

GLM-5 vs GLM-4.7: 무엇이 달라졌고, 무엇이 중요하며, 업그레이드해야 할까요?

GLM-5는 Zhipu AI (Z.ai)가 2026년 2월 11일에 출시했으며, GLM-4.7 대비 큰 아키텍처적 도약을 나타낸다: 더 큰 MoE 규모(≈744B vs ~355B 총 파라미터 수), 더 높은 활성 파라미터 용량, 더 낮은 측정 환각률, 그리고 에이전트성 및 코딩 벤치마크에서의 뚜렷한 향상 — 그 대가로 추론 복잡성과 (때때로) 지연이 따른다.

Mar 19, 2026

Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: 2026년에는 어느 것이 더 우수한가

Qwen 3.5는 희소 Mixture-of-Experts(MoE) 설계와 방대한 활성화 용량으로 대규모·저비용의 에이전트형 멀티모달 워크로드를 겨냥한다; Minimax M2.5는 낮은 운영 비용으로 비용 효율적인 실시간 에이전트 처리량을 강조한다; GLM-5는 토큰 효율에 최적화된 초대형 MoE 스타일 아키텍처를 통해 고난도 추론, 긴 컨텍스트 에이전트, 그리고 엔지니어링 워크플로우에 초점을 맞춘다. 무엇이 "최고"인지 여부는 순수한 추론/코딩 품질, 에이전트 처리량과 비용, 혹은 오픈소스 유연성과 긴 컨텍스트 엔지니어링 워크플로우 중 무엇에 우선순위를 두느냐에 달려 있다.

GLM-5: 특징, 성능 벤치마크 및 액세스

이번 주 중국 Zhipu AI(여러 개발자 채널에서 공개 브랜드로 Z.AI / zai-org로 표기)가 공개한 GLM-5의 출시는 대규모 모델 출시의 가속화되는 흐름에 또 한 걸음을 더한다. 이 신규 모델은 Zhipu의 플래그십으로 자리매김하고 있으며, 규모가 더 크고 장기적인 에이전트형 작업에 맞게 튜닝되었고, 긴 컨텍스트를 유지하면서 추론 비용을 낮추기 위한 엔지니어링 선택을 적용해 구축되었다. 초기 업계 보도와 실사용开发자 노트에 따르면 이전 GLM 버전들과 비교해 코딩, 다단계 추론, 에이전트 오케스트레이션에서 의미 있는 향상이 나타나며, 일부 테스트에서는 Claude 4.5에 도전하기도 한다.