급속도로 발전하는 인공지능 세계에서, 새로운 대규모 언어 모델(LLM)의 출시는 단순히 수치적 버전의 향상을 넘어 추론, 코딩 능력, 그리고 인간과 기계의 협업에 있어 진전을 의미합니다. 2025년 9월 말, 지푸 AI(Z.ai) 공개 GLM-4.6GLM-4.5의 견고한 아키텍처와 강력한 추론 기반을 기반으로, 이번 업데이트는 GLM-4.5의 모델 기능을 더욱 개선합니다. 에이전트 추론, 코딩 지능 및 장기 맥락 이해개발자와 기업 모두에게 개방되어 접근이 가능합니다.
GLM-4.6란 무엇인가요?
GLM-4.6은 대용량 추론과 실용적인 개발자 워크플로우의 균형을 맞추도록 설계된 GLM(일반 언어 모델) 시리즈의 주요 릴리스입니다. 이 릴리스는 크게 세 가지 밀접하게 연관된 사용 사례를 목표로 합니다. (1) 고급 코드 생성 및 코드 추론, (2) 매우 긴 입력에 대한 모델 이해가 필요한 확장 컨텍스트 작업, (3) 모델이 계획, 도구 호출 및 다단계 프로세스를 조율해야 하는 에이전트 워크플로우입니다. 이 모델은 클라우드 API 및 커뮤니티 모델 허브를 위한 다양한 버전으로 제공되며, 호스팅 및 자체 호스팅 배포 패턴을 모두 지원합니다.
실질적으로 GLM-4.6은 "개발자 우선" 플래그십으로 자리매김했습니다. 개선 사항은 단순한 벤치마크 수치뿐만 아니라 개발자가 어시스턴트, 코드 부조종사, 문서 또는 지식 기반 에이전트를 구축하는 방식을 근본적으로 바꾸는 기능에 대한 것입니다. 도구 사용을 위한 명령어 튜닝, 코드 품질 및 디버깅을 위한 세부적인 개선, 그리고 성능 저하 없이 매우 긴 컨텍스트를 지원하는 인프라 선택에 중점을 둔 릴리스가 기대됩니다.
GLM-4.6의 목적은 무엇입니까?
- 더 긴 효과적인 컨텍스트 창을 지원하여 긴 코드베이스와 대용량 문서 작업의 마찰을 줄입니다.
- 코드 생성 및 디버깅의 안정성을 개선하여 보다 관용적이고 테스트 가능한 출력을 생성합니다.
- 타겟팅된 지시와 강화 스타일의 조정을 통해 계획, 도구 사용, 다단계 작업 실행과 같은 대리적 행동의 견고성을 높입니다.
GLM-4.5에서 GLM-4.6으로 바뀌면서 실제로는 어떤 변화가 있었나요?
- 컨텍스트 확장: 128K로 점프 200K 토큰 사용자를 위한 가장 큰 UX/아키텍처 변화입니다. 긴 문서, 전체 코드베이스 또는 확장된 상담원 대화 내용을 이제 단일 컨텍스트 창으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 여러 워크플로에서 임시 청킹이나 값비싼 검색 루프의 필요성이 줄어듭니다.
- 코딩 및 실제 평가: Z.ai는 더 어려운 실제 작업 경로로 CC-Bench(코딩 및 완료 벤치마크)를 확장했으며 GLM-4.6이 작업을 완료한다고 보고했습니다. 토큰이 약 15% 감소 GLM-4.5보다 복잡한 다중 턴 엔지니어링 작업의 성공률을 향상시켰습니다. 이는 토큰 효율성이 향상되었을 뿐만 아니라 적용된 코딩 시나리오에서 원시 기능도 향상되었음을 의미합니다. Z.아이
- 에이전트와 도구 통합: GLM-4.6에는 도구 호출 및 검색 에이전트에 대한 더 나은 지원 패턴이 포함되어 있습니다. 이는 웹 검색, 코드 실행 또는 기타 마이크로서비스를 조율하기 위해 모델을 사용하는 제품에 중요합니다.
GLM-4.6의 주요 특징은 무엇입니까?
1. 컨텍스트 창을 200K 토큰으로 확장
GLM-4.6의 가장 눈길을 끄는 기능 중 하나는 다음과 같습니다. 대규모로 확장된 컨텍스트 창. 이전 세대의 128K에서 확장 200K 토큰GLM-4.6은 단일 세션에서 책 전체, 복잡한 다중 문서 데이터 세트 또는 몇 시간 분량의 대화를 처리할 수 있습니다. 이 확장 기능은 이해력을 향상시킬 뿐만 아니라 긴 입력에 대한 일관된 추론 — 문서 요약, 법률 분석, 소프트웨어 엔지니어링 워크플로에 있어서 큰 도약입니다.
2. 향상된 코딩 지능
Zhipu AI 내부 CC-벤치 실제 프로그래밍 작업 모음인 벤치마크는 GLM-4.6이 다음을 달성함을 보여줍니다. 코딩 정확도와 효율성이 눈에 띄게 향상되었습니다.. 모델은 다음을 사용하는 동안 구문적으로 정확하고 논리적으로 건전한 코드를 생성할 수 있습니다. 토큰이 약 15% 감소 동일한 작업에 대해 GLM-4.5보다 효율적입니다. 이러한 토큰 효율성은 품질 저하 없이 더 빠르고 저렴하게 작업을 완료할 수 있음을 의미하며, 이는 기업 배포에 필수적인 요소입니다.
3. 고급 추론 및 도구 통합
원시 텍스트 생성을 넘어 GLM-4.6은 다음과 같은 장점을 제공합니다. 도구 증강 추론. 다단계 계획 수립 및 데이터베이스부터 검색 도구, 실행 환경까지 외부 시스템 조율을 위해 훈련 및 조정되었습니다. 실제로 이는 GLM-4.6이 다음 시스템의 "두뇌" 역할을 할 수 있음을 의미합니다. 자율 AI 에이전트외부 API를 언제 호출할지, 결과를 어떻게 해석할지, 세션 전체에서 작업 연속성을 어떻게 유지할지 결정합니다.
4. 향상된 자연어 정렬
지속적인 강화 학습과 선호도 최적화를 통해 GLM-4.6은 다음을 제공합니다. 더욱 원활한 대화 흐름, 더욱 향상된 스타일 매칭, 더욱 강력한 안전 정렬이 모델은 공식 문서, 교육 튜터링, 창작물 등 맥락에 맞게 톤과 구조를 조정하여 사용자의 신뢰도와 가독성을 향상시킵니다.
GLM-4.6은 어떤 아키텍처로 만들어졌나요?
GLM-4.6은 전문가 혼합 모델인가요?
추론 방법 연속성: GLM 팀은 GLM-4.5와 GLM-4.6이 동일한 기본 추론 파이프라인을 공유하여 기존 배포 설정을 최소한의 마찰로 업그레이드할 수 있다고 밝혔습니다. 이를 통해 이미 GLM-4.x를 사용 중인 팀의 운영 위험을 줄일 수 있습니다. 즉, 에이전트 추론, 코딩 및 효율적인 추론을 위한 특수화를 강조하는 확장 매개변수 및 모델 설계 선택이 가능해집니다. GLM-4.5 보고서는 해당 제품군의 MoE 전략 및 훈련 체계(다단계 사전 훈련, 전문가 모델 반복, 정렬을 위한 강화 학습)에 대한 가장 명확한 설명을 제공합니다. GLM-4.6은 이러한 교훈을 적용하는 동시에 맥락 길이 및 작업별 기능을 조정합니다.
엔지니어를 위한 실용적인 아키텍처 노트
- 매개변수 풋프린트 대 활성화된 컴퓨팅: 대규모 매개변수 총계(수천억 개)가 모든 요청에 대해 동등한 활성화 비용으로 직접 변환되는 것은 아닙니다. MoE는 토큰 시퀀스당 일부 전문가만 활성화한다는 것을 의미하므로 많은 작업 부하에 대해 비용/처리량 측면에서 더 유리한 균형을 제공합니다.
- 토큰 정밀도 및 형식: 공개 가중치는 BF16 및 F32 형식으로 배포되며, 커뮤니티 양자화(GGUF, 4/8/비트)가 빠르게 등장하고 있습니다. 이를 통해 팀은 다양한 하드웨어 프로필에서 GLM-4.6을 실행할 수 있습니다.
- 추론 스택 호환성: Z.ai는 vLLM 및 기타 최신 LLM 런타임을 호환 가능한 추론 백엔드로 문서화하여 GLM-4.6을 클라우드와 온프레미스 배포 모두에 사용할 수 있게 했습니다.
벤치마크 성능: GLM-4.6의 성능은 어떤가요?
어떤 벤치마크가 보고되었나요?
Z.ai는 다양한 제품군에서 GLM-4.6을 평가했습니다. 8개의 공개 벤치마크 에이전트 작업, 추론 및 코딩을 포괄합니다. 또한 CC-Bench(Docker 격리 환경에서 실행되는 실제 작업 코딩 벤치마크, 사람이 평가)를 확장하여 프로덕션 엔지니어링 작업(프런트엔드 개발, 테스트, 알고리즘 문제 해결)을 더욱 효과적으로 시뮬레이션했습니다. 이러한 작업에서 GLM-4.6은 GLM-4.5보다 일관된 개선을 보였습니다.
코딩 성능
- 실제 작업에서 승리: CC-Bench 인간 평가에서 GLM-4.6은 거의 동등함 Anthropic의 Claude Sonnet 4와 정면 대결, 다중 턴 작업에서 Z.ai가 보고합니다. 48.6 %의 승리 비율 Docker로 분리된, 인간이 판단한 평가(해석: 큐레이팅된 세트에서 Claude Sonnet 4와 거의 50/50)에서 GLM-4.6은 여러 국내 공개 모델(예: DeepSeek 변형)보다 우수한 성능을 보였습니다.
- 토큰 효율성: Z.ai 보고서 토큰이 약 15% 감소 CC-Bench 궤적에서 GLM-4.5와 비교하여 작업을 완료하는 데 사용됩니다. 이는 지연 시간과 비용 모두에 중요합니다.
추론과 수학
GLM-4.6은 GLM-4.5에 비해 추론 능력이 향상되고 도구 사용 성능도 강화되었다고 주장합니다. GLM-4.5가 하이브리드 "사고" 모드와 직접 응답 모드를 강조했던 반면, GLM-4.6은 특히 검색 또는 실행 도구와 통합될 때 다단계 추론의 견고성을 향상시킵니다.
Z.ai의 공개 메시징은 GLM-4.6을 다음과 같이 위치시킵니다. 국내외 주요 모델과 경쟁 가능 선택한 벤치마크에서, 특히 Claude Sonnet 4와 경쟁하고 코드/에이전트 작업에서 DeepSeek 변형과 같은 일부 국내 대안을 능가하는 성능을 보였습니다. 그러나 일부 코딩 관련 하위 벤치마크**에서는 GLM-4.6이 Claude Sonnet 4.5(최신 Anthropic 릴리스)보다 여전히 뒤처져 있어, 완전한 우위보다는 치열한 경쟁이 펼쳐지는 양상입니다.
GLM-4.6에 접속하는 방법
- 1. Z.ai 플랫폼을 통해: 개발자는 다음을 통해 GLM-4.6에 직접 액세스할 수 있습니다. Z.ai의 API or **채팅 인터페이스(chat.z.ai)**이러한 호스팅 서비스를 통해 로컬 배포 없이도 신속한 실험과 통합이 가능합니다. API는 표준 텍스트 완성 모드와 구조화된 도구 호출 모드를 모두 지원하며, 이는 에이전트 기반 워크플로에 필수적입니다.
- 2. 허깅 페이스와 모델스코프에 오픈 웨이트: 로컬 제어를 선호하는 사람들을 위해 Zhipu AI는 GLM-4.6 모델 파일을 출시했습니다. 포옹하는 얼굴 및 모델 범위, 안전 장치 버전 포함 BF16 및 F32 정밀도. 커뮤니티 개발자들은 이미 양자화된 GGUF 버전을 개발하여 소비자용 GPU에서 추론을 가능하게 했습니다.
- 3. 통합 프레임워크: GLM-4.6은 다음과 같은 주요 추론 엔진과 원활하게 통합됩니다. vLLM, SGLang및 LMDeploy, 현대적인 서빙 스택에 맞게 조정할 수 있습니다. 이러한 다재다능함으로 기업은 다음 중에서 선택할 수 있습니다. 클라우드, 가장자리및 온프레미스 배포 규정 준수 또는 지연 요구 사항에 따라 다릅니다.
CometAPI는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, Midjourney, Suno 등 주요 공급업체의 500개 이상의 AI 모델을 단일 개발자 친화적인 인터페이스로 통합하는 통합 API 플랫폼입니다. CometAPI는 일관된 인증, 요청 형식 지정 및 응답 처리를 제공하여 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 과정을 획기적으로 간소화합니다. 챗봇, 이미지 생성기, 음악 작곡가 또는 데이터 기반 분석 파이프라인 등 어떤 제품을 구축하든 CometAPI를 사용하면 AI 생태계 전반의 최신 혁신 기술을 활용하면서 반복 작업을 더 빠르게 수행하고 비용을 관리하며 공급업체에 구애받지 않을 수 있습니다.
최신 통합 GLM-4.6이 곧 CometAPI에 출시될 예정이니 기대해 주세요! GLM 4.6 모델 업로드를 마무리하는 동안 모델 페이지에서 다른 모델을 살펴보거나 AI Playground에서 사용해 보세요.
개발자는 액세스할 수 있습니다 GLM‑4.5 API CometAPI를 통해 최신 모델 버전 공식 웹사이트에서 항상 업데이트됩니다. 시작하려면 모델의 기능을 살펴보세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
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결론 - GLM-4.6이 지금 중요한 이유
GLM-4.6은 GLM 제품군에서 중요한 이정표입니다. 더 긴 컨텍스트 창, 타겟 코딩 및 에이전트 최적화, 그리고 실질적인 벤치마크 성과 등 실질적인 개발자 개선 사항과 더불어 많은 조직이 원하는 개방성과 생태계 유연성을 모두 제공하기 때문입니다. 코드 어시스턴트, 장문 문서 에이전트 또는 도구 기반 자동화를 구축하는 팀에게 GLM-4.6은 최고의 후보로 평가받을 가치가 있습니다.