요약
GLM-5.1 (744B MoE, 40-44B 활성 매개변수, MIT 라이선스)는 SWE-bench에서 77.8%를 기록하여 Claude Opus 4.6의 80.8%와 비교됩니다. 백만 토큰당 비용은 Claude Opus 4.6의 $15.00/$75.00에 비해 $1.00/$3.20입니다. 2026년 가장 유능한 오픈 가중치 모델이며, Nvidia GPU 없이 전적으로 Huawei 하드웨어에서 훈련되었습니다. 최첨단에 가까운 코딩 성능이 필요하고 비용에 민감한 팀에게 GLM-5.1은 가장 강력한 오픈 대안입니다.
소개
Zhipu AI의 GLM-5.1 (2026년 3월 27일 출시)은 순수한 벤치마크 성능 외에 두 가지 이유로 중요합니다: MIT 라이선스 하에 오픈 가중치 모델이며, 100,000개의 Huawei Ascend 910B 칩으로 훈련되었습니다 — Nvidia 하드웨어는 전혀 사용되지 않았습니다.
공급망 의존성 또는 모델 맞춤화가 필요한 조직에게는 이러한 요소들이 벤치마크 점수만큼 중요합니다.
사양
| 사양 | GLM-5.1 |
|---|---|
| 매개변수 | 744B 전체 (MoE) |
| 토큰당 활성 | 40-44B |
| 전문가 아키텍처 | 256개 전문가, 토큰당 8개 활성 |
| 컨텍스트 창 | 200K 토큰 |
| 최대 출력 | 131,072 토큰 |
| 훈련 데이터 | 28.5조 토큰 |
| 훈련 하드웨어 | 100,000개 Huawei Ascend 910B |
| 라이선스 | MIT (오픈 가중치) |
전체 744B 대 토큰당 활성 40-44B 매개변수 구조는 MoE 아키텍처의 특징입니다: 모델은 전체 용량이 크지만, 추론 시에는 매개변수의 일부만 활성화되므로 효율적입니다.
벤치마크 비교
추론 및 지식
| 벤치마크 | GLM-5 (5.1 기준) | Claude Opus 4.6 | 비고 |
|---|---|---|---|
| AIME 2025 | 92.7% | ~88% | GLM-5 우위 |
| GPQA Diamond | 86.0% | 91.3% | Claude 우위 |
| MMLU | 88-92% | ~90%+ | 유사함 |
코딩
| 벤치마크 | GLM-5.1 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|
| SWE-bench | 77.8% | 80.8% |
| LiveCodeBench | 52.0% | 더 높음 |
GLM-5.1은 SWE-bench에서 77.8%를 기록하여 Claude Opus 4.6보다 3점 낮지만, 이 특정 벤치마크에서 GPT-5, Gemini, DeepSeek보다 상당히 앞서 있습니다. GLM-5에서 5.1로 28%의 코딩 성능 향상은 아키텍처 변경보다는 후처리 정제를 통해 이루어졌습니다.
인간 선호도 (LMArena)
GLM-5는 LMArena의 텍스트 및 코드 분야에서 오픈 가중치 모델 중 1위를 차지합니다. 모든 모델 중에서도 최고 수준의 클로즈드 모델과 경쟁력이 있습니다.
가격 비교
| 모델 | 입력 (백만 토큰당) | 출력 (백만 토큰당) |
|---|---|---|
| GLM-5.1 | $1.00 | $3.20 |
| DeepSeek V3.2 | $0.27 | $1.10 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 |
| GPT-5.2 | $3.00 | $12.00 |
| Claude Opus 4.6 | $15.00 | $75.00 |
| Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10.00 |
GLM-5.1은 Claude Opus 4.6의 코딩 성능 약 94.6%를 1/15의 비용으로 제공합니다 (Zhipu AI의 내부 주장에 기반하며, 94.6% 수치에 대한 독립적인 검증은 보류 중입니다).
대규모 프로덕션 코딩 에이전트를 운영하는 팀에게는 이러한 비용 차이가 경제성을 크게 변화시킵니다.
오픈 가중치의 장점
GLM-5.1은 MIT 라이선스 하에 Hugging Face에서 사용할 수 있습니다. 팀은 다음을 수행할 수 있습니다:
- 다운로드 및 자체 호스팅 (전체 BF16의 경우 약 1.49TB 필요)
- 도메인별 데이터로 미세 조정
- 데이터 처리 및 인프라에 대한 완전한 통제와 함께 배포
- 특정 작업을 위해 모델 아키텍처 또는 후처리 변경
744B 매개변수에 대한 1.49TB의 저장 공간 요구사항과 GPU 인프라는 완전한 자체 호스팅을 비싸게 만듭니다. 대부분의 팀에게는 API 접근이 더 실용적입니다.
제한 사항
텍스트 전용: GLM-5.1은 텍스트 입력만 처리합니다. 이미지, 오디오, 비디오 이해 기능은 없습니다. 이는 GPT-5.2 및 Gemini 2.5 Pro와 같은 다중 모달 모델에 비해 사용 사례를 제한합니다.
벤치마크 독립성: GLM-5.1의 코딩 벤치마크는 Claude Code를 평가 프레임워크로 사용합니다. Claude가 아닌 평가 인프라에서의 정확한 점수에 대한 독립적인 검증은 보류 중입니다.
GLM-5.1 가중치 보류: 현재 GLM-5 가중치만 공개되어 있습니다. GLM-5.1은 API를 통해 이용 가능하며, 5.1 가중치는 이 게시물 시점에는 아직 출시되지 않았습니다.
저장 공간 요구사항: 자체 호스팅을 위해 1.49TB가 필요합니다. 실질적인 자체 배포에는 상당한 인프라 투자가 필요합니다.
Apidog로 GLM-5.1 테스트하기
WaveSpeedAI를 통한 사용 (API 접근 권장):
POST https://api.wavespeed.ai/api/v1/chat/completions
Authorization: Bearer {{WAVESPEED_API_KEY}}
Content-Type: application/json
{
"model": "glm-5",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "{{coding_task}}"
}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 4096
}
Claude Opus 4.6과 비교:
POST https://api.anthropic.com/v1/messages
x-api-key: {{ANTHROPIC_API_KEY}}
anthropic-version: 2023-06-01
Content-Type: application/json
{
"model": "claude-opus-4-6",
"max_tokens": 4096,
"messages": [{"role": "user", "content": "{{coding_task}}"}]
}
둘 다 동일한 {{coding_task}} 변수를 사용합니다. 다음을 비교합니다:
- 코드 정확성 (작동하는가?)
- 코드 품질 (읽기 쉽고 구조화가 잘 되어 있는가?)
- 응답 길이 (짧을수록 더 집중됨)
- 토큰 사용량 (응답 메타데이터 확인)
$1.00/$3.20 대 $15.00/$75.00로, 동일한 코딩 작업이 Claude Opus 4.6에서는 약 20-25배 더 많은 비용이 듭니다.
GLM-5.1 사용 대상
강력하게 적합한 경우:
- 비용 절감과 함께 최첨단 코딩 성능이 필요한 팀
- 규정 준수 또는 맞춤화를 위해 오픈 가중치 모델이 필요한 조직
- 중국 시장 또는 다국어 사용 사례를 위해 개발하는 개발자
- 최첨단에 가까운 오픈 모델을 연구하는 연구팀
더 나은 대안이 있는 경우:
- 다중 모달 사용 사례: GPT-5.2 또는 Gemini 2.5 Pro
- 비용에 상관없이 최대 추론 능력이 필요한 경우: Claude Opus 4.6
- 가장 저렴한 옵션: $0.27/$1.10의 DeepSeek V3.2
자주 묻는 질문
GLM-5.1은 OpenAI 호환 API를 통해 제공됩니까?
GLM 모델은 일반적인 SDK와 호환되는 API 형식을 사용합니다. 정확한 엔드포인트 형식은 Zhipu AI의 현재 문서를 확인하십시오.
Huawei 하드웨어 훈련이 중요한 이유는 무엇입니까?
대부분의 최첨단 모델은 Nvidia A100/H100 클러스터에서 훈련됩니다. GLM-5.1이 Huawei Ascend 하드웨어에서 최첨단에 가까운 성능을 보여주면서 Nvidia 인프라의 대안이 가능하다는 것을 입증합니다.
MIT 라이선스는 상업적 사용을 허용합니까?
네. MIT 라이선스는 상업적 사용, 수정 및 배포를 허용합니다. 이는 대부분의 다른 최첨단 모델 라이선스보다 더 관대합니다.
GLM-5.1은 최고의 오픈 소스 모델과 어떻게 비교됩니까?
GLM-5는 LMArena에서 Llama, Qwen 및 다른 오픈 대안 모델들을 제치고 오픈 가중치 모델 중 1위를 차지합니다.
200K 컨텍스트 창은 어디에 유용합니까?
200K 토큰은 약 150,000 단어를 담을 수 있습니다 — 이는 완전한 책 한 권, 대규모 코드베이스 또는 여러 문서를 동시에 처리할 수 있는 양입니다. 문서 분석이나 대규모 코드베이스 검토와 같은 긴 컨텍스트가 필요한 애플리케이션에 대해 대부분의 실용적인 사용 사례에 충분합니다.