GLM-5 API 호출 마스터하기: 744B MoE 오픈 소스 플래그십 모델 5분 입문 가이드

智谱AI在 2026 年 2 月 11 日正式发布了 GLM-5,这是目前参数规模最大的开源大语言模型之一。GLM-5 采用 744B MoE 混合专家架构,每次推理激活 40B 参数,在推理、编码和 Agent 任务上达到了开源模型的最佳水平。

核心价值: 读完本文,你将掌握 GLM-5 的技术架构原理、API 调用方法、Thinking 推理模式配置,以及如何在实际项目中发挥这个 744B 开源旗舰模型的最大价值。

GLM-5 智谱AI 新一代开源旗舰大语言模型

744B 总参数量 40B 활성 / 5.9% 희소율

256 MoE 전문가 시스템 토큰당 8개의 전문가 활성화

200K 컨텍스트 창 최대 출력 128K 토큰

Apache 2.0 완전 오픈 소스 상업적 이용 가능

DSA + MLA DeepSeek Sparse Attention + 潜在注意力

Slime 비동기 RL 新型后训练系统 · 幻觉率减少 56%

华为昇腾 100K 芯片 全国产算力训练 · MindSpore 框架

Thinking 추론 모드 链式推理 · Function Calling · Agent

核心 Benchmark 表现 AIME 92.7% HumanEval 90% HLE+Tools 50.4% SWE-bench 77.8% MMLU 85%

GLM-5 核心参数一览

在深入技术细节之前,先看一下 GLM-5 的关键参数:

GLM-5 的一个显著特点是它完全基于华为昇腾芯片和 MindSpore 框架训练,实现了对国产算力栈的完整验证。这对于国内开发者来说,意味着技术栈的自主可控又多了一个强有力的选择。

GLM 系列版本演进

GLM-5 是智谱AI GLM 系列的第五代产品,每一代都有显著的能力跃升:

从 GLM-4.5 的 355B 到 GLM-5 的 744B,总参数量翻了一倍多;活跃参数从 32B 提升到 40B,增幅 25%;预训练数据从 23T 增加到 28.5T tokens。这些数字背后是智谱AI在算力、数据和算法三个维度上的全面投入。

🚀 快速体验: GLM-5 已上线 APIYI apiyi.com,价格与官网一致,充值加赠活动下来大约可以享受 8 折优惠,适合想要快速体验这款 744B 旗舰模型的开发者。

GLM-5 MoE 아키텍처 기술 분석

GLM-5가 MoE 아키텍처를 선택한 이유

MoE(Mixture of Experts, 전문가 혼합)는 현재 대규모 언어 모델 확장의 주류 기술 노선입니다. 모든 파라미터가 매번 추론에 참여하는 Dense 아키텍처와 달리, MoE 아키텍처는 각 토큰을 처리할 때 전문가 네트워크의 일부분만 활성화합니다. 이를 통해 대규모 언어 모델의 지식 용량을 유지하면서도 추론 비용을 획기적으로 낮출 수 있습니다.

GLM-5의 MoE 아키텍처 설계는 다음과 같은 핵심 특성을 가지고 있습니다:

간단히 말해, GLM-5는 744B라는 거대한 파라미터를 가지고 있지만, 매 추론 시에는 약 5.9%인 40B만 활성화합니다. 이는 동일한 규모의 Dense 모델보다 추론 비용이 훨씬 저렴하면서도, 744B 파라미터가 담고 있는 풍부한 지식을 그대로 활용할 수 있음을 의미합니다.

GLM-5의 DeepSeek Sparse Attention (DSA)

GLM-5는 DeepSeek Sparse Attention 메커니즘을 통합했습니다. 이 기술은 긴 문맥(Long Context) 처리 능력을 유지하면서도 배포 비용을 현저히 낮춰줍니다. Multi-head Latent Attention (MLA)과 결합하여, GLM-5는 200K 토큰에 달하는 초장기 문맥 윈도우에서도 효율적으로 작동합니다.

구체적으로 살펴보면:

• DSA (DeepSeek Sparse Attention): 희소 어텐션 패턴을 통해 어텐션 계산의 복잡도를 줄입니다. 기존의 Full Attention 메커니즘은 200K 토큰을 처리할 때 계산량이 방대하지만, DSA는 핵심 토큰 위치에 선택적으로 집중하여 정보의 완전성을 유지하면서도 계산 비용을 절감합니다.
• MLA (Multi-head Latent Attention): 어텐션 헤드의 KV 캐시를 잠재 공간(Latent Space)으로 압축하여 메모리 점유율을 약 33% 줄입니다. 긴 문맥 시나리오에서 KV 캐시는 보통 비디오 메모리 소모의 주범인데, MLA가 이 병목 현상을 효과적으로 완화해 줍니다.

이 두 기술의 결합은 다음과 같은 의미를 갖습니다. 744B 규모의 거대 모델임에도 불구하고, FP8 양자화를 거치면 단 8장의 GPU만으로도 구동이 가능해져 배포 문턱이 대폭 낮아졌습니다.

GLM-5 사후 학습: Slime 비동기 RL 시스템

GLM-5는 사후 학습(Post-training)을 위해 "Slime"이라 불리는 새로운 비동기 강화 학습(RL) 인프라를 채택했습니다. 전통적인 RL 학습은 생성, 평가, 업데이트 단계 사이에 많은 대기 시간이 발생하는 효율성 병목 현상이 있었습니다. Slime은 이러한 단계들을 비동기화하여 더 세밀한 사후 학습 반복을 구현하고 학습 처리량을 대폭 끌어올렸습니다.

기존 RL 학습 프로세스에서는 모델이 한 배치의 추론을 마치고 평가 결과를 기다린 뒤 파라미터를 업데이트하는 직렬 방식을 사용했습니다. 반면 Slime은 이 세 단계를 독립적인 비동기 파이프라인으로 분리하여 추론, 평가, 업데이트가 병렬로 진행되도록 함으로써 학습 효율을 획기적으로 개선했습니다.

이러한 기술적 개선은 GLM-5의 환각률(Hallucination rate) 감소로 직결되었습니다. 이전 세대 대비 환각 현상이 56%나 줄어들었는데, 이는 더 충분한 사후 학습 반복을 통해 모델의 사실 정확성이 눈에 띄게 개선되었음을 보여줍니다.

GLM-5와 Dense 아키텍처의 비교

MoE 아키텍처의 장점을 더 잘 이해하기 위해, GLM-5를 가상의 동일 규모 Dense 모델과 비교해 보겠습니다:

MoE 아키텍처의 핵심 강점은 744B 파라미터의 지식 용량을 보유하면서도, 단 40B 파라미터 수준의 추론 비용으로 높은 효율성을 달성했다는 점입니다. 이것이 바로 GLM-5가 최첨단 성능을 유지하면서도 동급 폐쇄형 모델보다 훨씬 저렴한 가격을 제공할 수 있는 비결입니다.

GLM-5 API 호출 빠른 시작

GLM-5 API 요청 파라미터 상세 설명

코드를 작성하기 전에 먼저 GLM-5의 API 파라미터 설정을 살펴보겠습니다.

GLM-5 초간단 호출 예시

GLM-5는 OpenAI SDK 인터페이스 형식과 호환되므로, base_url과 model 파라미터만 변경하면 빠르게 연동할 수 있어요.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 통합 인터페이스
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "당신은 숙련된 AI 기술 전문가입니다."},
        {"role": "user", "content": "MoE(Experts의 혼합) 아키텍처의 작동 원리와 장점을 설명해 주세요."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=4096
)
print(response.choices[0].message.content)

위 코드가 GLM-5의 가장 기본적인 호출 방식입니다. 모델 ID는 glm-5를 사용하며, 인터페이스는 OpenAI의 chat.completions 형식과 완벽하게 호환됩니다. 기존 프로젝트에서 단 두 개의 파라미터만 수정하면 바로 마이그레이션이 가능해요.

GLM-5 Thinking 추론 모드

GLM-5는 DeepSeek R1이나 Claude의 확장 사고 능력과 유사한 'Thinking 추론 모드'를 지원합니다. 이 모드를 활성화하면 모델이 답변하기 전에 내부적으로 체인 추론(Chain-of-Thought)을 수행하여, 복잡한 수학, 논리 및 프로그래밍 문제에서 성능이 눈에 띄게 향상됩니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 통합 인터페이스
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "증명: 모든 양의 정수 n에 대하여, n^3 - n은 6으로 나누어 떨어진다."}
    ],
    extra_body={
        "thinking": {"type": "enabled"}
    },
    temperature=1.0  # Thinking 모드에서는 1.0 사용을 권장합니다
)
print(response.choices[0].message.content)

GLM-5 Thinking 모드 사용 가이드:

GLM-5 스트리밍 출력

실시간 상호작용이 필요한 상황을 위해 GLM-5는 스트리밍 출력을 지원합니다. 사용자는 모델이 답변을 생성하는 동안 결과를 실시간으로 확인할 수 있어요.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Python으로 캐시 기능이 포함된 HTTP 클라이언트를 구현해 줘."}
    ],
    stream=True,
    temperature=0.6
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

GLM-5 Function Calling 및 에이전트 구축

GLM-5는 에이전트(Agent) 시스템 구축의 핵심 역량인 Function Calling을 기본적으로 지원합니다. GLM-5는 'HLE w/ Tools' 벤치마크에서 50.4%의 성적을 거두며 Claude Opus(43.4%)를 추월했는데, 이는 도구 호출과 작업 오케스트레이션 능력이 매우 뛰어나다는 것을 증명합니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "search_documents",
            "description": "지식 베이스에서 관련 문서 검색",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "query": {"type": "string", "description": "검색 키워드"},
                    "top_k": {"type": "integer", "description": "반환할 결과 수", "default": 5}
                },
                "required": ["query"]
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "execute_code",
            "description": "샌드박스 환경에서 Python 코드 실행",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "code": {"type": "string", "description": "실행할 Python 코드"},
                    "timeout": {"type": "integer", "description": "제한 시간(초)", "default": 30}
                },
                "required": ["code"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "당신은 문서를 검색하고 코드를 실행할 수 있는 AI 비서입니다."},
        {"role": "user", "content": "GLM-5의 기술 사양을 찾아보고, 코드를 사용해 성능 비교 차트를 그려 줘."}
    ],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

# 도구 호출 처리
message = response.choices[0].message
if message.tool_calls:
    for tool_call in message.tool_calls:
        print(f"도구 호출: {tool_call.function.name}")
        print(f"파라미터: {tool_call.function.arguments}")

curl https://api.apiyi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "당신은 숙련된 소프트웨어 엔지니어입니다."},
        {"role": "user", "content": "분산 작업 스케줄링 시스템의 아키텍처를 설계해 주세요."}
    ],
    "max_tokens": 8192,
    "temperature": 0.7,
    "stream": true
  }'

🎯 기술 제언: GLM-5는 OpenAI SDK 형식과 호환되므로, 기존 프로젝트에서 base_url과 model 두 파라미터만 수정하면 바로 마이그레이션할 수 있습니다. APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 통해 호출하면 통합 인터페이스 관리와 충전 추가 증정 혜택을 누릴 수 있습니다.

GLM-5 벤치마크 성능 실측

GLM-5 핵심 벤치마크 데이터

GLM-5는 여러 주요 벤치마크에서 오픈소스 모델 중 최상위 수준의 성능을 보여주었습니다.

{GLM-5 vs Claude Opus 4.5 vs GPT-5 Benchmark 对比} {데이터 출처: 공식 보고서 · HuggingFace Model Card · 2026-02}

{GLM-5} {Claude Opus 4.5} {GPT-5}

{100%} {80%} {60%} {40%}

{85%} {88.7%} {90.2%} {MMLU}

{90%} {93.2%} {92.5%} {HumanEval}

{88%} {90.1%} {91.3%} {MATH}

{92.7%} {93.3%} {AIME 2026}

{77.8%} {80.9%} {80%} {SWE-bench}

{50.4%} {43.4%} {HLE+Tools}

{GLM-5 领先}

{GLM-5 在 HLE w/ Tools 上超越 Claude Opus 7 个百分点 · 其余基准接近前沿水平}

GLM-5 성능 분석: 4대 핵심 강점

벤치마크 데이터를 통해 몇 가지 주목할 만한 점을 발견할 수 있습니다.

1. GLM-5 에이전트 능력: HLE w/ Tools에서 폐쇄형 모델 추월

GLM-5는 Humanity's Last Exam(도구 활용 포함)에서 50.4%의 성적을 거두며 Claude Opus의 43.4%를 앞질렀고, Kimi K2.5(51.8%)에 이어 2위를 차지했습니다. 이는 GLM-5가 계획 수립, 도구 호출, 반복적 문제 해결이 필요한 복잡한 에이전트 시나리오에서 이미 최첨단 모델 수준에 도달했음을 보여줍니다.

이 결과는 GLM-5의 설계 철학과 일치합니다. 아키텍처부터 사후 학습(Post-training)까지 에이전트 워크플로우에 최적화되어 있기 때문이죠. AI 에이전트 시스템을 구축하려는 개발자에게 GLM-5는 매우 매력적인 오픈소스 선택지입니다.

2. GLM-5 코딩 능력: 1티어 그룹 진입

HumanEval 90%, SWE-bench Verified 77.8%라는 수치는 GLM-5가 코드 생성 및 실제 소프트웨어 공학 작업에서 Claude Opus(80.9%)와 GPT-5(80.0%) 수준에 매우 근접했음을 의미합니다. 특히 오픈소스 모델로서 SWE-bench 77.8%를 달성한 것은 큰 돌파구입니다. 이는 GLM-5가 실제 GitHub 이슈를 이해하고, 코드 문제를 진단하며, 유효한 수정안을 제출할 수 있는 능력을 갖췄음을 뜻합니다.

3. GLM-5 수학적 추론: 한계치에 근접

AIME 2026 I에서 GLM-5는 92.7%를 기록하며 Claude Opus에 단 0.6%포인트 차이로 뒤처졌습니다. GSM8k 97%는 중등 난이도의 수학 문제에서 GLM-5가 매우 신뢰할 수 있음을 보여주며, MATH 88% 역시 최상위권 성적입니다.

4. GLM-5 환각 제어: 대폭 감소

공식 데이터에 따르면, GLM-5는 이전 세대 모델 대비 환각률이 56% 감소했습니다. 이는 Slime 비동기 RL 시스템을 통한 충분한 사후 학습 반복 덕분입니다. 높은 정확도가 요구되는 정보 추출, 문서 요약, 지식 베이스 기반 Q&A 시나리오에서 낮은 환각률은 곧 신뢰할 수 있는 출력 품질로 이어집니다.

GLM-5와 동급 오픈소스 모델의 포지셔닝

현재 오픈소스 대규모 언어 모델 경쟁 구도에서 GLM-5의 포지셔닝은 명확합니다.

GLM-5의 차별화된 강점은 세 가지 측면에서 나타납니다. 에이전트 워크플로우에 특화된 최적화(HLE w/ Tools 선두), 극도로 낮은 환각률(56% 감소), 그리고 독자적인 컴퓨팅 파워로 훈련되어 공급망 안정성을 확보했다는 점입니다. 최첨단 오픈소스 모델을 도입하려는 기업이라면 GLM-5를 반드시 주목해야 할 옵션으로 추천합니다.

GLM-5 가격 및 비용 분석

GLM-5 공식 가격 책정

GLM-5 및 경쟁 모델 가격 비교

GLM-5의 가격 책정 전략은 특히 폐쇄형 최첨단 모델과 비교했을 때 매우 경쟁력이 있습니다.

가격 측면에서 보면, GLM-5는 GPT-5와 DeepSeek V3 사이에 위치합니다. 대부분의 폐쇄형 최첨단 모델보다는 훨씬 저렴하지만, 경량 오픈 소스 모델보다는 약간 비싼 편이죠. 744B라는 거대한 파라미터 규모와 오픈 소스 중 최강의 성능을 고려하면 상당히 합리적인 가격대라고 할 수 있습니다.

GLM 전체 제품 라인업 및 가격 책정

만약 GLM-5가 여러분의 사용 시나리오에 완벽히 맞지 않는다면, 지푸(Zhipu)에서 제공하는 다양한 제품 라인업 중에서 선택할 수 있습니다.

💰 비용 최적화: GLM-5는 현재 APIYI(apiyi.com)에 출시되었으며, 가격은 Z.ai 공식 가격과 동일합니다. 플랫폼 충전 보너스 이벤트를 활용하면 실제 사용 비용을 공식 가격의 약 80% 수준으로 낮출 수 있어, 지속적인 호출이 필요한 팀이나 개발자에게 적합합니다.

GLM-5 적용 시나리오 및 모델 선택 제안

GLM-5는 어떤 상황에 적합할까요?

GLM-5의 기술적 특징과 벤치마크 성능을 바탕으로 추천하는 구체적인 시나리오는 다음과 같습니다.

강력 추천 시나리오:

• 에이전트(Agent) 워크플로우: GLM-5는 장기적인 에이전트 작업을 위해 설계되었습니다. HLE w/ Tools에서 50.4%를 기록하며 Claude Opus를 능가했으므로, 자율적인 계획 수립과 도구 호출이 필요한 에이전트 시스템 구축에 최적입니다.
• 코드 엔지니어링 작업: HumanEval 90%, SWE-bench 77.8%의 성능으로 코드 생성, 버그 수정, 코드 리뷰 및 아키텍처 설계 업무를 훌륭히 수행합니다.
• 수학 및 과학적 추론: AIME 92.7%, MATH 88%를 기록하여 수학적 증명, 공식 유도 및 과학 계산에 적합합니다.
• 초장문 문서 분석: 200K 컨텍스트 윈도우를 통해 전체 코드 베이스, 기술 문서, 법률 계약서 등 매우 긴 텍스트를 처리할 수 있습니다.
• 낮은 환각(Hallucination) 현상의 Q&A: 환각률을 56% 줄여 지식 베이스 기반의 Q&A, 문서 요약 등 높은 정확도가 요구되는 시나리오에 적합합니다.

다른 대안을 고려해 볼 만한 시나리오:

• 멀티모달 작업: GLM-5 본체는 텍스트만 지원합니다. 이미지 이해가 필요하다면 GLM-4.6V와 같은 시각 모델을 선택하세요.
• 극강의 저지연성: 744B MoE 모델의 추론 속도는 소형 모델만큼 빠르지 않습니다. 고빈도 저지연 시나리오에서는 GLM-4.7-FlashX 사용을 권장합니다.
• 초저비용 대량 처리: 대량의 텍스트를 처리해야 하는데 품질 요구 사항이 아주 높지 않다면, DeepSeek V3나 GLM-4.7-FlashX가 비용 면에서 더 유리합니다.

GLM-5 vs GLM-4.7 모델 선택 비교

💡 선택 제안: 프로젝트에 최상위 추론 능력, 에이전트 워크플로우 또는 초장문 컨텍스트 처리가 필요하다면 GLM-5가 더 나은 선택입니다. 예산이 한정되어 있고 작업 난이도가 적절하다면 GLM-4.7도 훌륭한 가성비 대안이 될 수 있습니다. 두 모델 모두 APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 통해 호출할 수 있어, 언제든 필요에 따라 전환하며 테스트하기 편리합니다.

GLM-5 API 호출 자주 묻는 질문 (FAQ)

GLM-5 API 호출 베스트 프랙티스

실제로 GLM-5를 사용할 때, 다음의 실무 경험들을 참고하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

GLM-5 System 프롬프트 최적화

GLM-5는 system 프롬프트에 대한 반응도가 매우 높습니다. system 프롬프트를 잘 설계하면 출력 품질을 크게 높일 수 있어요.

# 추천: 명확한 역할 정의 + 출력 형식 요구
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": """당신은 베테랑 분산 시스템 아키텍트입니다.
다음 규칙을 준수해 주세요:
1. 답변은 구조화하여 Markdown 형식을 사용하세요.
2. 일반적인 이야기보다는 구체적인 기술 방안을 제시하세요.
3. 코드가 포함될 경우, 실행 가능한 예제를 제공하세요.
4. 적절한 위치에 잠재적 리스크와 주의 사항을 표시하세요."""
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "백만 단위 동시 접속을 지원하는 메시지 큐 시스템을 설계해 주세요."
    }
]

GLM-5 temperature 튜닝 가이드

작업의 종류에 따라 temperature 설정에 민감하게 반응합니다. 다음은 실측 권장 사항입니다.

• temperature 0.1-0.3: 코드 생성, 데이터 추출, 형식 변환 등 정확한 출력이 필요한 작업
• temperature 0.5-0.7: 기술 문서 작성, 질의응답, 요약 등 안정적이면서도 어느 정도 표현의 유연성이 필요한 작업
• temperature 0.8-1.0: 창의적 글쓰기, 브레인스토밍 등 다양성이 필요한 작업
• temperature 1.0 (Thinking 모드): 수학적 추론, 복잡한 프로그래밍 등 깊은 사고가 필요한 작업

GLM-5 긴 컨텍스트 처리 팁

GLM-5는 200K 토큰의 컨텍스트 창을 지원하지만, 실제 사용 시 다음 사항에 주의해야 합니다.

1. 중요 정보 전진 배치: 가장 핵심적인 컨텍스트는 프롬프트의 마지막이 아닌 앞부분에 배치하세요.
2. 단락 나누기: 100K 토큰이 넘는 문서는 단락별로 나누어 처리한 후 합치는 방식이 더 안정적인 출력을 보장합니다.
3. 캐시 활용: 다회차 대화에서 동일한 접두사 내용은 자동으로 캐싱되며, 캐싱된 입력 가격은 $0.20/M에 불과합니다.
4. 출력 길이 제어: 긴 컨텍스트를 입력할 때는 max_tokens를 적절히 설정하여 불필요한 비용 발생을 방지하세요.

GLM-5 로컬 배포 참고 가이드

자체 인프라에 GLM-5를 배포해야 하는 경우, 주요 배포 방식은 다음과 같습니다.

GLM-5는 BF16 전체 정밀도와 FP8 양자화라는 두 가지 가중치 형식을 제공하며, HuggingFace(huggingface.co/zai-org/GLM-5) 또는 ModelScope에서 다운로드할 수 있습니다. FP8 양자화 버전은 대부분의 성능을 유지하면서도 그래픽 메모리(VRAM) 요구 사항을 크게 낮춰줍니다.

GLM-5 배포에 필요한 핵심 설정은 다음과 같습니다.

• 텐서 병렬화(Tensor Parallel): 8로 설정 (tensor-parallel-size 8)
• VRAM 이용률: 0.85 설정을 권장
• 도구 호출 파서(Tool Call Parser): glm47
• 추론 파서(Reasoning Parser): glm45
• 투기적 디코딩(Speculative Decoding): MTP 및 EAGLE 두 가지 방식 지원

대부분의 개발자에게는 API 호출이 가장 효율적인 방법입니다. 배포 및 운영 비용을 절감하고 애플리케이션 개발에만 집중할 수 있기 때문이죠. 프라이빗 배포가 필요한 시나리오는 공식 문서를 참고하세요: github.com/zai-org/GLM-5

GLM-5 API 호출 요약

GLM-5 핵심 능력 속성표

GLM-5 오픈 소스 생태계의 가치

GLM-5는 Apache-2.0 라이선스로 오픈 소스화되었습니다. 이는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 상업적 자유: 기업은 라이선스 비용 없이 무료로 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다.
• 미세 조정(Fine-tuning) 맞춤화: GLM-5를 기반으로 특정 도메인에 맞춰 미세 조정을 진행하여 산업 전용 모델을 구축할 수 있습니다.
• 프라이빗 배포: 민감한 데이터가 내부 네트워크를 벗어나지 않아 금융, 의료, 정부 기관 등의 보안 규정 요구사항을 충족합니다.
• 커뮤니티 생태계: HuggingFace에는 이미 11개 이상의 양자화 변체와 7개 이상의 미세 조정 버전이 존재하며, 생태계가 지속적으로 확장되고 있습니다.

GLM-5는 Zhipu AI의 최신 플래그십 모델로서, 오픈 소스 대규모 언어 모델 분야에서 새로운 이정표를 세웠습니다.

• 744B MoE 아키텍처: 256개 전문가 시스템을 갖추고 있으며, 추론 시마다 40B 파라미터를 활성화하여 모델 용량과 추론 효율성 사이의 뛰어난 균형을 유지합니다.
• 오픈 소스 최강 에이전트: HLE w/ Tools 50.4%로 Claude Opus를 능가하며, 장기 에이전트 워크플로우를 위해 설계되었습니다.
• 국산 컴퓨팅 자원 훈련: 10만 개의 화웨이 어센드(Ascend) 칩을 기반으로 훈련되어, 국산 컴퓨팅 스택의 최첨단 모델 훈련 능력을 입증했습니다.
• 높은 가성비: 입력 $1/M, 출력 $3.2/M으로 동급 폐쇄형 모델보다 훨씬 저렴하며, 오픈 소스 커뮤니티에서 자유롭게 배포하고 미세 조정할 수 있습니다.
• 200K 초장문 컨텍스트: 전체 코드 베이스와 대규모 기술 문서를 한 번에 처리할 수 있으며, 최대 128K 토큰 출력을 지원합니다.
• 56% 낮은 환각률: Slime 비동기 RL(강화 학습) 사후 훈련을 통해 사실 정확도를 대폭 향상시켰습니다.

APIYI(apiyi.com)를 통해 GLM-5의 다양한 기능을 빠르게 체험해 보시는 것을 추천합니다. 플랫폼 가격은 공식 가격과 동일하며, 충전 추가 증정 이벤트를 통해 약 20% 할인된 혜택을 누리실 수 있습니다.

본 문서는 APIYI Team 기술팀에서 작성하였습니다. 더 많은 AI 모델 사용 튜토리얼은 APIYI(apiyi.com) 도움말 센터를 확인해 주세요.