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Posted on Apr 10 • Originally published at apidog.com

GLM-5.1 vs Claude GPT Gemini DeepSeek: 지푸 AI 모델 성능 비교

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 기준, 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.

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소개

Zhipu AI의 GLM-5.1 (2026년 3월 27일 출시)은 두 가지 측면에서 중요합니다. 오픈 가중치 모델(MIT 라이선스)이고, 100,000개의 Huawei Ascend 910B 칩으로 훈련되었습니다. Nvidia 하드웨어는 전혀 사용되지 않았습니다.

공급망 의존성 또는 맞춤형 모델이 필요한 조직에겐, 이러한 요소들이 벤치마크 점수만큼이나 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. 전체 용량이 크지만 추론 시 매개변수의 일부만 활성화되어 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 기록해 Claude Opus 4.6 대비 3점 낮지만, GPT-5, Gemini, DeepSeek보다 앞섭니다. 5에서 5.1로의 28% 코딩 성능 향상은 후처리 정제 덕분입니다.

인간 선호도 (LMArena)

GLM-5는 LMArena의 텍스트 및 코드 분야에서 오픈 가중치 모델 중 1위를 차지합니다. 클로즈드 모델과도 경쟁 가능한 수준입니다.

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 AI 내부 주장, 독립 검증은 진행 중).

대규모 프로덕션 코딩 에이전트를 운영하는 팀은 이 비용 차이로 인해 경제성이 크게 개선됩니다.

오픈 가중치의 장점

GLM-5.1은 MIT 라이선스 하에 Hugging Face에서 다운로드 가능하며, 팀은 다음을 할 수 있습니다:

다운로드 및 자체 호스팅 (전체 BF16의 경우 약 1.49TB 필요)
도메인별 데이터로 미세 조정
데이터 처리 및 인프라 완전 통제하에 배포
특정 작업에 맞게 모델 아키텍처 또는 후처리 커스텀

단, 744B 매개변수에 1.49TB 저장 공간과 GPU 인프라가 필요하므로 완전한 자체 호스팅은 비용이 높습니다. 대부분의 팀에는 API 접근이 더 적합합니다.

제한 사항

텍스트 전용: GLM-5.1은 텍스트 입력만 처리합니다. 이미지, 오디오, 비디오 처리는 불가합니다. GPT-5.2, Gemini 2.5 Pro 같은 멀티모달 모델과 비교해 사용처가 제한적입니다.

벤치마크 독립성: 코딩 벤치마크는 Claude Code 평가 프레임워크 기반입니다. 독립적인 검증은 추가 진행이 필요합니다.

GLM-5.1 가중치 공개 보류: GLM-5 가중치만 공개 중이며, 5.1은 API로만 제공(게시 시점 기준).

저장 공간: 자체 호스팅에는 1.49TB 필요. 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}}"}]
}

두 API 모두 동일한 {{coding_task}} 변수를 사용합니다. 다음을 직접 비교하세요:

코드 정확성 (정상 동작 여부)
코드 품질 (가독성, 구조화)
응답 길이 (짧을수록 집중)
토큰 사용량 (응답 메타데이터 확인)

비용도 비교하세요: $1.00/$3.20 (GLM-5.1) vs $15.00/$75.00 (Claude Opus 4.6)로, 동일 작업에서 Claude Opus 4.6이 약 20-25배 더 비쌉니다.

GLM-5.1 사용 대상

적합한 경우:

비용 절감과 함께 최첨단 코딩 성능이 필요한 팀
규정 준수, 맞춤화를 위해 오픈 가중치 모델이 필요한 조직
중국 시장 또는 다국어 사용 사례를 개발하는 개발자
최첨단 오픈 모델을 연구하는 연구팀

더 나은 대안이 있는 경우:

멀티모달 사용 사례: GPT-5.2, Gemini 2.5 Pro
비용 무관, 최대 추론력 필요: Claude Opus 4.6
최저가 옵션: DeepSeek V3.2 ($0.27/$1.10)

자주 묻는 질문

GLM-5.1은 OpenAI 호환 API로 제공됩니까?

GLM 모델은 일반적인 SDK와 호환되는 API 형식을 사용합니다. 정확한 엔드포인트 형식은 Zhipu AI 공식 문서를 참고하세요.

Huawei 하드웨어 훈련이 중요한 이유는?

대부분의 최신 모델은 Nvidia A100/H100에서 훈련됩니다. GLM-5.1은 Huawei Ascend 기반에서도 최첨단에 가까운 성능을 입증, Nvidia 인프라의 대안을 보여줍니다.

MIT 라이선스는 상업적 사용이 가능한가요?

네, MIT 라이선스는 상업적 사용, 수정, 배포까지 모두 허용합니다. 이는 대부분의 다른 최첨단 모델 라이선스보다 관대합니다.

GLM-5.1은 최고의 오픈 소스 모델과 비교하면?

GLM-5는 LMArena에서 Llama, Qwen 등 오픈 대안 모델을 제치고 오픈 가중치 모델 중 1위입니다.

200K 컨텍스트 창의 실용성은?

200K 토큰은 약 150,000단어로, 책 한 권, 대규모 코드베이스, 여러 문서 동시 분석에 충분합니다. 문서 분석, 코드베이스 검토 등 긴 컨텍스트가 필요한 작업에 적합합니다.

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