GLM-4.6 Claude 보다 10배 저렴한 코딩용 AI

ZAI GLM 4.6 모델: 성능, 비용 및 실사용 후기 종합

Reddit 등 일부 커뮤니티에서는 개인정보 보호에 대한 우려를 제기하는 의견이 있습니다. 하지만 실제 테스트 결과 코딩 성능 자체는 매우 뛰어난 것으로 보입니다. Claude와 비교했을 때 성능이 떨어지지 않으면서, 현재 50% 할인 프로모션을 통해 GLM Coding Lite Plan을 연간 $36에 구독할 수 있습니다. (레퍼럴 적용 시 약 $33)

핵심 요약: ZAI의 GLM 4.6 모델은 Claude Sonnet 4와 유사한 성능을 보이면서도 토큰 비용은 1/8 수준에 불과합니다. 긴 컨텍스트 창을 지원하며, 특히 코드 관련 벤치마크에서 강력한 성능을 보여 가성비 높은 대안으로 주목받고 있습니다.

1. Introduction and the Current AI Landscape

최근 새로운 open-weight 모델의 부재 속에서 ZAI가 개발한 GLM 4.6 모델의 등장은 시장에 새로운 활력을 불어넣고 있습니다. 기존 AI 모델 시장은 막대한 자본을 가진 Frontier Labs가 주도했지만, 높은 비용이라는 장벽이 있었습니다. 반면 Deepseek과 같은 연구 중심 랩은 소프트웨어 개발 역량이 부족하여 사용자 친화적이지 않은 인터페이스를 제공하는 한계가 있었습니다. ZAI는 이러한 문제점들을 보완하여 API 및 구독 서비스를 통해 사용자 친화적인 접근 방식을 제공합니다. 특히 GLM 4.6은 Claude Sonnet 4와 대등한 성능을 훨씬 저렴한 비용으로 제공하여 AI 모델의 접근성을 높이고 다양한 분야에서의 기술 활용을 촉진할 잠재력을 보여줍니다.

2. ZAI's GLM 4.6 and its Advantages

ZAI는 다양한 벤치마크에서 높은 점수를 기록하는 모델을 개발할 뿐만 아니라, 실제 제품에 대한 깊은 이해를 바탕으로 사용자 중심의 서비스를 제공합니다. 다른 연구소들과 달리 ZAI는 사용자가 쉽게 접근하고 활용할 수 있는 API와 구독 서비스를 제공하여 클라우드 코드 비용 절감에 기여합니다. GLM 4.6 모델은 Kilo code 벤치마크에서 Claude Sonnet 4를 상대로 48.6%의 승률을 기록하며, 비슷한 성능을 1/5 이하의 가격으로 제공합니다. 특히 출력 토큰 비용은 1/8 수준으로 매우 저렴하여, 클라우드 모델의 합리적인 대안으로 평가받고 있습니다.

4. GLM 4.6: Advanced Features and Improvements

GLM 4.6은 이전 버전에 비해 여러 주요 개선 사항을 포함합니다.

• 긴 컨텍스트 창: 최대 200k 토큰까지 지원하여 더 많은 정보를 한 번에 처리하고 복잡한 작업 수행 능력을 향상시켰습니다.
• 성능 향상: 코드 벤치마크에서 더 높은 점수를 획득했으며, 실제 애플리케이션에서도 더 나은 성능을 보입니다.
• 호환성: Claude Code와 유사한 엔드포인트를 제공하여 사용자가 쉽게 기존 워크플로우에 통합할 수 있도록 지원합니다.
• 추론 능력 강화: 추론 능력이 향상되고, 추론 과정에서 도구 사용을 지원하여 에이전트 프레임워크 내에서 더욱 효과적으로 작동하며 글쓰기 능력 또한 개선되었습니다.

5. Performance Benchmarks and Comparisons

GLM 4.6은 다양한 벤치마크에서 인상적인 성능을 보여줍니다. AIME 벤치마크에서는 Sonic 4.5를 능가했으며, GPQA에서는 Sonic 4를 앞질렀습니다. Live code bench와 HL 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보였고, Anthropic 모델과 비교 시 SWE bench를 제외한 대부분의 벤치마크에서 대등하거나 더 나은 결과를 기록했습니다. 특히 코드 관련 벤치마크에서 강점을 보이며, 이전 버전에 비해 상당한 개선을 이루었습니다.

6. Practical Performance and Token Usage

벤치마크 점수 이상으로 실제 사용 환경에서의 성능이 중요합니다. GLM 4.6은 여러 파일을 다루는 복잡한 작업에서도 컨텍스트를 잃거나 환각 현상을 보이는 문제없이 일관성을 유지합니다. ZAI는 모든 테스트 질문과 에이전트 궤적을 Hugging Face에 공개하여 투명성을 확보하고 있습니다.

월 $3의 저렴한 코딩 플랜을 통해, 아키텍처 설계 등 복잡한 작업은 GPT-4를 사용하고 실제 구현은 GLM 4.6을 활용함으로써 일상적인 코딩 작업 비용을 50~100배 절감할 수 있습니다. 전체 작업량의 80%만 처리하더라도 투자 수익은 매우 높습니다.

7. Testing GLM 4.6 with Kilo Code and Open Code

Kilo code와 Open Code를 사용한 실제 테스트에서 GLM 4.6은 인상적인 성능을 보여주었습니다.

• Kilo code: 새로운 Activity API 데모 생성 과정에서 웹 검색을 통해 필요한 정보를 찾고 정확한 코드를 생성하는 능력을 입증했습니다.
• Open Code: 이미지 스튜디오 데모 실행 중, 다른 모델보다 한발 더 나아가 줌 기능과 같은 추가 기능을 스스로 구현했습니다. 또한 클라이언트 측 예외를 처리하고 설정 파일의 오류를 수정하는 등 뛰어난 문제 해결 능력을 보여주었습니다.

작업 속도는 다소 느린 편이지만, 때로는 UI 품질 측면에서 Cloud 모델보다 더 나은 결과물을 제공하기도 했습니다.