GLM 5: Claude 4.5 및 최신 AI 모델과 비교하는 혁신적 성능 분석

서론: GLM 5 출시, 새로운 AI 시대의 서막

Zhipu AI(국제적으로 Z.ai로 리브랜딩)는 최신 대규모 언어 모델(LLM)인 GLM 5를 공식 출시하며 새로운 AI 시대의 서막을 열었습니다 . GLM 5는 코딩, 추론, 에이전트 작업 등 다양한 분야에서 혁신적인 성능을 목표로 개발되었으며, 특히 중국의 AI 산업 발전과 반도체 자급자족 노력에 중요한 이정표로 평가받고 있습니다 . 이 모델의 출시는 미국 기술 기업들의 대형 LLM에 대한 직접적인 도전이자, 전 세계 AI 생태계에 새로운 경쟁 구도를 제시하고 있습니다 1. Zhipu AI는 GLM 5가 코딩 벤치마크 테스트에서 Anthropic의 Claude Opus 4.5에 근접하거나 Google의 Gemini 3 Pro를 일부 벤치마크에서 능가하는 성능을 보인다고 밝혀, 향후 자세한 비교 분석에 대한 기대를 모으고 있습니다 .

GLM 5의 핵심 혁신 및 특징

GLM 5는 이전 버전 및 경쟁 모델과 차별화되는 여러 기술 혁신을 포함하고 있습니다. 이 모델은 특히 MoE (Mixture of Experts) 아키텍처를 채택하여, 총 7,450억(745B) 개의 매개변수를 가지며 이 중 440억(44B) 개의 활성 매개변수를 사용합니다. 이는 토큰당 256개의 전문가 중 8개가 활성화되는 구조(5.9% 희소성)이며, 이전 버전인 GLM-4.5의 약 두 배 규모에 해당합니다 1.

또한 GLM 5는 최대 20만(200K) 토큰에 달하는 방대한 컨텍스트 길이를 효율적으로 처리하기 위해 DeepSeek의 희소 어텐션(DSA) 메커니즘을 통합했습니다. 이 기술은 기존 Dense Attention 방식의 계산 오버헤드를 줄여 긴 컨텍스트 처리의 효율성을 극대화합니다 1.

가장 주목할 만한 혁신 중 하나는 국내 제조 칩 기반의 훈련입니다. GLM 5는 Huawei의 플래그십 Ascend 칩과 MindSpore 프레임워크를 사용하여 전적으로 훈련되었습니다 . 이는 미국산 하드웨어로부터의 완전한 독립성을 의미하며, 중국의 AI 인프라 자급자족을 향한 중요한 전략적 움직임으로 평가받고 있습니다 .

성능 면에서 GLM 5는 향상된 코딩 능력1, 복잡하고 다단계적인 장기 에이전트 작업 수행, 최고 수준의 고급 추론 능력1을 제공합니다. 또한 고품질의 미묘한 창의적 콘텐츠를 다양한 스타일로 생성할 수 있는 창의적 글쓰기 능력도 갖추고 있습니다 1. 이러한 다재다능한 능력은 다양한 응용 분야에서 GLM 5의 활용 가능성을 높입니다.

마지막으로, GLM 5는 개방형 모델로 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 출시될 예정입니다. 이는 상업적 배포 및 커뮤니티 기반 연구를 가능하게 하여, LLaMA나 Mistral과 같이 오픈소스 AI 생태계를 재편할 잠재력이 있다는 평가를 받고 있습니다 .

성능 벤치마크 분석: GLM 5의 압도적 우위

본 섹션에서는 Zhipu AI의 최신 대규모 언어 모델인 GLM-5의 상세한 성능 벤치마크 테스트 결과를 분석하고, 주요 경쟁 모델(Claude Opus 4.5, Gemini 3 Pro, GPT-5.2)과의 비교를 통해 GLM-5가 보여주는 압도적인 성능 우위를 제시합니다. GLM-5는 GLM-4.7 모델 대비 상당한 성능 개선을 이루었으며, 추론, 코딩 및 에이전트 작업에서 전 세계 오픈 소스 모델 중 최고 수준의 성능을 달성하여 프론티어 모델들과의 격차를 좁히고 있습니다 2.

Zhipu AI의 공식 HuggingFace 모델 카드에 제시된 주요 벤치마크 결과는 다음과 같습니다 2.

• *: 전체 데이터셋의 점수를 의미 2. †: 모호한 지침이 수정된 Terminal-Bench 2.0의 검증된 버전 2.

GLM-5의 특정 벤치마크 성능 우위 및 열위 분석:

• Humanity's Last Exam (HLE): 텍스트 전용 환경에서는 GLM-5(30.5%)가 Gemini 3 Pro(37.2%)와 GPT-5.2(35.4%)에 비해 낮은 점수를 기록했습니다. 그러나 도구 사용 시 GLM-5는 50.4%로 Claude Opus 4.5(43.4%), Gemini 3 Pro(45.8%), GPT-5.2(45.5%)를 능가하며 선두를 차지했습니다. 이는 GLM-5가 복합적인 문제 해결 및 에이전트 능력에서 강점을 가짐을 시사합니다 2.
• SWE-bench Verified (소프트웨어 엔지니어링): GLM-5는 77.8%를 기록하여 Gemini 3 Pro(76.2%)보다 우수했으나, Claude Opus 4.5(80.9%)와 GPT-5.2(80.0%)보다는 약간 낮은 성능을 보였습니다 2. 그럼에도 불구하고 GLM-5는 실제 프로그래밍 시나리오에서 Claude Opus 4.5에 근접하는 사용성을 제공하며, 오픈 소스 모델 중 최고 수준으로 평가됩니다 3.
• BrowseComp (웹 탐색 및 정보 합성): GLM-5는 75.9%의 점수로 Claude Opus 4.5(67.8%), Gemini 3 Pro(59.2%), GPT-5.2(65.8%)를 모두 능가하며 이 분야에서 1위를 차지했습니다. 이는 GLM-5가 웹 탐색 및 정보 합성 능력에서 탁월한 성능을 발휘하며, 복잡한 웹 기반 작업에 특히 효과적임을 의미합니다 .
• IMOAnswerBench: GLM-5는 82.5%로 Claude Opus 4.5(78.5%)보다 우수했지만, Gemini 3 Pro(83.3%)와 GPT-5.2(86.3%)보다는 다소 낮은 결과를 보였습니다 2.
• GPQA-Diamond (과학적 추론): GLM-5는 86.0%로 Claude Opus 4.5(87.0%)와 유사한 성능을 보였으나, Gemini 3 Pro(91.9%) 및 GPT-5.2(92.4%)에 비해서는 낮은 점수를 기록했습니다 2.
• Vending Bench 2 (장기 전략 계획): GLM-5는 $4,432.12의 순자산을 달성하여 GPT-5.2($3,591.33)를 능가했지만, Claude Opus 4.5($4,967.06) 및 Gemini 3 Pro($5,478.16)보다는 낮은 점수를 보였습니다 2.

주요 벤치마크(MMLU, HumanEval, Hellaswag, GSM8K, MT-bench, AlpacaEval)에 대한 GLM-5의 정보 한계점: GLM-5의 공식 HuggingFace 모델 카드에서 제공하는 상세 벤치마크 결과표에는 MMLU, HumanEval, Hellaswag, GSM8K, MT-bench, AlpacaEval 벤치마크에 대한 GLM-5의 직접적인 점수가 명시되어 있지 않습니다 2. 그러나 GLM-5는 GLM-4.7의 후속 모델이며, GLM-4.7은 다음과 같은 뛰어난 점수를 기록했습니다 4:

• MMLU: 90.1% 4
• HumanEval: 94.2% 4
• GSM8K: 98% 4 GLM-5는 GLM-4.7에 비해 '상당한 개선'을 이루었다고 명시되어 있으므로 2, MMLU, HumanEval, GSM8K 점수 또한 GLM-4.7보다 높거나 유사한 수준을 유지할 것으로 예상됩니다. 이는 GLM-5가 이러한 핵심 능력 평가에서도 전반적으로 우수한 성능을 발휘할 것임을 뒷받침합니다. Hellaswag, MT-bench, AlpacaEval에 대한 GLM-5 및 GLM-4.x 시리즈의 구체적인 점수는 제공된 자료에서 확인되지 않았습니다.

성능 향상의 의미 및 실제 적용 시 이점: GLM-5는 특히 도구 사용 시 HLE, BrowseComp, 그리고 에이전트 및 코딩 관련 벤치마크에서 경쟁 모델과 비교했을 때 강력한 성능을 보여주었습니다 2. 특히 BrowseComp에서의 압도적인 1위는 GLM-5가 웹 기반 정보 처리 및 합성 능력이 매우 뛰어나, 복잡한 정보 검색 및 분석이 필요한 실제 응용 분야에서 큰 이점을 제공할 것임을 시사합니다 . 코딩 분야에서도 Claude Opus 4.5에 근접하는 높은 역량은 개발자 생산성 향상 및 자동화된 소프트웨어 개발 프로세스에 기여할 수 있습니다 3. 이러한 특징적인 성능 향상들은 GLM-5가 단순한 텍스트 생성뿐만 아니라, 복합적인 에이전트 작업 및 문제 해결 능력을 요구하는 다양한 산업 분야에서 핵심적인 역할을 수행할 잠재력을 가지고 있음을 의미합니다.

경쟁 모델과의 비교: Claude 4.5 그리고 그 너머

GLM 5는 Zhipu AI의 최신 플래그십 대규모 언어 모델(LLM)로서, OpenAI의 GPT-5 및 Anthropic의 Claude 모델과 같은 글로벌 선두 주자들과 직접적으로 경쟁하며 전 세계 AI 생태계에 새로운 경쟁 구도를 제시하고 있습니다 1. Zhipu AI는 GLM 5가 코딩 벤치마크에서 Anthropic의 Claude Opus 4.5에 근접하고, 일부 벤치마크에서는 Google의 Gemini 3 Pro를 능가하는 성능을 보인다고 밝혔습니다 .

GLM 5는 특히 에이전트 지능, 고급 추론, 코딩 및 창의적 글쓰기 분야에서 선도적인 성능을 제공하도록 설계되었으며, 이전 모델인 GLM-4.7 대비 상당한 개선을 이루었습니다 . 다음은 GLM 5와 주요 경쟁 모델인 Claude Opus 4.5, Gemini 3 Pro, GPT-5.2의 핵심 벤치마크 테스트 결과를 비교한 표입니다 2.

GLM 5는 여러 핵심 벤치마크에서 강력한 경쟁력을 입증하며 그 차별화된 가치를 보여주었습니다.

• 도구 사용 능력을 통한 에이전트 작업 우위: GLM 5는 Humanity's Last Exam (HLE) 벤치마크에서 도구 사용 시 50.4%를 기록하며 Claude Opus 4.5 (43.4%), Gemini 3 Pro (45.8%), GPT-5.2 (45.5%)를 모두 능가하는 강력한 성능을 입증했습니다 2. 이는 GLM 5가 복잡하고 다단계적인 에이전트 작업을 효과적으로 처리할 수 있는 탁월한 능력을 가졌음을 시사합니다 .
• 웹 탐색 및 정보 합성 (BrowseComp)의 독보적 성능: GLM 5는 BrowseComp 벤치마크에서 75.9%의 최고 점수를 달성하여 Claude Opus 4.5 (67.8%), Gemini 3 Pro (59.2%), GPT-5.2 (65.8%)를 모두 앞섰습니다 . 이는 GLM 5가 웹 정보를 효율적으로 탐색하고 통합하는 능력에서 독보적인 우위를 가지고 있음을 보여주며, 정보 검색 및 요약이 필요한 사용 사례에서 강력한 이점을 제공합니다.
• 고성능 코딩 능력: SWE-bench Verified 벤치마크에서 GLM 5는 77.8%를 기록하여 Gemini 3 Pro (76.2%)를 능가했으며, Claude Opus 4.5 (80.9%)에 근접하는 높은 수준의 코딩 역량을 보였습니다 2. Zhipu AI는 GLM 5가 실제 프로그래밍 시나리오에서 Claude Opus 4.5에 필적하는 사용성을 제공하며, 오픈 소스 모델 중 최고 수준으로 평가된다고 강조합니다 3.
• 추론 및 문제 해결: IMOAnswerBench에서는 82.5%로 Claude Opus 4.5 (78.5%)보다 우수했으나, Gemini 3 Pro (83.3%)와 GPT-5.2 (86.3%)보다는 다소 뒤처졌습니다. 장기 전략 계획 능력을 측정하는 Vending Bench 2에서는 GPT-5.2를 능가하는 순자산을 달성했습니다 2. GPQA-Diamond (과학적 추론) 벤치마크에서는 Claude Opus 4.5와 유사한 성능을 보였으나, Gemini 3 Pro 및 GPT-5.2에 비해서는 낮은 점수를 기록했습니다 2.

GLM 5의 공식 벤치마크 보고서에는 MMLU, HumanEval, GSM8K 등에 대한 직접적인 점수가 명시되어 있지 않지만, 이전 버전인 GLM-4.7이 MMLU 90.1%, HumanEval 94.2%, GSM8K 98%를 기록했던 점을 고려할 때, '상당한 개선'을 이룬 GLM 5 역시 이들 영역에서 매우 강력한 성능을 유지하거나 더 높은 점수를 기록할 것으로 예상됩니다 .

이러한 벤치마크 결과들은 GLM 5가 특히 복잡한 에이전트 작업, 웹 기반 정보 처리, 소프트웨어 개발 및 디버깅 분야에서 강력한 경쟁력을 가진다는 것을 보여줍니다 . GLM 5는 7,450억 개의 매개변수를 가진 MoE 아키텍처와 20만 토큰의 방대한 컨텍스트 창을 통해 복잡한 문제 해결과 대규모 데이터 처리에 최적화되어 있습니다 1.

또한, GLM 5는 Huawei의 Ascend 칩과 MindSpore 프레임워크를 사용하여 훈련되어 미국산 하드웨어로부터의 완전한 독립성을 달성한 전략적 중요성을 가집니다 . MIT 라이선스 하의 오픈 소스 모델로 출시될 예정인 GLM 5는 LLaMA나 Mistral처럼 오픈 소스 AI 생태계를 재편할 잠재력을 가지고 있으며 1, 개발자들이 혁신적인 애플리케이션을 구축할 수 있는 비용 효율적인 기반을 제공할 것으로 기대됩니다 1.

결론적으로 GLM 5는 도구 활용을 통한 에이전트 작업, 웹 탐색, 코딩 등 특정 영역에서 Claude Opus 4.5, Gemini 3 Pro, GPT-5.2와 같은 최상위 모델들과 어깨를 나란히 하거나 능가하는 뛰어난 성능을 입증했습니다 . 이는 GLM 5가 단순한 경쟁자를 넘어 새로운 AI 패러다임을 제시하며, 특히 중국 AI 기술 자립의 중요한 이정표가 될 것임을 보여줍니다 .

결론: GLM 5의 미래와 AI 생태계에 미칠 영향

GLM 5는 Zhipu AI가 선보인 최신 대규모 언어 모델로, 코딩, 추론, 에이전트 작업, 그리고 최대 20만 토큰에 달하는 방대한 컨텍스트 처리 능력에 이르기까지 AI 기술의 여러 핵심 분야에서 혁신적인 발전을 이루었습니다 . 특히 벤치마크에서는 도구 사용 시 Humanity's Last Exam (HLE) 및 BrowseComp에서 경쟁 모델을 능가하는 성능을 입증하며, 복잡한 웹 탐색 및 정보 합성, 다단계 문제 해결 능력에서 독보적인 경쟁력을 보여주었습니다 2. 이러한 뛰어난 성능은 AI 개발의 새로운 지평을 열고, 개발자들이 기존 AI 도구의 한계를 넘어서는 혁신적인 솔루션 개발을 가능하게 할 것입니다 5.

GLM 5의 출시는 단순히 하나의 강력한 모델 등장을 넘어, AI 산업 및 사회 전반에 걸쳐 광범위한 긍정적 영향을 미칠 것으로 전망됩니다. 장기 에이전트 작업 수행 능력 과 고품질 창의적 글쓰기 1는 자율 에이전트, 맞춤형 콘텐츠 생성, 복잡한 프로젝트 관리 등 다양한 응용 분야에서 혁신을 가속화할 잠재력을 가집니다. 또한, 향상된 코딩 능력 1은 소프트웨어 개발 생산성 증진과 자동화된 시스템 구축에 크게 기여하며, 방대한 컨텍스트 창 1은 대규모 연구 자료 분석 및 전문 문서 처리와 같은 고부가가치 영역에서 인류의 역량을 확장시킬 것입니다.

전략적으로, GLM 5는 화웨이의 Ascend 칩과 MindSpore 프레임워크를 기반으로 훈련되어 , 중국의 AI 인프라 자급자족을 향한 중요한 이정표를 세웠습니다. 이는 글로벌 기술 공급망의 안정화와 다양화에 기여하며, 세계 AI 생태계에 새로운 경쟁 구도를 제시하는 중요한 의미를 가집니다 . 더불어, GLM 5가 MIT 라이선스 하에 오픈 소스 모델로 출시될 예정이라는 점 은 LLaMA나 Mistral과 같이 오픈소스 AI 환경을 재편하고 글로벌 개발자 커뮤니티의 혁신을 촉진하는 데 크게 기여할 것입니다 1.

결론적으로, GLM 5는 그 혁신적인 성능과 전략적 중요성을 통해 AI 기술 발전의 새로운 동력을 제공하고 있습니다. 이는 미국 기술 기업들의 대형 LLM에 대한 강력한 도전이자, 전 세계 AI 기술 진보를 가속화하는 핵심 요소로 작용하며, 미래 AI가 가져올 무한한 가능성에 대한 낙관적인 기대를 더욱 높이고 있습니다 . GLM 5의 등장은 AI가 우리 사회와 경제에 통합되는 방식에 근본적인 변화를 가져올 것이며, 인류의 삶을 더욱 풍요롭고 효율적으로 만드는 데 중요한 역할을 할 것입니다.