GLM 5, 드디어 공개되다! 미래 AI의 새로운 지평을 열다

서론: GLM 5, 드디어 공개되다!

2026년 2월, 인공지능(AI) 업계에 일대 지각변동이 예고되었습니다. 중국의 AI 선두 주자 Z.ai(前 지푸 AI)가 차세대 플래그십 대규모 언어 모델(LLM)인 'GLM-5'의 출시를 앞두고 있다는 소식이 전해지면서 시장의 이목이 집중되고 있습니다. GLM-5는 2026년 초부터 오픈소스 개발 노력을 통해 그 존재감을 드러내기 시작했으며 1, 기술 커뮤니티와 시장은 뜨겁게 달아오르고 있습니다 .

Z.ai의 차세대 LLM 'GLM-5' 공개를 알리는 그래픽

특히 주목할 점은 2026년 2월 10일경, Z.ai가 '포니 알파(Pony Alpha)'라는 가명으로 GLM-5를 깜짝 공개했다는 AI 타임스의 보도입니다 2. 이는 모델 성능 평가와 여론이 기업 및 국가 이미지에 미칠 영향을 방지하기 위한 Z.ai의 전략적 판단으로 해석됩니다 2. 현재 GLM-5는 활발하게 훈련 중이며, Z.ai의 창립자 탕지에(Tang Jie)는 내부 서한을 통해 기업공개(IPO) 수익이 연구 개발 가속화에 사용되고 있음을 확인했습니다 3.

GLM-5의 기술적 중요성은 그 아키텍처와 규모에서 잘 드러납니다. 이 모델은 DeepSeek-V3/V3.2 아키텍처를 채택했으며, 희소 어텐션(Sparse Attention, DSA) 및 다중 토큰 예측(Multi-Token Prediction, MTP) 메커니즘을 통합하고 있습니다 . 총 7450억 개에 달하는 파라미터 수는 이전 GLM-4.7의 두 배에 달하는 규모로 4, Z.ai가 AI 기술 혁신에 얼마나 많은 투자를 하고 있는지 보여줍니다. GLM-5의 출시는 인공지능 분야에 새로운 기준을 제시하며 큰 기대를 모으고 있습니다.

본론 1: GLM-5의 핵심 기능과 혁신 기술

GLM-5는 DeepSeek-V3/V3.2 아키텍처를 채택하고, 이전 모델인 GLM-4.7 대비 두 배에 달하는 7450억 개의 파라미터를 탑재하여 그 규모 면에서 압도적인 발전을 이루었습니다 4. 이러한 대규모 확장은 모델의 복잡한 연산 및 학습 능력을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.

GLM-5 파라미터 규모 비교

효율성을 극대화하기 위해, GLM-5는 78개의 트랜스포머 디코더 레이어로 구성된 혼합 전문가(MoE) 구조를 사용합니다 5. 이 중 첫 3개 레이어는 밀집(Dense) 구조이며, 나머지 레이어에서는 256개의 전문가(expert) 중 8개를 활성화하는 방식을 채택하여 자원 활용의 효율성을 높였습니다 5.

또한, GLM-5는 희소 어텐션(Sparse Attention, DSA) 및 다중 토큰 예측(Multi-Token Prediction, MTP)과 같은 진보된 메커니즘을 통합하여 성능을 최적화했습니다 . 이러한 기술들은 모델이 장문의 텍스트를 더 효율적으로 처리하고 예측 정확도를 높이는 데 기여합니다.

컨텍스트 윈도우는 최대 202K(20만 2천) 토큰을 지원하여 장문 처리 능력이 대폭 향상되었으며, 154,880개의 어휘 크기를 갖춰 언어 이해 및 생성의 폭을 넓혔습니다 5. 이러한 특징들을 통해 GLM-5는 코딩, 추론, 에이전트 워크플로우 등 다양한 분야에서 강력한 성능을 발휘할 것으로 기대를 모으고 있습니다 . 특히, 공개된 '포니 알파(Pony Alpha)'는 SVG 생성 및 플레이 가능한 '포켓몬 루비' 구현과 같은 뛰어난 코딩 및 추론 능력을 선보였습니다 2. GLM-5는 GPT-5 및 Claude와 같은 경쟁 모델들과의 성능 격차를 줄이는 것을 목표로 합니다 3.

GLM-5가 가져올 변화와 산업적 영향

GLM-5는 Zhipu AI의 차세대 주력 대규모 언어 모델(LLM)로서 사회 및 산업 전반에 걸쳐 상당한 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 특히 'Pony Alpha' 테스트를 통해 입증된 강력한 코딩 및 추론 능력5을 기반으로 다양한 산업 분야에 혁신적인 파급 효과를 미치고, AI 시장의 경쟁 구도를 변화시킬 것입니다.

1. GLM-5의 주요 활용 산업 분야 및 파급 효과

GLM-5는 DeepSeek의 DSA(희소 어텐션 메커니즘) 및 MTP(다중 토큰 예측) 아키텍처를 계승하며 총 745B(활성 44B) 파라미터를 사용하고 202K 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원합니다4. 이러한 기술적 특징은 다음 산업 분야에서 혁신을 주도할 것으로 전망됩니다.

• 소프트웨어 개발 및 코딩 생산성 향상: GLM-5의 가장 두드러지는 강점은 코딩 능력에 있습니다5. 'Pony Alpha'는 단일 프롬프트로 기능하는 애플리케이션을 생성하고, Minecraft와 같은 복잡한 코딩 작업에서 견고함을 보였습니다5. 또한, GLM-4.x 시리즈는 SWE-bench와 같은 코딩 벤치마크에서 우수한 성적을 기록했으며, HTML, SVG, Python 등으로 미니게임, 물리 시뮬레이션, 프레젠테이션 등을 생성할 수 있습니다6. 이는 소프트웨어 개발 주기 단축, 자동화된 코드 생성 및 디버깅 지원, 개발 생산성 향상에 크게 기여할 것입니다.
• 수학적 추론 및 과학 연구 역량 강화: GLM-4.7은 AIME 2025, HMMT 등 수학 및 올림피아드 스타일 추론 벤치마크에서 매우 높은 점수를 기록했습니다7. 이는 복잡한 문제 해결, 알고리즘 설계, 그리고 과학 연구 분야에서의 가설 설정 및 데이터 분석 지원에 활용될 잠재력을 의미합니다.
• 에이전트 시스템 및 자동화 기술 고도화: GLM-4.7은 TAU-Bench, Terminal Bench, BrowseComp와 같은 에이전트 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보였습니다7. 'Interleaved Thinking' 및 'Preserved Thinking'과 같은 고급 추론 기능은 복잡한 다단계 작업을 안정적으로 자동화하고, 지능형 비서 및 자율 시스템 구축에 중요한 역할을 할 것입니다8.
• 콘텐츠 생성 및 UI/UX 디자인 혁신 촉진: GLM-4.7의 'Vibe Coding' 기능은 더 깔끔하고 현대적인 웹 페이지 및 보기 좋은 슬라이드 생성을 지원하며, 이는 UI/UX 디자인 및 다양한 형태의 디지털 콘텐츠 제작에 활용될 수 있습니다8. 선행 모델인 GLM-4.5V의 강력한 멀티모달 기능(이미지 캡셔닝, 스토리텔링)을 통해, GLM-5도 향후 멀티모달 기능을 통합할 경우 시각적 콘텐츠 생성 분야에서도 큰 영향력을 발휘할 수 있습니다9.
• 교육 및 비즈니스 분석 분야에서의 활용 증대: GLM-4.5V의 사례에서 볼 수 있듯이, 수학 문제 해설, 과학 실험 분석, 의료 차트 해석, 비즈니스 대시보드 분석 등 교육 콘텐츠 생성 및 데이터 기반 의사결정 지원 분야에서도 활용 가능성이 높습니다9.

2. GLM-5가 가져올 주요 시장 변화

GLM-5는 기술적 효율성과 비용 경쟁력을 바탕으로 AI 시장에 다음과 같은 주요 변화를 가져올 것입니다.

• 효율적인 개발 환경 구축: DSA를 통한 장문 처리 효율성 증대(추론 비용 40~50% 절감, 성능 손실 1% 미만)와 MTP를 통한 토큰 생성 속도 2~3배 증가는 개발자들이 더 빠르고 비용 효율적으로 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다5.
• 비용 효율적인 AI 도입으로 인한 시장 확장: GLM-4.7이 Claude Sonnet 4.5 대비 5배 저렴한 입력 비용과 6.8배 저렴한 출력 비용을 제공하는 것처럼, GLM-5 또한 경쟁력 있는 가격으로 고급 AI 기능을 제공하여 더 많은 기업과 개발자들이 LLM을 도입할 수 있도록 할 것입니다7.
• 자연어 프롬프트 기반 혁신적인 제품 및 서비스 창출 가속화: 자연어 프롬프트만으로 복잡하고 기능적인 애플리케이션을 생성하는 능력은 신속한 프로토타이핑을 가능하게 하며, 혁신적인 소프트웨어 제품 및 맞춤형 도구의 등장을 가속화할 것입니다4.
• AI 산업 내 경쟁 구도 변화 및 기술 상향 평준화: Zhipu AI의 "오픈소스 + 최적화" 전략은 DeepSeek과 같은 오픈소스 기술 재활용 및 효율성 증대에 중점을 두며, 이는 AI 산업이 단순히 파라미터 크기 경쟁을 넘어 추론 효율성과 특정 분야 성능으로 전환하고 있음을 시사합니다5. 이는 전체 시장의 기술 수준을 높이고 경쟁을 심화시킬 것입니다.

3. 시장 반응 및 전문가 의견

GLM-5의 출시는 다음과 같은 시장 반응과 전문가 의견을 통해 그 중요성을 입증하고 있습니다.

• 긍정적인 시장 반응 및 투자 증가: GLM-5의 아키텍처 및 성능에 대한 소식이 알려지면서, Zhipu AI의 주가는 이틀 만에 60% 가까이 폭등하며 시장의 높은 기대감과 투자자들의 신뢰를 반영했습니다4.
• 개발자 커뮤니티의 높은 관심: 'Pony Alpha'라는 익명 모델이 OpenRouter에 등장하여 뛰어난 코딩 및 추론 능력을 선보였을 때, 개발자 커뮤니티에서는 이 모델이 GLM-5의 테스트 버전일 것이라는 추측이 지배적이었으며, 이는 GLM-5에 대한 높은 기대를 보여줍니다4.
• 다른 LLM들과의 경쟁 심화 ('AI 춘절 대전'): GLM-5의 출시 시기는 DeepSeek의 새로운 모델, Qwen 3.5, MiniMax M2.2 등 다른 주요 LLM들의 업데이트와 겹쳐, 치열한 시장 경쟁이 예상됩니다4. 이는 각 모델이 성능, 비용 효율성, 특정 기능 등에서 차별화를 꾀해야 함을 의미합니다.
• Zhipu AI의 효율성을 강조하는 기술 철학: Zhipu AI의 창립자인 탕제(唐杰)는 단순히 모델 규모를 확장하는 것을 "가장 손쉬운 게으른 방식"으로 보고, 효율성을 최우선으로 하는 접근 방식을 강조했습니다5. 이러한 철학은 GLM-5의 MoE, DSA, MTP 등의 아키텍처 선택에 잘 나타나 있으며, AI 산업의 새로운 발전 방향을 제시하고 있습니다.
• AI 모델 출처 및 기술적 주장에 대한 투명성 및 검증의 중요성: 과거 Solar-Open-100B와 GLM-4.5-Air 간의 파생 모델 논란이 있었고, 이는 조경현 교수(NYU)의 통계적 검증을 통해 독립적으로 학습되었음이 밝혀진 바 있습니다10. 이 사건은 AI 커뮤니티 내에서 모델의 출처와 기술적 주장에 대한 투명하고 엄격한 검증의 중요성을 부각시키며, Zhipu AI와 같은 선도 기업에게는 신뢰 구축이 필수적임을 보여줍니다.

GLM-5는 코딩 및 추론 능력에 특화된 효율적인 아키텍처와 비용 경쟁력을 바탕으로 소프트웨어 개발, 과학 연구, 자동화 시스템 등 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도할 것으로 예상됩니다. 초기 멀티모달 능력의 부재는 AIGC 창작 분야에서의 즉각적인 활용을 제한할 수 있지만, Zhipu AI의 기존 멀티모달 모델(GLM-4.5V)의 존재는 향후 통합 가능성을 시사합니다9. 전반적으로 GLM-5는 AI 산업의 경쟁 환경을 더욱 치열하게 만들고, 효율성과 실용성을 중시하는 새로운 기술 발전의 흐름을 가속화할 것입니다.

GLM-5의 사회 및 산업적 영향

결론: 미래를 향한 GLM-5의 비전

GLM-5의 출시는 단순한 신규 모델 공개를 넘어, AI 산업의 미래 발전 방향을 제시하는 중요한 이정표가 될 것입니다. 강력한 코딩 및 추론 능력, DeepSeek-V3 아키텍처를 계승한 효율적인 DSA 및 MTP 메커니즘, 그리고 202K에 달하는 컨텍스트 윈도우는 소프트웨어 개발, 과학 연구, 자동화 시스템 등 광범위한 산업 분야에 혁신적인 변화를 가져올 장기적인 가치를 지닙니다. 특히, DSA를 통한 추론 비용 절감 및 MTP를 통한 토큰 생성 속도 증가는 AI 애플리케이션 구축의 효율성을 극대화하며5, GLM-4.7이 보여준 비용 경쟁력처럼7, AI 도입의 문턱을 낮출 것입니다. 나아가 자연어 프롬프트만으로 복잡한 애플리케이션을 생성하는 능력은 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.

Zhipu AI는 GLM-5를 통해 단순한 파라미터 크기 경쟁을 넘어 효율성과 실용성에 중점을 둔 AI 발전의 새로운 비전을 제시합니다. 창립자 탕지에의 "모델 규모 확장만으로는 안 된다"는 철학5은 MoE, DSA, MTP와 같은 아키텍처 선택에 잘 반영되어 있으며, 이는 AI 기술이 더 빠르고, 저렴하며, 접근하기 쉬워야 한다는 메시지를 던집니다. 이러한 접근 방식은 AI 시장에서 GPT-5 및 Claude와 같은 선두 주자들과의 경쟁 구도를 더욱 심화시키면서도3, 산업 전반의 기술 상향 평준화를 촉진할 것입니다5.

시장의 폭발적인 반응4과 '포니 알파'를 둘러싼 개발자 커뮤니티의 뜨거운 관심은 GLM-5가 가져올 미래 변화에 대한 기대를 여실히 보여줍니다. GLM-5는 DeepSeek의 새로운 모델, Qwen 3.5 등과 함께 'AI 춘절 대전'으로 불리는 치열한 경쟁 속에서4, 비용 효율성과 성능의 균형을 통해 AI 기술의 대중화를 선도하고, AI가 인간의 삶과 비즈니스에 더욱 깊숙이 통합되는 미래를 앞당길 핵심 동력이 될 것입니다. 이러한 효율성 중심의 접근 방식은 장기적으로 AI 생태계를 더욱 견고하고 지속 가능하게 만들며, 예측 불가능한 혁신의 물결을 계속해서 만들어낼 것입니다.