GLM-5.2는 Zhipu AI의 7,500억 개 매개변수 오픈 소스 대규모 언어 모델로, 비용 효율성과 장기적인 작업 실행에 중점을 둔 코딩 작업을 위해 설계되었습니다.
핵심 포인트
Stork’s verdict on GLM-5.2
GLM-5.2 reviewed by Stork AI · stork.ai/ko/glm-5-2
API 문서
API 제공 여부
overview
GLM-5.2는 Zhipu AI가 개발한 대규모 언어 모델 도구로, 개발자와 조직이 복잡한 코딩 작업과 장기적인 소프트웨어 엔지니어링 워크플로우를 실행할 수 있도록 합니다. 7,440억 개 매개변수 Mixture-of-Experts 아키텍처를 특징으로 하며 자율 소프트웨어 개발을 지원합니다. 토큰당 약 400억 개의 활성 매개변수를 가진 이 모델은 2026년 6월 13일 GLM Coding Plan 사용자에게 출시되었으며, 2026년 6월 16일 MIT 라이선스 하에 오픈 웨이트가 공개되었습니다. GLM-5.2는 특히 장기간 지속적인 작업이 필요한 작업에서 에이전트 코딩 및 비용 효율성 측면에서 독점 모델에 도전하도록 설계되었습니다.
features
GLM-5.2는 복잡한 코딩 및 장기적인 작업에 대한 성능을 최적화하도록 설계된 여러 아키텍처 및 기능적 특징을 통합합니다.
use cases
GLM-5.2는 대규모 컨텍스트 창, 고급 추론 및 비용 효율적인 오픈 소스 모델의 이점을 누릴 수 있는 특정 사용자 그룹 및 애플리케이션을 위해 설계되었습니다.
pricing
GLM-5.2는 프리미엄 모델로 운영됩니다. API 액세스 또는 관리형 서비스에 대한 특정 계층별 가격 세부 정보는 공개적으로 자세히 설명되어 있지 않지만, 이 모델은 독점 대안에 비해 비용 효율성이 높은 것으로 인정받고 있습니다. GLM-5.2의 오픈 웨이트는 MIT 라이선스 하에 제공되어 직접적인 라이선스 비용 없이 무료 자체 호스팅 및 개발이 가능합니다.
유사한 도구
GLM-5.2는 규모, 컨텍스트 및 오픈 소스 가용성을 결합하여 대규모 언어 모델, 특히 코딩 및 장기적인 작업에 중점을 둔 경쟁 환경에서 자체적으로 자리매김하고 있습니다.
DeepSeek offers a range of highly capable, cost-effective open-weight models specifically designed for coding and reasoning, with strong performance on benchmarks.
DeepSeek-V4 Pro (1.6T total, 49B active) and DeepSeek-Coder-V2 (236B total, 21B active) are open-weight models with MIT or Apache 2.0 licenses, similar to GLM-5.2's open-source nature. DeepSeek models are known for their competitive pricing, with V4 Flash being particularly cost-efficient, and offer long context windows (1M for V4, 128K for Coder-V2), comparable to GLM-5.2's 1M context window.
Mistral AI provides a family of powerful, efficient, and cost-effective models, with specialized variants like Codestral specifically optimized for coding tasks.
Mistral offers a freemium chat product and competitive API pricing, similar to GLM-5.2's freemium model and focus on cost-effectiveness. Codestral is a coding-focused model, directly competing with GLM-5.2's primary use case, and Mistral models support long context windows (e.g., 128K for Mistral Small 3.1).
Code Llama is a family of open-source large language models specifically fine-tuned by Meta for code generation, infilling, and understanding natural language instructions about code.
Code Llama is open-source and free for research and commercial use, directly aligning with GLM-5.2's open-source and cost-effective nature. While its parameter counts vary (e.g., 7B to 70B), it offers strong coding performance and supports large input contexts (up to 100K tokens), making it a direct competitor for coding tasks.
Qwen is a series of open-weight, multimodal LLMs from Alibaba Cloud with strong coding capabilities and support for long-context reasoning and multilingual tasks.
Qwen models, such as Qwen3-Coder-480B-A35B (480B total / 35B active), are open-weight (Apache 2.0) and excel in coding benchmarks, similar to GLM-5.2's focus. They offer long context windows (256K natively, expandable to 1M via Yarn), making them strong alternatives for complex coding and agentic workflows.
