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DeepSeek
DeepSeek offers highly cost-effective open-weight models with strong performance in algorithmic reasoning and competitive programming, alongside a 1M token context window.
AI 도구
GLM-5.2 리뷰
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.
shipped 2026년 6월 22일aifreemium
1토큰당 약 400억 개의 활성 매개변수를 가진 7,440억 개 매개변수 Mixture-of-Experts (MoE) 백본을 특징으로 합니다.
2100만(1M) 토큰 컨텍스트 창과 최대 131,072 토큰의 출력을 제공합니다.
32026년 6월 13일 GLM Coding Plan 사용자에게 출시되었으며, 2026년 6월 16일 MIT 라이선스 하에 오픈 웨이트가 공개되었습니다.
4주로 자율 소프트웨어 엔지니어링, 에이전트 코딩 및 장기적인 작업 실행을 위해 설계되었습니다.
GLM-5.2 at a Glance
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Kimi specializes in long-context processing and agent-oriented workflows, particularly strong in coordinating multi-agent swarms for complex coding tasks.
overview
GLM-5.2란 무엇인가요?
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.
quick facts
주요 정보
| Attribute | Value |
|---|---|
| Developer | Zhipu AI |
| Business Model | Freemium |
| Pricing | Freemium |
| Platforms | API |
| API Available | 예 (Anthropic 호환 엔드포인트) |
| License | MIT 오픈 소스 (오픈 웨이트용) |
| Parameters | 744 billion (MoE, ~40 billion active) |
| Context Window | 1 million tokens |
| Max Output Tokens | 131,072 |
| Training Hardware | Huawei Ascend chips |
| URL | https://www.z.ai/ |
features
GLM-5.2의 주요 기능
GLM-5.2는 복잡한 코딩 및 장기적인 작업에 대한 성능을 최적화하도록 설계된 여러 아키텍처 및 기능적 특징을 통합합니다.
- 1토큰당 약 400억 개의 활성 매개변수를 가진 7,440억 개 매개변수 Mixture-of-Experts (MoE) 백본.
- 2100만(1M) 토큰 컨텍스트 창으로, 대규모 코드베이스 및 광범위한 컨텍스트 정보를 처리할 수 있습니다.
- 3최대 131,072 토큰의 출력으로, 상당한 코드 세그먼트 또는 다중 파일 diff 생성을 용이하게 합니다.
- 4복잡한 문제를 논리적인 단계로 분해하여 STEM 및 수학 문제 해결 능력을 향상시키는 통합 "Thinking Mode"(사고 모드).
- 5작업 요구 사항에 따라 성능과 지연 시간의 균형을 맞추기 위한 두 가지 추론 노력 수준("high" 및 "max").
- 6"IndexShare" 아키텍처는 4개의 스파스 어텐션 레이어마다 동일한 인덱서를 재사용하여 1M 컨텍스트 길이에서 토큰당 FLOPs를 2.9배 감소시킵니다.
- 7개선된 Multi-Token Prediction (MTP) 레이어는 추측 디코딩 수용 길이를 최대 20% 증가시킵니다.
- 8MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공되어, 웨이트에 대한 지역적 또는 기술적 접근 제한이 없습니다.
- 9Anthropic 호환 API 엔드포인트로, Claude Code 및 Cline과 같은 기존 도구에 통합할 수 있습니다.
- 10전적으로 국내 Huawei Ascend 칩을 사용하여 훈련되었습니다.
use cases
GLM-5.2는 누가 사용해야 할까요?
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.
- 1소프트웨어 엔지니어 및 개발 팀: 자율 소프트웨어 엔지니어링, 복잡한 코딩 작업 처리, 프로젝트 수준 코드베이스 인수, 모듈 분리, API 마이그레이션 및 교차 언어 리팩토링과 같은 작업을 위한 여러 파일 간의 일관성 유지.
- 2장기적인 작업 실행이 필요한 개발자: 자동화된 연구, 성능 최적화 및 복잡한 디버깅 시나리오를 포함하여 장기간 지속적인 작업.
- 3대량 텍스트 처리 요구 사항이 있는 조직: 효율성과 가격 책정으로 문서 요약, 콘텐츠 조정 및 분류와 같은 배치 처리 작업에 적합합니다.
- 4미세 조정 프로젝트를 위한 연구원 및 개발자: 오픈 웨이트 모델로서 도메인별 데이터 및 사용자 정의 애플리케이션에 대한 미세 조정을 위한 강력한 기반을 제공합니다.
- 5데이터 주권 요구 사항이 있는 기업: 엄격한 데이터 거버넌스를 가진 조직은 자체 호스팅 배포를 통해 온프레미스에서 GLM-5.2를 실행함으로써 이점을 얻을 수 있습니다.
pricing
GLM-5.2 가격 및 요금제
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.
- 1프리미엄: 특정 계층 세부 정보는 공개적으로 제공되지 않지만, 이 모델은 독점 대안에 비해 비용 효율성이 높은 것으로 알려져 있으며, 오픈 웨이트는 MIT 라이선스 하에 제공됩니다.
competitors
GLM-5.2 대 경쟁 모델
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.
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DeepSeek↗
DeepSeek offers highly cost-effective open-weight models with strong performance in algorithmic reasoning and competitive programming, alongside a 1M token context window.
DeepSeek V4 Flash is significantly cheaper per token than GLM-5.2, while DeepSeek V4 Pro excels in algorithms where GLM-5.2 leads in general software engineering tasks. Both are open-weight and MIT-licensed, targeting developers seeking frontier coding without proprietary lock-in.
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Qwen (Alibaba Cloud)↗
Qwen provides a family of open-weight large language models, including variants optimized for demanding agentic coding and long context windows, with competitive performance against frontier models.
Qwen 3.6 Plus is a top open-weight choice for agentic coding with a 1M token context, similar to GLM-5.2's focus on long-horizon tasks, and is noted for its cost-effectiveness.
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MiniMax↗
MiniMax M3 is a recently released open-weight model that combines frontier-tier coding capabilities with a 1M-token context and native multimodal input support.
MiniMax M3 directly competes with GLM-5.2 in agentic coding and long-horizon task execution, offering similar performance on benchmarks like SWE-Bench Pro, but also includes multimodal capabilities.
4
Kimi specializes in long-context processing and agent-oriented workflows, particularly strong in coordinating multi-agent swarms for complex coding tasks.
Kimi K2.6 is an open-weight model that, like GLM-5.2, targets agentic coding and long-context reasoning, but emphasizes its ability to manage extensive autonomous runs and agent swarms.
❓
자주 묻는 질문
+GLM-5.2는 무엇인가요?
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.
+GLM-5.2는 무료인가요?
GLM-5.2는 프리미엄 모델로 운영됩니다. 특정 가격 계층은 자세히 설명되어 있지 않지만, 오픈 웨이트는 MIT 라이선스 하에 제공되며 코딩 작업에서 비용 효율성이 높은 것으로 인정받고 있습니다.
+GLM-5.2의 주요 기능은 무엇인가요?
GLM-5.2의 주요 기능으로는 7,440억 개 매개변수 Mixture-of-Experts 백본, 100만(1M) 토큰 컨텍스트 창, 최대 131,072 토큰 출력, 고급 추론을 위한 "Thinking Mode"(사고 모드), 그리고 두 가지 추론 노력 수준이 있습니다. 또한 "IndexShare" 아키텍처와 개선된 Multi-Token Prediction 레이어를 통합하며, 오픈 웨이트는 MIT 라이선스 하에 제공됩니다.
+GLM-5.2는 누가 사용해야 하나요?
GLM-5.2는 자율 코딩을 위한 소프트웨어 엔지니어 및 개발 팀, 장기적인 작업 실행이 필요한 개발자, 대량 텍스트 처리 요구 사항이 있는 조직, 미세 조정 프로젝트를 위한 연구원, 그리고 자체 호스팅 배포를 위한 데이터 주권 요구 사항이 있는 기업을 대상으로 합니다.
+GLM-5.2는 다른 대안들과 어떻게 비교되나요?
GLM-5.2는 DeepSeek V4 Pro, Mistral AI (Codestral), MiniMax M3, Moonshot AI (Kimi K2.6)와 같은 모델들과 경쟁합니다. SWE-bench Pro와 같은 일반 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서 종종 선두를 차지하며, 일부 모델보다 더 큰 컨텍스트 창을 제공하고, 멀티모달 경쟁 모델과 달리 텍스트 전용 에이전트 코딩에 중점을 두며, 이 모든 것이 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공됩니다.
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