GLM 4.7 성능 총정리: 가격·후기·GPT/클로드/제미나이 비교까지

주요 성능 지표와 모델 특징

GLM-4.7의 핵심 메시지는 명확합니다: ‘코딩’과 ‘복잡한 추론’, 그리고 ‘에이전트형 작업 수행’에서 전작 대비 확실하게 체감되는 개선을 만들었다는 점입니다. 단순히 벤치마크 점수만 올린 모델이라기보다, 실제 개발 업무에서 발생하는 문제(맥락 유실, 멀티턴 작업 중 논리 붕괴, 툴 호출 실패 등)를 줄이는 방향으로 설계가 강화된 것으로 보입니다. 특히 길어진 컨텍스트와 추론 안정성 개선이 결합되면서, 장문 문서 기반 작업이나 다파일 프로젝트 맥락을 한 번에 다루는 시나리오에서 장점이 또렷해졌습니다.

GLM-4.7은 Mixture-of-Experts(MoE) 구조를 채택했습니다. 총 파라미터는 약 3550억~3580억 수준이지만, 추론 시 활성화되는 파라미터는 320억 수준으로 알려져 있습니다. 이 구조는 초거대 모델급 표현력을 유지하면서도 추론 비용을 현실적으로 낮추려는 선택으로 해석됩니다. 또한 컨텍스트 길이는 최대 200,000 토큰, 출력은 최대 128,000 토큰까지 지원해 장문 입력·출력 모두 상위권입니다.

긴 맥락을 ‘그냥 길게’ 지원하는 것보다 중요한 건, 긴 세션에서도 모델이 논리를 유지하느냐인데, GLM-4.7은 여기에 초점을 둔 개선을 공식적으로 제시했습니다. 내부적으로 ‘Interleaved Thinking’(툴 호출 또는 응답 전 추가 사고)과 ‘Preserved Thinking’(이전 턴의 사고 흐름을 유지) 같은 고급 추론 모드를 도입해, 여러 턴을 오가는 문제 해결에서 일관성을 잃지 않도록 설계했습니다. 실무에서는 “모델이 모르기 때문”보다 “하던 중 맥락을 잃어서” 실패하는 경우가 많다는 점에서, 이 개선 방향은 매우 실용적입니다.

지식·추론 성능(대표 지표)

GLM-4.7은 일반 지식과 전문 추론 벤치마크에서도 최상위권에 근접합니다. MMLU-Pro에서 84.3점, GPQA-Diamond에서 85.7점 등 높은 수치를 기록했고, 수학·이공계 추론을 요구하는 AIME 2025에서 95.7로 강한 모습을 보였습니다. 특히 Humanity’s Last Exam(HLE)에서는 도구 사용을 병행할 때 42.8% 정답률을 기록했는데, GLM-4.6 대비 12.4%p 향상된 수치로 소개됩니다.

핵심만 짚어보면 아래와 같습니다.

MMLU-Pro 84.3, GPQA-Diamond 85.7 등 지식·추론 지표가 GPT-4급에 근접합니다.
AIME 2025 95.7, HMMT 2025 93점대 등 수학·이공계 추론에서 강점을 보입니다.
HLE w/Tools 42.8%로, 전작 대비 큰 폭으로 개선됐습니다.
BrowseComp는 기본 52.0%이며, 특정 모드에서 67.5%까지 상승하는 결과가 제시됩니다.\

코딩 성능: GLM-4.7이 가장 강하게 밀어붙이는 영역

GLM-4.7의 최대 강점은 코딩이며, 특히 ‘실전형 코딩 에이전트’ 관점에서 평가가 쏠립니다. 대표적으로 SWE-bench Verified에서 73.8%를 기록해 전작 대비 5.8%p 향상됐고, 다국어 환경을 반영한 SWE-bench Multilingual에서도 66.7%로 전작 대비 12.9%p 상승했습니다. 코딩을 단일 문제 풀이로만 보지 않고, 영어·비영어 혼용, 지시사항+코드+추론이 섞인 실무 상황으로 확장했을 때 성능이 좋아졌다는 점이 강조됩니다.

TerminalBench 2.0에서도 24.5%에서 41.0%로 +16.5%p 상승했다고 소개되는데, 이 지표는 단발성 코드 생성이 아니라 터미널 명령을 연속적으로 수행하며 상태를 유지하는 능력을 봅니다. GLM-4.7은 이 영역에서 명령 실행 순서 혼동, 상태 유실, 오류 후 붕괴 같은 문제가 줄어들고 재시도 품질이 좋아졌다는 사용자 반응이 이어졌습니다. 한 마디로, “데모용 코딩”에서 “지속 가능한 작업”으로 한 단계 이동했다는 해석이 가능한 지점입니다.

또한 LiveCodeBench v6에서 84.9%, τ²-Bench(툴 활용 에이전트 평가)에서 87.4% 등, 실전 기반 평가에서도 오픈소스 최고 수준의 성적이 제시됩니다.

가격 정책 및 접근 방법

GLM-4.7은 MIT 라이선스의 오픈 가중치 모델로 공개되어, 모델을 직접 내려받아 실행하거나 기업이 자체 호스팅하는 방식도 가능합니다. Hugging Face와 ModelScope 등에서 가중치 접근이 가능하며, 상업적 이용도 자유로운 형태로 알려져 있습니다. 다만 모델 크기가 크고(4-bit 양자화 시에도 수십 GB), 추론을 위해 대규모 GPU 메모리가 필요해 개인 로컬 실행은 현실적으로 부담이 크다는 피드백도 있습니다.

현실적인 접근 경로는 크게 두 가지로 정리됩니다. 하나는 Z.ai의 클라우드 API를 활용하는 방식이고, 다른 하나는 파트너(예: Novita) 등을 통한 API 호출입니다. 가격 측면에서는 경쟁 모델 대비 “저렴함”이 강점으로 제시됩니다. Novita 기준으로 입력 100만 토큰당 0.60달러, 출력 100만 토큰당 2.20달러 수준이 언급되며, 월 3달러의 “GLM Coding Plan” 같은 구독형 모델도 소개됩니다. 이는 유사 용도의 코딩 도우미 구독 대비 1/7 수준이라는 메시지와 함께, 사용량 할당이 더 넉넉하다고 설명됩니다.

핵심을 정리하면 아래와 같습니다.

오픈소스(MIT) 기반이라 가중치를 직접 내려받아 사용할 수 있습니다.
API 기반 접근도 가능하며, 입력/출력 토큰 단가가 경쟁 모델 대비 낮게 제시됩니다.
월 $3 코딩 플랜 등 구독형 옵션이 있어 비용 장벽이 낮습니다.
다만 로컬 실행은 하드웨어 요구사항이 높아 개인 사용자에게는 부담일 수 있습니다.

실제 사용자 후기 및 커뮤니티 반응

커뮤니티 반응에서 가장 많이 반복되는 평가는 “오픈소스 코딩 모델 중 현재 최상급”이라는 문장입니다. 특히 GLM-4.6에서 지적되던 부분—예를 들어 멀티턴 작업에서 논리 흐름이 끊기거나, 에이전트 루프에서 상태가 날아가는 문제—가 GLM-4.7에서 눈에 띄게 줄었다는 후기가 많습니다. “긴 세션을 가정하고 훈련된 느낌”이라는 표현처럼, 개발 작업의 실전 조건을 의식한 개선이 체감된다는 반응이 이어집니다.

다만 모든 반응이 장밋빛은 아닙니다. 모델 규모가 큰 만큼 로컬 추론 환경에서는 속도가 느려 실용성이 떨어졌다는 경험담도 있고, 에이전트 도구(Claude Code류)와 연동해 쓸 때 성능은 만족스럽지만 응답 딜레이가 길다는 의견도 있습니다. 요약하면 “성능은 놀랍지만, 무겁다”는 관점이 함께 존재합니다. 그럼에도 불구하고 오픈소스 모델로서 GPT·Claude 계열과의 격차를 크게 줄였다는 점은 대부분 공감하는 분위기입니다.

GLM-4.7의 특화 분야 및 활용 사례

GLM-4.7은 ‘만능 잡담형 챗봇’보다는, 개발 업무에 바로 투입되는 ‘실무형 AI 파트너’로 설계된 모델에 가깝습니다. 특히 코딩, 복잡 추론, 툴 기반 에이전트 작업의 조합이 강점으로 반복해서 제시됩니다. 이 모델이 잘 맞는 상황은 “한 번에 끝나는 질문”보다 “여러 단계로 이어지는 작업”입니다.

예를 들어, “웹사이트를 만들어줘” 같은 요청에서 단순히 코드 조각을 내주는 것이 아니라, 요구사항을 분해해 구조를 잡고 파일 단위로 코드를 생성하며, 필요하면 DB나 주변 연동까지 포함해 완결된 실행 코드로 이어가는 시나리오가 대표적입니다. 카메라 입력, 음성 I/O, 제스처 인식 같은 실시간 상호작용 앱 개발에서도 통합적인 솔루션 제안이 가능하다고 소개됩니다. 또한 HTML/CSS 기반 시각적 코드 생성 능력을 활용해 웹 UI, 포스터, 슬라이드 같은 결과물을 만드는 활용도도 강조됩니다.

정리하면 GLM-4.7의 성격은 아래처럼 이해하면 자연스럽습니다.

멀티턴 코딩 에이전트 작업(수정→테스트→재시도)이 필요한 상황에서 강점이 큽니다.
긴 문맥(대형 문서, 다파일 프로젝트)을 넣고도 일관성을 유지하려는 설계가 반영돼 있습니다.
도구 호출(Function Calling), 구조화 출력(JSON), 웹 검색/코드 실행 등과 결합하기 용이합니다.
영어·중국어뿐 아니라 다국어 코딩 상황에서도 성능 개선이 관찰됩니다.

경쟁 모델과의 비교 (성능, 특화, 가격)

아래 표는 앞서 정리한 내용을 그대로 유지해, GLM-4.7과 주요 경쟁 모델의 핵심 스펙과 지표를 한 눈에 비교한 것입니다.

모델개발사매개변수 (구조)맥락 길이주요 성능 지표특화 분야가격 및 접근

GLM-4.7

Zhipu AI (칭화대)오픈소스

≈3580억 (MoE, 320억 활성)

200K 토큰 입력128K 출력

MMLU-Pro 84.3
HLE w/Tools 42.8%
SWE-bench 73.8%
LiveCode 84.9%

**코딩(멀티턴 에이전트)**복잡 추론, 수학

오픈소스 (MIT), 가중치 공개API 지원 (Z.ai 플랫폼)저가: $0.60/M 토큰 (입력)월 $3 코딩플랜

GPT-4.5(추정) GPT-5.1

OpenAI폐쇄형

비공개 (추정 300~>500억↑)Transformer

GPT-4: 32KGPT-5.1: 272K 입력 등

MMLU 87.0 (GPT-5.1)
HLE w/Tools ~42.7%
SWE-bench 74.9%
HumanEval 90%대 추정

범용 (지식, 창작, 코딩 최고수준)

API 제공 (독점)비용 높음 (GPT-4: ~$30/M 토큰)오픈소스 아님

Claude 2Claude “Sonnet 4.5”

Anthropic폐쇄형

비공개 (추정 300억±)Transformer

Claude 2: 100KClaude 4.5: 200K (테스트 최대 1M)

MMLU 88.2
SWE-bench 77.2%
TerminalBench Hard 60%+

긴 문맥 대화추론, 문서요약 강점

API 제공 (독점)비용 높음 (Claude 2 대비 GLM의 7배 가격)오픈소스 아님

Gemini 1.5Gemini 3 Pro

Google폐쇄형

비공개 (멀티모달)Transformer

추정 100K+(3.0 Pro: 수백K)

MMLU 90.1 (최고)
코딩 성능 최고급 (GPT-5급)

멀티모달 (이미지+텍스트)범용 고성능

내부 서비스 (API 미공개)Google 서비스에 통합 예정

위 표를 놓고 보면, GLM-4.7은 오픈소스 모델임에도 MMLU·코딩·툴 기반 평가에서 최상위권에 근접한 점이 두드러집니다. 특히 SWE-bench나 LiveCodeBench처럼 실무에 가까운 코딩 평가에서 경쟁 모델들과 비슷한 범주로 비교될 수 있을 정도로 격차가 좁아졌다는 평가가 나옵니다. 반면 터미널 기반 연속작업이나 장문 대화의 “자연스러움”에서는 여전히 Claude나 GPT 최신 계열이 강하다는 의견도 있고, GLM-4.7은 모델 규모에 따른 추론 부담이 존재한다는 점을 같이 보셔야 합니다.

그럼에도 GLM-4.7이 던진 메시지는 분명합니다: ‘성능과 개방성, 비용 효율’을 한 번에 묶은 오픈소스 대안이 실전 수준으로 올라왔다고 볼 수 있다는 점입니다. 비용 측면에서는 월 $3 플랜이나 저렴한 토큰 단가가 상징적이고, 기업 입장에서는 온프레미스 호스팅을 통해 보안·프라이버시를 통제할 수 있는 선택지이기도 합니다. 결국 GLM-4.7은 “최고 성능 1등 모델”이라기보다, 실무에 투입 가능한 수준의 오픈소스 모델이 어디까지 왔는지 보여주는 분기점으로 이해하는 편이 자연스럽습니다.

결론: GLM-4.7을 어떻게 바라보면 좋을까

GLM-4.7은 코딩과 에이전트형 작업에 집중한 오픈소스 LLM로서, 벤치마크와 실제 반응 모두에서 전작 대비 명확한 개선이 관찰됩니다. 긴 컨텍스트와 추론 안정성 강화는 “한 번 답을 잘하는 모델”을 넘어 “길게 함께 일하는 모델”로의 변화를 상징합니다.

동시에 모델 규모로 인한 실행 비용과 최적화 이슈가 존재하기 때문에, 개인 로컬 실행보다는 API 또는 구독 플랜 형태의 활용이 현실적인 선택이 될 가능성이 큽니다. 경쟁 모델들과의 비교에서도, 일부 영역은 여전히 폐쇄형 모델이 앞서지만 오픈소스가 따라잡은 구간이 분명히 늘어났다는 점이 핵심입니다.

LLM 도입, 결국 ‘실행’이 남습니다

리트머스는 AI를 활용한 실전 외주개발을 강점으로, 기획 단계에서 요구사항을 빠르게 구조화하고, 개발 과정에서는 검증 가능한 산출물과 자동화된 품질 프로세스로 속도와 정확도를 함께 끌어올리는 팀입니다. 단순히 “코드를 빨리 짜는 외주”가 아니라, 프로젝트의 맥락과 제약 조건을 끝까지 유지하면서 결과물을 완성해내는 방식에 집중합니다. 지금 GLM-4.7 같은 모델을 실제 업무에 맞게 적용하고 싶다면, 기술 선택부터 적용 범위, 리스크 관리까지 함께 설계하는 접근이 필요하죠.

그런데 여기서 한 가지가 더 남습니다. “AI로 직접 개발할지, 아니면 외주를 맡길지”는 대부분의 팀이 실제로 부딪히는 다음 질문입니다. 비슷한 고민을 리트머스도 꽤 오래 했고, 그 과정에서 어떤 기준으로 결정을 내렸는지 정리해둔 글이 있는데요. 아래 글을 함께 읽어보시면, GLM-4.7 같은 모델을 도입할 때도 “어디까지는 내부에서, 어디부터는 외주로” 가져가야 효율적인지 판단하는 데 도움이 될 것입니다.