최신 지푸 GLM-5: 성능과 가격, 두 마리 토끼 잡은 비결은? 🚀
AI 모델 시장에서 성능과 비용 효율성은 항상 상반되는 목표처럼 여겨졌죠. 하지만 지푸(Zhipu) AI의 최신 모델인 지푸 GLM-5가 이 통념을 깨고 놀라운 성능 향상과 파격적인 GLM-5 가격 경쟁력을 동시에 선보이며 AI 모델 순위에 지각변동을 예고하고 있습니다.
오늘은 가성비 AI 모델의 새로운 기준을 제시한 지푸 GLM-5의 비결, 즉 자체 개발한 강화 학습 시스템 ‘슬라임(Slime)’과 딥시크(DeepSeek)의 ‘DSA(DeepSeek Sparse Attention)’ 기술에 대해 자세히 알아보겠습니다. ✨
대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 눈부시지만, 이와 함께 막대한 학습 비용과 운영 비용은 늘 업계의 큰 고민이었습니다. 특히 사용자 경험에 직결되는 모델의 성능과 현실적인 사용료 사이의 균형을 맞추기란 여간 어려운 일이 아니죠. 그러나 최근 지푸 AI가 선보인 GLM-5는 이 난제를 해결하며 차세대 AI 모델 순위의 강력한 경쟁자로 떠올랐습니다. 기존 모델 대비 2배 이상 확장된 매개변수에도 불구하고, 경쟁사 대비 최대 10배 저렴한 LLM API 가격을 제시하며 모두를 놀라게 했거든요! 😲
놀라운 GLM-5 성능 향상, AI 모델 순위 지각변동!
지푸 GLM-5의 가장 눈에 띄는 변화는 바로 규모입니다. 이전 세대 GLM-4 시리즈의 3,550억 매개변수에서 무려 2배에 달하는 7,440억 매개변수로 확장되었죠. 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 채택하여, 토큰당 활성화되는 매개변수도 기존 320억 개에서 400억 개로 늘어났습니다. 이런 대규모 확장은 GLM-5 성능을 극적으로 끌어올린 핵심 동력이 되었습니다.
실제로 GLM-5는 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 인텔리전스 인덱스(Intelligence Index)에서 앤트로픽(Anthropic)과 오픈AI(OpenAI)에 이어 세계 3위를 기록했습니다. 이는 GLM-4.5의 10위에서 7계단이나 뛰어오른 결과이며, 점수도 42점에서 50점으로 19%나 증가했습니다. 더욱 인상적인 것은 AI 환각 감소율입니다. 이전 모델의 90%에 달했던 환각률을 34%까지 획기적으로 낮춰, 답변의 신뢰도를 크게 높였습니다. 👍
파격적인 GLM-5 가격 경쟁력의 비밀 💰
일반적으로 매개변수가 늘어나면 사용료도 비례해서 증가하는 것이 상식입니다. 그러나 지푸 GLM-5는 이러한 공식을 뒤집었습니다. API 비용을 보면 그 파격적인 GLM-5 가격 정책을 실감할 수 있습니다.
100만 입력 토큰당 약 0.80달러, 출력 토큰당 약 2.56달러로, 클로드 오퍼스 4.6(Claude Opus 4.6)과 같은 경쟁 제품보다 입력은 6배, 출력은 10배나 저렴합니다. 기존 GLM-4 계열의 0.6/2.0달러에 비해 소폭 증가하는 데 그쳐, 뛰어난 가성비 AI 모델임을 증명했습니다. 이는 특히 LLM API 가격에 민감한 기업 및 개발자들에게 매우 매력적인 요소가 될 것입니다.
| 모델명 | 입력 토큰당 비용 | 출력 토큰당 비용 | 특징 |
|---|---|---|---|
| 지푸 GLM-5 | 약 $0.80 | 약 $2.56 | 파격적인 가성비 AI 모델 |
| 클로드 오퍼스 4.6 (예시) | 약 $4.60 | 약 $25.00 | 경쟁 모델 대비 고비용 |
핵심 기술 1: 강화 학습 시스템 ‘슬라임(Slime)’ 🧬
GLM-5 성능 향상과 학습 비용 절감을 동시에 가능하게 한 첫 번째 핵심은 바로 지푸 AI가 자체 개발한 강화 학습 시스템 ‘슬라임’입니다. 이 비동기 인프라는 기존 강화 학습(RL)의 고질적인 병목 현상을 해결하기 위해 고안되었습니다.
기존의 동기식 RL은 모델이 데이터를 생성하고 학습하는 과정이 순차적으로 진행되어, 특정 작업이 지연되면 전체 프로세스가 멈추는 ‘롱테일 병목 현상’이 심했습니다. 데이터를 모두 모을 때까지 학습이 중단되는 경우가 많았다는 의미죠.
그러나 슬라임은 ‘데이터 궤적(Trajectory) 생성’을 학습 과정과 독립적으로 분리하여 비동기적으로 처리합니다. 즉, 여러 에이전트가 동시에 데이터를 생성하고, 그 결과물만 모델에 지속적으로 공급하는 방식입니다. 덕분에 모델은 전체 데이터 생성이 완료될 때까지 기다릴 필요 없이, 쌓인 결과만 계속 처리하면 됩니다. 또한, APRIL(Active Partial Rollouts)이라는 최적화를 통해 합성 데이터가 잘못되었다고 판단되면 즉시 중단하고 다시 시작하는 등 효율성을 극대화했습니다. 🤯
💡 AI 팁: 비동기 처리의 마법!
슬라임의 핵심인 비동기 처리는 마치 패스트푸드점에서 주문을 받는 사람(데이터 생성 에이전트)과 요리하는 사람(모델 학습)이 따로 일하는 것과 같아요. 주문이 밀려도 요리사는 계속 만들어진 재료로 음식을 만들 수 있죠. 덕분에 강화 학습 시스템의 전체 대기 시간을 최대 90%까지 줄일 수 있었다고 합니다. 대단하죠?
슬라임은 세 부분으로 구성된 모듈 형태로 작동합니다:
- 학습 모듈: 메가트론-LM(Megatron-LM) 기반으로 모델을 업데이트하는 ‘두뇌’ 역할을 합니다.
- 배포 모듈: SGLang을 활용하여 매우 빠른 속도로 데이터를 생성합니다.
- 버퍼 모듈: 생성된 데이터를 저장하고, 학습이 필요할 때 즉시 공급하여 병목 현상을 없앱니다.
각 모듈이 전문적으로 자기 역할에 집중함으로써, 데이터 처리량이 크게 증가하는 효과를 얻게 된 것이죠.
핵심 기술 2: 비용 효율을 극대화한 ‘DSA(DeepSeek Sparse Attention)’ 🎯
지푸 GLM-5가 20만 단어라는 방대한 정보를 한꺼번에 기억할 수 있는 긴 컨텍스트 윈도우를 제공하면서도 낮은 GLM-5 가격을 유지할 수 있었던 비결은 바로 출력 최적화를 위한 DSA(DeepSeek Sparse Attention) 활용에 있습니다. 입력 정보가 많아질수록 계산 비용은 기하급수적으로 증가하기 마련인데요.
딥시크가 개발한 이 스파스 어텐션 방식은 모든 단어를 다 꼼꼼히 읽는 대신, 질문과 관련 있는 ‘핵심 정보’만 선별하여 집중하는 방식입니다. 기존처럼 토큰 생성 시 앞선 모든 정보를 다시 연산에 포함하는 것이 아니라, 필요한 핵심 정보만 빠르게 훑어내는 것이죠. 이를 통해 계산 복잡도를 획기적으로 낮춰, 긴 문서를 처리할 때 발생하는 서버 비용을 대폭 절감할 수 있었습니다. 📉
⚠️ 주의: 스파스 어텐션의 중요성!
스파스 어텐션은 비효율적인 연산을 줄여주지만, 어떤 정보를 ‘핵심’으로 볼 것인가를 정확히 판단하는 기술력이 매우 중요합니다. 잘못된 선택은 모델의 정보 손실로 이어질 수 있어, 이를 정교하게 구현하는 것이 AI 환각 감소와 직결됩니다. 지푸 AI는 이 부분에서 뛰어난 기술력을 보여준 것이죠.
지푸 AI, AGI를 향한 발걸음과 사용자 가치 🌟
결론적으로, 지푸 GLM-5는 슬라임 덕분에 학습 기간과 비용을 크게 줄이면서도 매개변수를 대폭 강화할 수 있었고, DSA를 통해 서비스 비용까지 크게 낮출 수 있었습니다. 이는 “확장성은 인공 일반 지능(AGI)의 효율성을 향상하는 가장 중요한 요소 중 하나”라는 지푸 AI의 철학을 보여주는 대목입니다.
지푸 AI는 “DSA를 통합해 장기적인 컨텍스트 처리 능력을 유지하면서 배포 비용을 크게 절감했다”며, “그 결과, GLM-5는 복잡한 시스템 엔지니어링과 장기적인 에이전트 작업에 최적화됐다”고 강조했습니다. AI 모델 순위를 끌어올리고 가성비 AI 모델로서의 입지를 확고히 한 지푸 GLM-5의 등장은 앞으로의 AI 산업에 큰 파장을 불러일으킬 것으로 기대됩니다.
핵심 요약: 지푸 GLM-5, 왜 주목해야 하는가?
- 압도적인 성능 향상: 7,440억 매개변수와 MoE 아키텍처로 세계 AI 모델 순위 3위 달성.
- 획기적인 비용 효율: 경쟁 모델 대비 최대 10배 저렴한 GLM-5 API 가격으로 가성비 AI 모델의 새 지평.
- 강화 학습 시스템 ‘슬라임’: 비동기 처리로 학습 효율 극대화, 개발 비용 및 시간 대폭 절감.
- 스파스 어텐션 ‘DSA’: 핵심 정보만 집중 처리하여 긴 컨텍스트 처리 시 운영 비용 절감.
- 낮은 AI 환각 감소율: 신뢰도 높은 결과로 복잡한 에이전트 및 시스템 엔지니어링에 최적화.
지푸 GLM-5에 대한 여러분의 생각은 어떠신가요? 이 기술이 AI 산업에 어떤 변화를 가져올지 댓글로 자유롭게 의견을 나눠주세요! 👇
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