비교 분석
GLM-5 스펙별 상세 비교
§ 011:1 직접 비교
비교 대상 선택
GLM-5vsDeepSeek V4
GLM-5 vs DeepSeek V4
100만 토큰 컨텍스트를 제공하는 두 오픈 가중치 모델 패밀리. GLM은 입력 비용이 더 저렴하고 비디오 입력을 지원하며, DeepSeek V4 Pro는 플래그십 출력 비용이 더 저렴합니다.
비교 읽어보기1.2GLM-5vsQwen3.7
GLM-5 vs Qwen3.7
비슷한 컨텍스트 용량이지만 최대 출력 한도는 크게 다릅니다. GLM은 오픈 웨이트와 더 저렴한 입력을 제공하며, Qwen3.7 Flash는 출력이 약간 더 저렴합니다.
비교 읽어보기1.3GLM-5vsClaude
GLM-5 vs Claude
Claude는 모든 티어에서 파일과 이미지를 읽을 수 있으며, GLM은 오픈형으로 훨씬 저렴하고 훨씬 더 긴 출력을 작성할 수 있습니다.
비교 읽어보기1.4GLM-5vsGPT-6
GLM-5 vs GPT-6
동일한 100만 토큰 컨텍스트 지원. GPT-6는 모든 티어에서 파일과 이미지를 인식하지만, GLM은 오픈소스이며 훨씬 저렴합니다.
비교 읽어보기1.5GLM-5vsGemini
GLM-5 vs Gemini
Gemini는 오디오와 파일을 처리할 수 있으며, GLM은 오픈 소스 기반으로 비용이 저렴하고 요청당 훨씬 더 긴 출력을 생성합니다.
비교 읽어보기1.6GLM-5.3vsGLM-5.3 Flash
GLM-5.3 vs GLM-5.3 Flash
저희 무료 채팅에서 제공하는 두 모델입니다. Flash는 더 저렴하고 이미지를 인식하며 MIT 라이선스를 따릅니다. GLM-5.3은 고난도 코딩에 최적화된 Z.ai의 강력한 모델입니다.
비교 읽어보기§ 02매트릭스
플래그십 모델 나란히 비교
각 제품군을 대표하는 모델 하나씩을 비교합니다. 최저 가격과 최대 수치가 강조 표시됩니다.
| 모델 | GLM-5.3 | GLM-5.3 Flash | DeepSeek V4 Pro | Qwen3.7 Max | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Sol | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 개발사 | Z.ai | Z.ai | DeepSeek | Qwen | Anthropic | OpenAI | |
| 출시일 | 2026. 8. 18. | 2026. 8. 26. | 2026. 4. 24. | 2026. 5. 21. | 2026. 9. 22. | 2026. 9. 22. | 2026. 9. 2. |
| 컨텍스트 윈도우 | 1.05M | 1.05M | 1.05M | 1M | 1M | 1.05M | 1.05M |
| 최대 출력 | 944K | 944K | 384K | 131K | 128K | 128K | 66K |
| 입력 비용 | $0.079 | $0.0052 | $0.4461 | $1.48 | $4 | $2 | $0.825 |
| 출력 비용 | $1.40 | $0.1985 | $0.8923 | $4.42 | $20 | $10 | $4.13 |
| 입력 | 텍스트 | 텍스트, 이미지, 비디오 | 텍스트 | 텍스트 | 텍스트, 이미지, 파일 | 텍스트, 이미지, 파일 | 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 파일 |
| 오픈 웨이트 | 예 (Hugging Face) | 예 (Hugging Face) | 예 (Hugging Face) | 아니요 | 아니요 | 아니요 | 아니요 |
| 여기서 무료 채팅 | 자체 채팅에서 이용 가능 | 자체 채팅에서 이용 가능 | — | — | — | — | — |
가격은 OpenRouter에 표시된 100만 토큰당 미화(USD) 기준이며, 각 행에서 가장 유리한 가격이 강조 표시됩니다. 출처: OpenRouter 모델 목록 및 공식 Hugging Face 모델 카드.
§ 03비교 방법
비교 기준 및 방식
- 3.1모든 수치는 보도자료가 아닌 공개된 OpenRouter 모델 목록과 공식 Hugging Face 모델 카드에서 가져옵니다. 각 표의 데이터는 해당 출처와 직접 대조해 확인하실 수 있습니다.
- 3.2저희는 자체 벤치마크 점수를 공개하지 않습니다. 벤더별 벤치마크는 평가 환경(harness)과 설정이 서로 다르기 때문에, 출처를 명시하고 해당 벤더의 자체 모델에 대해서만 언급합니다.
- 3.3각 종합 평가는 더 낮은 가격이나 더 큰 출력 한도처럼 데이터로 승패가 명확히 갈리는 경우에만 승자를 지정합니다. 글쓰기나 추론 품질은 사용자의 작업에 따라 달라지므로 무료 채팅에서 직접 테스트해 보세요.
§ 04자주 묻는 질문
비교 관련 질문
Q01GLM-5가 GPT-6나 Claude보다 더 우수한가요?
작업에 따라 다릅니다. 가격과 개방성 측면에서는 GLM-5 제품군이 확실히 앞서 있습니다. GLM-5.3 Flash는 OpenRouter에서 성능 대비 가장 저렴한 모델 중 하나이며, 여러 GLM-5 모델이 오픈 가중치(open weights)를 제공합니다. 구체적인 작업 성능은 직접 프롬프트를 입력해 테스트해 보는 것이 가장 정확합니다.
Q02표시된 수치의 출처는 어디인가요?
가격, 컨텍스트 윈도우, 출력 한도, 입력 유형은 OpenRouter의 공개 모델 목록에서 가져옵니다. 파라미터 수와 라이선스는 공식 Hugging Face 모델 카드를 기반으로 합니다.
Q03왜 모든 모델의 벤치마크 점수를 표시하지 않나요?
서로 다른 벤더가 발표하는 벤치마크는 측정 도구와 설정이 달라 하나의 표에 나란히 놓으면 왜곡될 수 있습니다. 저희는 검증 가능한 스펙과 실질적인 테스트를 더 중요하게 생각합니다.
Q04모델을 직접 비교해 볼 수 있나요?
네, 가능합니다. 무료 채팅에서 GLM-5.3 Flash 및 GLM-5.3을 구동하고 있습니다. 다른 어시스턴트에 묻는 것과 동일한 질문을 입력하고 답변을 직접 비교해 보세요.
Q05비교에는 어떤 GLM-5 모델이 사용되나요?
주로 플래그십인 GLM-5.3과 빠른 멀티모달 모델인 GLM-5.3 Flash를 사용합니다. 해당 제품군에서 가장 최신 범용 모델이자 저희 채팅에서 구동되는 두 모델이기 때문입니다. 이전 GLM-5 모델들은 별도의 전용 페이지에서 비교되어 있습니다.
Q06수치는 얼마나 자주 업데이트되나요?
가격 및 제한 사항은 수시로 변경될 수 있습니다. 각 표에는 페이지 작성 당시의 OpenRouter 데이터가 표시되어 있으므로, 대규모 도입을 결정하기 전에 OpenRouter에서 최신 수치를 확인하시기 바랍니다.
Q07모델을 선택할 때 가장 중요한 것은 무엇인가요?
대부분의 팀에게 가장 중요한 것은 워크로드의 특성입니다. 입력 및 출력의 규모, 필요한 입력 형식, 자체 호스팅(self-host) 필요 여부 등입니다. 본 비교표는 바로 이러한 기준을 바탕으로 구성되어 있습니다.
지금 사용해 보기
GLM-5.3에게 실제 질문을 해보세요.
계정, 카드 등록, 설치 모두 필요 없습니다. 질문을 입력하면 GLM-5.3 Flash가 몇 초 만에 답변합니다. 가장 까다로운 문제라면 GLM-5.3으로 전환해 보세요.