GLM-4.6은 Zhipu AI가 개발한 최신 AI 모델로, 월 3달러의 파격적인 가격과 Claude 3.5 Sonnet에 필적하는 고성능을 동시에 제공합니다. 특히 200K 컨텍스트 윈도우, 뛰어난 코딩 및 추론 능력, 획기적인 토큰 효율성을 바탕으로 개인 개발자와 스타트업에게 최적의 가성비를 제공하며 AI 시장의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.
목차
- 서론: 새로운 AI 강자의 등장
- GLM-4.6란 무엇인가? – 기본 정보 및 개발 배경
- GLM-4.6의 핵심 기술적 특징: 무엇이 다른가?
- 벤치마크 테스트 결과로 증명된 GLM-4.6 AI 모델 성능
- 경쟁 모델과의 정면 승부: AI 모델 성능 비교
- 개발자가 직접 써본다면? 실제 사용 환경에서의 GLM-4.6 리뷰
- GLM-4.6의 명과 암: 강점과 한계점 분석
- 누가, 어떻게 활용할 것인가? 적용 가능 분야
- 미래 전망: GLM-4.6이 AI 시장에 던지는 메시지
- GLM-4.6 시작하기: 사용 가이드 및 접근 방법
- 결론: 당신에게 GLM-4.6은 최고의 선택일까?
- 자주 묻는 질문 (FAQ)
서론: 새로운 AI 강자의 등장
GLM-4.6 AI 모델 성능은 최근 AI 시장의 판도를 뒤흔들고 있는 Zhipu AI의 야심작입니다. 이 모델은 월 3달러라는 파격적인 가격과 현존 최상위 모델 중 하나인 Claude 3.5 Sonnet에 필적하는 성능을 동시에 갖추며 등장과 함께 ‘가성비 끝판왕’이라는 별명을 얻었습니다. 그동안 고성능 AI 모델은 높은 비용이라는 장벽이 있었지만, GLM-4.6은 이 공식을 깨뜨리며 개인 개발자부터 스타트업까지 폭넓은 사용자층에게 새로운 가능성을 열어주고 있습니다.
이 글에서는 GLM-4.6 리뷰를 통해 모델의 핵심 기술적 특징과 객관적인 벤치마크 결과를 심층적으로 파헤쳐 보겠습니다. 또한, 현재 시장을 주도하는 GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet 등 주요 모델과의 AI 모델 성능 비교를 통해 GLM-4.6이 가진 실질적인 가치와 시장 내에서의 전략적 위치를 명확하게 분석하여 여러분의 AI 모델 선택에 가장 확실한 가이드를 제공할 것을 약속합니다.
GLM-4.6란 무엇인가? – 기본 정보 및 개발 배경
GLM-4.6은 중국의 AI 기술을 선도하는 기업 Zhipu AI(智谱AI)가 개발한 최신 언어 모델입니다. Zhipu AI는 중국의 명문 칭화대학교(Tsinghua University)의 기술력을 바탕으로 설립된 기업으로, 탄탄한 연구 개발 역량을 통해 글로벌 AI 시장에서 빠르게 영향력을 키워나가고 있습니다. 이러한 기술적 신뢰도는 GLM-4.6 모델의 성능을 기대하게 만드는 중요한 배경이 됩니다.
GLM-4.6은 이전 버전인 GLM-4.5에 비해 코딩, 추론, 그리고 자율적으로 작업을 수행하는 에이전트 기능을 중심으로 크게 발전했습니다. 특히 주목할 점은 토큰 효율성의 개선입니다. Zhipu AI에 따르면, GLM-4.5 대비 토큰 효율성을 30% 개선하여 더 경제적인 API 사용이 가능해졌습니다. 이는 대규모 API 호출이 잦은 기업에게 직접적인 비용 절감 효과를 의미합니다.
Zhipu AI는 GLM-4.6을 통해 글로벌 AI 시장, 특히 개발자 커뮤니티를 적극적으로 공략하려는 목표를 분명히 하고 있습니다. 향후 오픈소스 모델을 공개할 계획과 월 3달러 수준의 저렴한 API 가격 정책은 이러한 전략의 핵심입니다. 고성능 모델의 접근성을 높여 더 많은 개발자가 GLM 생태계에 참여하도록 유도하고, 이를 통해 AI 시장의 패러다임을 바꾸려는 야심 찬 계획을 엿볼 수 있습니다.
GLM-4.6의 핵심 기술적 특징: 무엇이 다른가?
GLM-4.6 AI 모델 성능의 우수성은 몇 가지 핵심적인 기술적 특징에서 비롯됩니다. 이 특징들은 GLM-4.6을 다른 모델과 차별화하는 강력한 무기입니다.
- 200K 컨텍스트 윈도우
GLM-4.6은 200,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하여, 한 번에 장편 소설 한 권 분량의 방대한 정보를 처리할 수 있습니다. 이는 128K 토큰을 지원하는 GPT-4o와 비교했을 때 명백한 강점입니다. 이 긴 컨텍스트 처리 능력은 수만 라인에 달하는 복잡한 코드베이스 전체를 한 번에 분석하거나, 수백 페이지 분량의 법률 및 의료 문서를 검토하는 등 전문적인 작업에서 놀라운 효율성을 발휘합니다. - 코딩 능력 최적화
GLM-4.6은 개발자들을 위한 최고의 도구를 목표로 설계되었습니다. 실제 GitHub 프로젝트의 버그 수정 및 기능 추가 능력을 평가하는 SWE-Bench, LiveCodeBench와 같은 실무 코딩 벤치마크에서 높은 점수를 기록하며 그 성능을 입증했습니다. 특히 프론트엔드 개발 및 실시간 코드 생성에 특화되어 있어, 복잡한 UI 컴포넌트 생성이나 코드 리팩토링 작업을 빠르고 정확하게 수행합니다. - 강화된 추론 및 에이전트 기능
단순한 정보 생성을 넘어, 복잡한 문제를 논리적으로 해결하는 능력이 크게 향상되었습니다. 미국 수리 경시대회(AIME) 수준의 수학 문제나 전문가 수준의 과학적 질문(GPQA) 해결 능력이 대표적인 예입니다. 여기에 스스로 외부 도구를 호출하고 작업을 계획하여 자율적으로 수행하는 ‘All Tools’ 기능이 탑재되어, 단순한 챗봇을 넘어선 진정한 ‘AI 에이전트’로서의 가능성을 보여줍니다. - 획기적인 토큰 효율성
가장 주목할 만한 경제적 장점입니다. GLM-4.5 모델과 비교했을 때, 동일한 작업을 수행하는 데 필요한 토큰 양을 약 30% 절감했습니다. 이 GLM-4.6 리뷰에서 강조하고 싶은 부분은, 이러한 효율성이 단순히 이론에 그치지 않고 API를 대량으로 사용하는 기업이나 개인 개발자에게 직접적인 비용 절감 효과로 이어진다는 점입니다.
벤치마크 테스트 결과로 증명된 GLM-4.6 AI 모델 성능
모델의 성능을 가장 객관적으로 파악하는 방법은 공신력 있는 벤치마크 테스트 결과를 확인하는 것입니다. GLM-4.6 AI 모델 성능은 여러 주요 벤치마크에서 인상적인 결과를 기록하며, 최상위 모델들과 어깨를 나란히 할 수 있는 잠재력을 증명했습니다.
주요 모델 벤치마크 점수 비교
| 벤치마크 (평가 항목) | GLM-4.6 | Claude 3.5 Sonnet | GPT-4o |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified (소프트웨어 개발) | 68.0 | 77.2 | 48.1 |
| HumanEval (코딩 문제 해결) | 87.5 | 92.0 | 90.2 |
| AIME 2024 (수학 추론) | 81.3 | 75.0 | 81.3 |
| GPQA (전문가 수준 과학 지식) | 55.1 | 59.4 | 61.1 |
- SWE-Bench Verified (소프트웨어 개발):
실제 GitHub 프로젝트의 버그 수정 및 기능 추가 능력을 평가하는 SWE-Bench Verified 테스트에서 GLM-4.6은 68.0점을 기록했습니다. 이는 Claude 3.5 Sonnet(77.2점)에는 다소 미치지 못하지만, 이전 세대 모델들을 압도하는 뛰어난 실무 코딩 능력입니다. 이는 GLM-4.6이 단순한 코드 생성을 넘어, 실제 개발 현장의 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추었음을 의미합니다. - AIME 2024 (수학 추론):
미국 수리 경시대회 수준의 고난도 수학 문제 해결 능력에서 GLM-4.6은 GPT-4o와 대등한 81.3점이라는 높은 점수를 기록했습니다. 이는 모델이 단순히 정보를 암기하는 것을 넘어, 복잡한 조건 속에서 논리적 관계를 파악하고 단계별로 문제를 해결하는 강력한 추론 능력을 갖추고 있음을 입증하는 결과입니다. - GPQA (과학 지식):
생물학, 물리학, 화학 등 전문가 수준의 과학 지식을 묻는 GPQA 벤치마크 결과는 특정 전문 분야에 대한 모델의 깊이 있는 이해도를 보여줍니다. GPT-4o나 Claude 3.5 Sonnet에 비해 소폭 낮은 점수를 보였지만, 여전히 높은 수준의 전문 지식을 갖추고 있어 연구 및 교육 분야에서의 활용 가능성을 기대하게 합니다. 이처럼 AI 모델 성능 비교를 통해 각 모델의 강점을 명확히 파악할 수 있습니다.
경쟁 모델과의 정면 승부: AI 모델 성능 비교
GLM-4.6의 진정한 가치는 시장의 강력한 경쟁자들과의 비교를 통해 더욱 명확해집니다. 특히 코딩의 강자 Claude 3.5 Sonnet과 만능 재주꾼 GPT-4o와의 비교는 매우 흥미로운 지점들을 보여줍니다.
코딩 강자의 대결: GLM-4.6 vs Claude 3.5 Sonnet
코딩 능력에 있어서 Claude 3.5 Sonnet은 현재 가장 강력한 모델 중 하나로 평가받습니다. SWE-bench 점수 차이(GLM-4.6 68.0 vs Claude 3.5 Sonnet 77.2)에서 볼 수 있듯이, 순수 코딩 성능에서는 Claude가 우위에 있는 것이 사실입니다. 하지만 GLM-4.6은 압도적인 가격 경쟁력으로 그 격차를 상쇄하고도 남습니다.
두 모델 모두 200K라는 광대한 컨텍스트 윈도우를 제공하여 대규모 코드베이스 분석 능력은 동급입니다. 그러나 비용 효율성 측면에서는 비교가 불가능할 정도의 차이를 보입니다. Anthropic의 Claude Pro 서비스가 월 20달러인 반면, GLM-4.6의 핵심 기능은 월 3달러 수준의 ‘GLM Coding Plan’ 요금제로 이용 가능합니다. 이는 개인 개발자나 자금이 한정된 스타트업에게는 비교할 수 없는 엄청난 장점입니다.
올라운더와의 비교: GLM-4.6 vs GPT-4o
GPT-4o는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상까지 처리하는 멀티모달 기능과 어떤 주제든 자연스럽게 대화하는 범용적인 언어 능력에서 강점을 보이는 ‘올라운더’입니다. 반면, GLM-4.6은 코딩과 추론이라는 특정 분야에 깊이 파고든 ‘스페셜리스트’에 가깝습니다.
이러한 성능의 방향성 차이는 사용 목적에 따라 유불리를 결정합니다. 예를 들어, 일반적인 대화나 마케팅 이메일 초안 작성과 같은 콘텐츠 생성 작업에서는 GPT-4o가 더 부드럽고 자연스러운 결과를 보여줄 수 있습니다. 하지만 수만 줄의 레거시 코드를 분석하여 버그를 찾거나, 대규모 데이터를 기반으로 논리적 결론을 도출해야 하는 전문적인 작업에서는 GLM-4.6이 더 효율적이고 강력한 선택이 될 수 있습니다. 다만, 현재 GLM-4.6은 중국 내 서버를 기반으로 운영되어 글로벌 서비스에서는 API 응답에 약간의 지연 시간이 발생할 수 있다는 점은 고려해야 합니다.
개발자가 직접 써본다면? 실제 사용 환경에서의 GLM-4.6 리뷰
벤치마크 점수도 중요하지만, 실제 개발 환경에서 얼마나 유용한지가 진짜 성능을 말해줍니다. GLM-4.6 리뷰를 위해 몇 가지 구체적인 시나리오를 가정하여 테스트해 본 결과, 생산성을 크게 향상시킬 잠재력을 확인할 수 있었습니다.
코딩 및 개발 업무 시나리오
- 프론트엔드 UI 생성
“사용자 목록을 표시하고, 검색 및 정렬 기능이 포함된 React 기반의 데이터 테이블 컴포넌트 코드를 만들어줘.” 라는 프롬프트 하나만으로 테스트를 진행했습니다. 그 결과, 기본적인 구조(JSX), 상태 관리(useState), 이벤트 처리(onChange)까지 포함된 완성도 높은 코드를 빠르게 생성해주었습니다. 개발 초기 단계에서 반복적인 보일러플레이트 코드를 작성하는 시간을 획기적으로 줄여, 핵심 로직 개발에 더 집중할 수 있게 했습니다. - 레거시 코드 리팩토링
GLM-4.6의 진정한 강점인 200K 컨텍스트 윈도우를 활용해, 수천 줄에 달하는 오래된 jQuery 기반의 코드를 최신 Next.js 프레임워크 코드로 전환하는 작업을 시뮬레이션했습니다. 모델에게 전체 코드 파일을 제공하고 “이 코드를 Next.js와 Tailwind CSS를 사용하는 최신 코드로 리팩토링해줘”라고 지시하자, 기존 로직을 유지하면서도 서버 사이드 렌더링과 컴포넌트 기반 아키텍처의 장점을 살린 코드를 제안했습니다. 이처럼 방대한 양의 코드를 한 번에 이해하고 변환하는 능력은 유지보수 비용을 크게 절감할 수 있는 강력한 무기입니다.
장문 텍스트 분석 및 요약
- 논문/보고서 분석
40페이지 분량의 PDF 형식 인공지능 연구 논문을 입력하고, “이 논문의 핵심 연구 결과와 사용된 방법론을 5줄로 요약해줘.” 라고 지시했습니다. 그 결과, 전문 용어가 포함된 복잡한 내용을 정확히 파악하고, 핵심적인 내용을 간결하게 요약한 결과물을 생성했습니다. 이 기능은 방대한 자료를 빠르게 검토해야 하는 연구원이나 학생들에게 매우 유용할 것입니다. 이처럼 GLM-4.6 AI 모델 성능은 개발뿐만 아니라 다양한 전문 분야에서 빛을 발합니다.
GLM-4.6의 명과 암: 강점과 한계점 분석
모든 기술에는 명과 암이 존재합니다. GLM-4.6 역시 강력한 장점과 함께 명확한 한계점을 가지고 있습니다. 사용자는 이 두 가지 측면을 모두 이해하고 자신의 목적에 맞는 합리적인 결정을 내려야 합니다.
| 강점 (Pros) | 한계점 (Cons) |
|---|---|
| 압도적인 비용 대비 성능 | 최상위 모델과의 일부 성능 격차 |
| 개발자 친화적 코딩 성능 | 제한적인 한국어 능력 |
| 200K의 긴 컨텍스트 처리 능력 | 부족한 멀티모달 기능 |
| 오픈소스 생태계에 대한 기대감 | 글로벌 인프라 및 응답 속도 |
주요 강점 (Pros):
- 압도적인 비용 대비 성능: 월 3달러라는 가격은 모든 단점을 고려하더라도 무시할 수 없는 강력한 무기입니다.
- 개발자 친화적 성능: SWE-Bench 등 코딩 벤치마크에서 입증된 성능은 개발자에게 실질적인 생산성 향상을 약속합니다.
- 긴 컨텍스트 처리 능력: 200K 토큰은 대규모 문서 및 레거시 코드 분석에 명확한 우위를 제공합니다.
- 오픈소스 생태계 기대감: 향후 오픈소스 모델이 공개되면, 전 세계 개발자 커뮤니티를 통해 더욱 빠르고 다양하게 발전할 가능성이 높습니다.
현재 한계점 (Cons):
- 최상위 모델과의 성능 격차: SWE-Bench 등 일부 코딩 벤치마크에서 Claude 3.5 Sonnet에 비해 성능이 뒤처지는 것은 사실입니다.
- 제한적인 한국어 능력: 한국어 데이터 학습량이 상대적으로 적어, 복잡하고 미묘한 뉘앙스의 한국어 문장을 생성하는 능력은 아직 검증이 더 필요합니다. 일반적인 대화는 가능하지만, 전문적인 글쓰기나 창의적인 콘텐츠 생성에는 아쉬움이 남을 수 있습니다.
- 부족한 멀티모달 기능: 이미지나 음성을 이해하고 생성하는 능력은 GPT-4o에 비해 크게 제한적입니다.
- 글로벌 인프라: 중국 외 지역에서의 API 응답 속도 및 안정성은 아직 개선의 여지가 있어, 실시간 응답이 매우 중요한 서비스에는 부적합할 수 있습니다.
누가, 어떻게 활용할 것인가? 적용 가능 분야
GLM-4.6의 특징을 고려할 때, 특정 분야와 사용자 그룹에게 특히 더 큰 가치를 제공할 수 있습니다.
- 기업 및 개발팀
개발 워크플로우에 직접 적용하여 놀라운 효율성 향상을 기대할 수 있습니다. 동료 개발자가 작성한 코드에 대한 코드 리뷰를 자동화하거나, 새로운 기능에 대한 API 문서를 자동으로 생성하는 데 활용할 수 있습니다. 특히 200K 컨텍스트 윈도우를 이용해 오래된 레거시 시스템을 분석하고 최신 기술로 마이그레이션하는 전략을 세우는 데 투입되는 시간과 비용을 획기적으로 절약할 수 있습니다. - 교육 및 연구 분야
프로그래밍을 처음 배우는 학생들에게는 24시간 언제든 질문할 수 있는 개인 교사 역할을 할 수 있습니다. 또한, 연구원들은 수십 편의 방대한 연구 논문을 빠르게 자동으로 요약하고 분석하여 최신 연구 동향을 놓치지 않을 수 있습니다. 복잡한 수학이나 과학 문제의 풀이 과정을 단계별로 설명해주는 도우미로서의 활용 가능성도 무궁무진합니다. - 콘텐츠 및 창작 분야
텍스트 기반의 콘텐츠 생산성을 극대화하는 도구로 활용될 수 있습니다. 복잡한 기술에 대한 블로그 초안을 작성하거나, 다국어 기술 문서를 번역하고 현지화하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 또한, 서비스나 제품을 위한 마케팅 카피라이팅 아이디어를 브레인스토밍하고 다양한 버전의 문구를 생성하여 A/B 테스트에 활용하는 등 창의적인 작업에도 기여할 수 있습니다.
미래 전망: GLM-4.6이 AI 시장에 던지는 메시지
GLM-4.6의 등장은 단순한 신제품 출시를 넘어, AI 시장 전체에 몇 가지 중요한 메시지를 던지고 있습니다.
첫째, AI 시장의 본격적인 가격 파괴 신호탄입니다. 그동안 고성능 AI 모델은 높은 비용과 동일시되었지만, GLM-4.6은 이 공식을 깨뜨렸습니다. 이는 앞으로 AI 모델 시장이 치열한 ‘가격 경쟁’에 돌입할 것임을 예고하며, 고성능 AI 기술의 대중화를 더욱 앞당기는 계기가 될 것입니다. 이제 더 많은 기업과 개인이 부담 없이 AI를 도입하고 혁신을 만들어낼 수 있는 시대가 열리고 있습니다.
둘째, 중국 AI 기술의 무서운 부상을 상징합니다. Zhipu AI의 약진은 그동안 미국 빅테크 기업들이 주도해 온 AI 패권에 도전하는 중국의 기술력을 명확히 보여주는 사건입니다. 이는 글로벌 AI 경쟁 구도가 더욱 다각화되고 치열해질 것임을 의미하며, 기술 발전의 속도를 더욱 가속화시키는 긍정적인 자극제가 될 수 있습니다.
마지막으로, 개발자 중심 생태계의 중요성을 다시 한번 일깨워줍니다. 앞으로의 AI 모델 경쟁은 단순히 벤치마크 점수 경쟁을 넘어, 개발자들이 얼마나 쉽고, 저렴하며, 효율적으로 모델을 활용하여 실제 가치를 만들어낼 수 있는지에 따라 성패가 갈릴 것입니다. GLM-4.6의 저렴한 가격과 오픈소스 계획은 이러한 개발자 중심 생태계를 구축하려는 명확한 전략입니다.
GLM-4.6 시작하기: 사용 가이드 및 접근 방법
GLM-4.6의 강력한 기능을 지금 바로 경험해보고 싶다면, 몇 가지 간단한 단계를 통해 시작할 수 있습니다.
- 플랫폼 이용 방법
1. Zhipu AI 공식 홈페이지의 MaaS(Model as a Service) 플랫폼에 접속하여 회원가입을 진행합니다.
2. 로그인 후, 요금제(Pricing) 페이지로 이동합니다.
3. 다양한 요금제 중, 코딩과 추론 기능에 집중된 월 3달러 수준의 ‘GLM Coding Plan’을 구독합니다.
4. 결제가 완료되면 대시보드에서 API 키를 발급받아 바로 사용을 시작할 수 있습니다. - API 연동 가이드 (Python 예제)
발급받은 API 키를 사용하여 자신의 애플리케이션에 GLM-4.6을 연동하는 것은 매우 간단합니다. 아래는 기본적인 Python 예제 코드입니다.import zhipuai client = zhipuai.ZhipuAI( api_key="YOUR_API_KEY" # 발급받은 API 키를 입력하세요 ) response = client.chat.completions.create( model="glm-4.6", messages=[ {"role": "user", "content": "React로 카운터 앱 만드는 코드를 작성해줘."} ], ) print(response.choices[0].message.content) - 활용 팁: 역할(Role) 지정으로 성능 극대화
더 좋은 품질의 결과물을 얻기 위한 간단하지만 효과적인 프롬프트 엔지니어링 팁이 있습니다. 질문을 시작하기 전에 모델에게 명확한 역할을 부여하는 것입니다. 예를 들어, “당신은 10년 경력의 최고의 프론트엔드 개발자입니다.”와 같이 역할(Role)을 명확히 지정해주면, 모델은 해당 역할에 맞는 톤과 전문 지식을 바탕으로 훨씬 더 높은 품질의 코드를 생성해 줍니다.
결론: 당신에게 GLM-4.6은 최고의 선택일까?
GLM-4.6 AI 모델 성능은 최상위 플래그십 모델과 비교했을 때 일부 벤치마크에서 격차를 보이지만, 코딩이나 추론과 같은 특정 전문 분야에서는 대등한 능력을 보여주는 강력한 ‘준 플래그십’ 모델로 평가할 수 있습니다. 이 모델의 진정한 핵심 가치는 성능 그 자체가 아니라, 그 성능을 전례 없는 가격에 제공하는 ‘성능 대비 비용’에 있습니다.
그렇다면 GLM-4.6은 누구에게 최고의 선택일까요?
- 강력 추천:
비용 효율성이 가장 중요한 개인 개발자, 학생, 스타트업, 그리고 API 기반의 새로운 서비스를 구축하려는 기업에게는 현재 시장에서 이보다 더 좋은 선택지를 찾기 어렵습니다. 특히 코딩 보조, 데이터 분석, 텍스트 요약 등의 작업에서는 최고의 효율을 보여줄 것입니다. - 고려 대상:
최신 기술 연구, 범용적인 창작 콘텐츠 생성, 이미지나 음성을 다루는 멀티모달 기능이 반드시 필요한 사용자라면 GPT-4o나 Claude 3.5 Sonnet이 더 나은 선택일 수 있습니다. GLM-4.6의 강점은 특정 분야에 집중되어 있기 때문입니다.
이번 GLM-4.6 리뷰를 통해 확인했듯이, 이 모델은 모든 사람을 위한 완벽한 만능 모델은 아닐 수 있습니다. 하지만 예산 제약 속에서 최고의 코딩 및 추론 성능을 원하는 사용자에게는 현재 시장에 존재하는 가장 현명하고 강력한 대안이 될 것입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q: GLM-4.6은 어떤 사용자에게 가장 적합한가요?
A: 비용 효율성을 중시하는 개인 개발자, 학생, 스타트업에게 가장 적합합니다. 특히 코딩 보조, 데이터 분석, 레거시 코드 리팩토링과 같은 개발 관련 작업에서 강력한 성능을 발휘합니다.
Q: GLM-4.6의 가장 큰 단점은 무엇인가요?
A: 한국어 처리 능력이 최상위 모델에 비해 다소 제한적일 수 있으며, 이미지나 음성을 다루는 멀티모달 기능이 부족합니다. 또한, 중국 외 지역에서는 API 응답 속도가 약간 느릴 수 있습니다.
Q: GLM-4.6을 사용하려면 비용이 얼마나 드나요?
A: 핵심적인 코딩 및 추론 기능은 ‘GLM Coding Plan’을 통해 월 3달러 수준의 매우 저렴한 비용으로 이용할 수 있어, 압도적인 가격 경쟁력을 자랑합니다.
