GLM-5.2, 100만 토큰 컨텍스트로 긴 작업에 도전한 Z.ai의 오픈웨이트 모델
Z.ai가 2026년 6월 16일 오픈웨이트 모델 GLM-5.2를 공개했다. 4월 7일의 GLM-5.1 이후 70일 만이며 8월 14일 GLM-5.3이 이어졌다. Z.ai는 칭화대학교에서 분사한 중국 AI 연구소로 옛 이름은 Zhipu AI이고 2025년 국제적으로 Z.ai로 이름을 바꿨다. GLM-5.2는 긴 호흡의 작업을 위한 업데이트로 이 계열의 컨텍스트를 100만 토큰까지 늘렸다. 긴 작업 도중에도 진행 상황을 잃지 않는 것을 강조했고 응답 속도와 능력의 균형을 맞출 수 있도록 여러 단계의 추론 강도를 제공한다. 코딩이 여전히 중심 용도이며, 많은 분량의 원본 자료를 기억해야 하는 작업도 겨냥한다.
구조
파라미터는 7,440억 개이고 컨텍스트 창은 1M 토큰이다. 구조 면에서는 IndexShare라는 변경이 소개됐다. 희소 어텐션 층 여러 개가 하나의 인덱서를 공유해 긴 컨텍스트에서의 계산량을 줄이는 방식이다. 추측 디코딩도 개선됐고 가중치는 MIT 라이선스로 공개됐다. 입력을 길게 늘리려면 학습뿐 아니라 추론 효율을 함께 손봐야 한다는 점을 보여 준다.
가격
Z.ai API는 100만 토큰당 입력 1.40달러, 캐시 입력 0.26달러, 출력 4.40달러다. BaseTen, Baidu, Friendli, Nebius, Together, Venice 등이 같은 값을 받는다. 가장 싼 쪽은 DeepInfra의 flex 변형(입력 0.45달러, 출력 1.44달러)이고 기본은 입력 0.5625달러, 출력 1.80달러다. StreamLake는 입력 0.6131달러·출력 1.9268달러, Novita는 입력 0.6496달러·출력 2.0416달러다. 출력 단가가 높은 쪽으로는 Wafer가 입력 0.19달러에 출력 8.00달러, 입력 0.0341달러에 출력 7.00달러다.
성능
11개 점수가 공개됐다. SWE-Bench Pro는 62.1%로 24개 중 10위, Next.js Evals는 81%로 33개 중 10위, DeepSWE 1.1은 44%로 36개 중 30위다. Terminal-Bench 2.1은 81%로 36개 중 19위, Frontier-Bench v0.1은 5.1%로 9개 중 9위다. 대학원 수준 과학 문제 GPQA Diamond는 91.2%로 66개 중 13위, 도구를 쓴 Humanity's Last Exam은 54.7%로 50개 중 18위다. 견고성 BullshitBench v2는 31%로 97개 중 59위다.
참고할 점
가중치를 내려받아 직접 운영할 수 있지만 학습 데이터와 코드까지 모두 공개된 것은 아니다. 업체마다 가격과 정밀도, 컨텍스트가 다르므로 용도에 맞춰 골라야 한다.
출처: aireleasetracker.com · 원문 보기 ↗