GLM-4.6 직접 써보니, Claude Sonnet 4 수준의 코딩 성능과 200K 토큰 긴 컨텍스트, 월

GLM-4.6이 최근 공개되면서 오픈 소스 AI 코딩 모델 시장이 다시 활기를 띠고 있습니다. Frontier Labs, Deepseek처럼 업계의 거물들이 활발하게 움직이고 있지만, ZI의 GLM-4.6은 성능과 서비스 측면에서 이례적인 인기와 관심을 받고 있습니다. 실제로 GLM-4.6은 다양한 벤치마크에서 Anthropic의 Claude Sonnet 4와 비슷하거나 더 나은 결과를 보이고 있고, 월 3달러라는 저렴한 요금제로 실사용면에서도 매력적입니다.

ZI GLM-4.6, 중국계 연구소인데도 서비스와 제품에 집중

ZI는 단순히 연구만 하는 기존 중국 연구소들과 달리, 프런트엔드 API와 구독 플랜 등 사용자 경험까지 신경 쓴 것이 특징입니다. 실제로 ZI의 GLM-4.6은 Deepseek의 V3처럼 특정 코어 기술에 치중하기보다는, 전체적인 사용성과 관리 인터페이스 부분까지 신경 써서 출시되었습니다. Deepseek은 아직 소프트웨어 개발에 약점이 있고 이를 보완하기 어렵다는 평가가 많은데, 이런 점에서 ZI의 GLM-4.6은 실사용자 입장에서 큰 장점으로 다가옵니다.

Benchmarks에서 공개된 수치: Claude Sonnet 4와 비등, 실제 체감까지 뛰어나다

모델의 코드 성능을 수치로 본다면, GLM-4.6은 Cloud Sonnet 4를 상대로 48.6% 승률을 달성하며 최소 동일하거나 그 이상이라는 평을 받고 있습니다. Cloud Sonnet 4가 GLM-4.6을 이긴 경우가 42%, 무승부가 9.5%로 집계되었으며, 이렇게 팽팽한 경쟁을 보이면서도 가격은 1/10 수준에 그친다는 게 큰 장점입니다.

특히 토큰 사용량 부분에서 기존 Deepseek이나 Kimmy 같은 모델보다 절약적입니다. GLM-4.5 대비 4.6은 토큰 소비가 더 줄어들었고, ZI 측 네이티브 API에서는 처리 속도도 85TPS로 동급 최고치를 기록했습니다. 참고로 Deep infra는 30TPS, Parasale은 20TPS 정도에 머뭅니다. 이렇게 실시간 처리 속도, 비용 효율, 벤치마크 성적이 동시에 향상된 경우는 흔하지 않습니다.

200K 토큰까지 지원하는 긴 컨텍스트, 향상된 멀티파일 코히어런스

GLM-4.6의 가장 극적인 개선점 중 하나는 최대 200,000 토큰까지 지원하는 긴 컨텍스트 윈도우입니다. 실제 Kilo Code 등에 적용해 테스트해 보면, 복잡한 작업에서도 모델이 전체 구조와 기능을 일관적으로 관리해내는 능력이 높아졌습니다. 타 모델들은 멀티파일 작업에서 함수나 코드 일부를 헛갈리거나 놓치는 경우가 종종 있는데, GLM-4.6은 이런 일관성을 유지하는 데 강점을 드러냈습니다.

실제로 새로운 React API(Activity API) 등 학습데이터에 없는 최신 기술을 다야할 때도 웹 검색 및 툴 사용 능력이 강화되어 빠르게 최신 정보를 찾아내고, 직접 코드를 만들어내는 모습이 인상적이었습니다.

실사용자 경험: 가격 절감 효과, 코드 품질, 투명성

GLM-4.6의 대표적인 코딩 요금제는 월 $3로, 그 수준의 모델을 기존에는 상상할 수 없던 가격입니다. 실제로 Kilocode, Open Code 등 여러 코드 에이전트에서 GLM-4.6을 활용해보면 Cloud(GPT4, Claude Sonnet 4 등)로 아키텍처와 설계를 만든 뒤, 구체적 코드 구현은 GLM-4.6으로 돌려 비용을 절감하는 전략이 유효합니다. 실무에서 반복적으로 발생하는 루틴 코딩작업은 GLM-4.6에 맡기고, 복잡한 기획은 프리미엄 모델에 투자하는 접근 방식이 합리적이라는 것입니다.

ZI 측은 테스트 질문과 에이전트의 동작 로그까지 HuggingFace에 전부 공개하여 성능 주장에 대한 직접 검증을 가능하게 했습니다. 단순 마케팅 지표에만 의존하지 않고, 실제 코드 결과와 실패 장면까지 투명하게 제공해 신뢰도 측면에서도 높은 평가를 받고 있습니다.

남은 한계: 복잡한 작업에선 다중모델 오케스트레이션이 필요

GLM-4.6이 Claude Sonnet 4와 맞먹거나 앞서는 부분이 많지만, 모든 상황에 만능은 아닙니다. 실제 복잡한 웹앱 생성이나 내부 케이스에서, 더 고도화된 모델(GPT5, Claude 4 등의 기획 설계와 협업해 구현해야 비용 최적화와 품질을 동시에 잡을 수 있습니다. 현재 Kilocode, Cloud Code, Open Code 등 코드 에이전트 툴들은 이런 다중 모델 조합 기능의 구현이 미흡하거나, 일부는 하이쿠(Claude 내부 저가 모델)를 활용해 분석/정보 수집에 쓰는 정도에 불과합니다.

이런 부분은 앞으로 여러 에이전트 툴과 오픈소스가 적극적으로 개선해나가야 할 숙제라 생각합니다. 마치 실제 개발조직처럼, 비싼 모델이 전체 설계와 할당을 맡고, 비교적 저렴한 모델이 반복 작업과 구현을 담당하는 구성이 이상적이라는 관점입니다.

실제 데모 결과와 실무 적용 시 고려사항

직접 데모를 돌려보면 GLM-4.6은 속도면에서는 Claude보다는 느릴 수 있지만, 작성 코드의 확장성과 구성, 그리고 UI나 동작에 있어서 새로운 스타일 제시가 확실히 돋보입니다. 물론 일부 버그나 미완성된 부분도 발견됐지만, 전체적인 완성도는 분명 가격 대비 수준급에 해당합니다.

GLM-4.6에 기대하는 점은 실제 툴이나 서비스에서 코드 품질, 작업 경험까지 Claude Sonnet 4의 수준에 근접하거나 넘어서는 것입니다. 코드 자체뿐 아니라 사용자 체감과 워크플로우까지 따라갈 수 있도록 발전하면 생산성 측면에서 큰 변화를 기대할 만합니다.

2025년 AI 코딩 시장 전망과 GLM-4.6의 위치

2024년까지 프리미엄 코딩 AI는 높은 가격이 당연시됐지만, GLM-4.6 같은 모델 출현으로 실사용 환경이 빠르게 변화 중입니다. Opus나 Mestral 등 과거 유명하던 모델이 경쟁에서 밀려나고 있고, GPT5도 단가를 크게 낮추며 출시했습니다.

월 3달러로 Claude 4나 GPT4에 준하는 코드 성능을 실현할 수 있다는 점은, 앞으로 중소팀이나 개인 개발자에게 엄청난 기회가 됩니다. 복잡한 구조 설계는 프리미엄 모델, 반복적인 코딩은 효율 모델이라는 이원화 전략이 점점 표준이 되어가고 있습니다.

최적의 생산성을 위해서는 툴에서 다중 모델 오케스트레이션 기능이 좀 더 발전해야 하며, GLM-4.6과 같은 오픈웨이트 모델이 그 변화의 중심이 될 것으로 보입니다. 실제 사용 후기로 본 GLM-4.6은 실사용자 관점에서 확실한 비용 절감과 코드 품질을 동시에 제공하는 모델로, 앞으로의 가능성이 더 기대되는 모델입니다. 추가적인 활용법, 에이전트 툴의 발전, 그리고 ZI의 투명한 개발 문화까지 시장의 흐름을 크게 바꾸고 있습니다. 앞으로 이 모델과 함께 다양한 실험이 계속될 것으로 보이며, 향후 AI 기반 코딩 에이전트의 혁신에 반드시 주목할 필요가 있습니다.

출처 및 참고 :