저비용 혁신의 시작: Zhipu AI GLM-4.7, 인공지능(AI) 시장의 새 경쟁자
인공지능 시장이 계속해서 고도화되는 가운데, Zhipu AI가 새롭게 선보인 GLM-4.7은 전통적인 서구 중심의 AI 패권 구도에 강력한 도전장을 내밀었습니다. GLM-4.7은 뛰어난 코딩 능력, 대화형 추론, 저렴한 비용을 앞세워 OpenAI, Anthropic 같은 글로벌 리더들과 어깨를 나란히 합니다. 이번 글에서는 GLM-4.7의 주요 특징, 실제 성능, 그리고 개발자와 기업에게 주는 의미까지 쉽고 흥미롭게 정리해봅니다.
GLM-4.7란 무엇?—새로운 AI 경쟁의 장을 여다
GLM-4.7은 Zhipu AI가 개발한 대형 언어모델로, 코딩 지원에 특화됐습니다. 이 모델은 358억 파라미터의 방대한 스케일과 최대 200,000 토큰의 문맥 기억력을 자랑합니다. 즉, 한 번에 방대한 자료(소설, 코드, 논문)가 입력되어도 맥락과 논리를 잃지 않고 대화를 이어나갑니다. 이를 가능하게 하는 핵심은 ‘보존적 사고(Preserved Thinking)’—대화나 작업을 진행하며 이전의 추론과 사고 흐름을 지속적으로 유지한다는 점입니다.
놀라운 코딩 성능: 실질적 개발 도우미로 변화
GLM-4.7이 주목받는 가장 큰 이유는 바로 코딩 실력입니다. SWE-bench Verified, LiveCodeBench 등 주요 벤치마크에서 오픈소스 모델 중 최고점(최대 84.9%, SWE-bench 73.8%)을 기록하며, GPT-5.1이나 Claude Sonnet 4.5 같은 프리미엄 모델까지 뛰어넘는 결과를 보여줍니다.
이 모델은 단순히 코드 조각을 생성하는 데 그치지 않고, ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’이라는 감각적 디자인 코드도 손쉽게 뽑아냅니다. 한 번의 프롬프트로 모던한 웹사이트, 프레젠테이션, 대시보드까지 뚝딱 만들 수 있다는 것은 프론트엔드 개발자들에게 매우 매력적인 소식입니다.
독창적인 추론 구조: ‘생각하는 AI’ 시대의 서막
GLM-4.7의 특징인 ‘Interleaved Thinking’과 ‘Preserved Thinking’ 기능은 단순한 자연어 처리를 넘어, 실제로 문제를 순차적으로 분석·해결하는 인간식 사고 방식을 모방합니다. 그래서 코드 디버깅이나 복잡한 연구 과제에서도 ‘왜’와 ‘어떻게’를 체계적으로 기억하며, 여러 회차에 걸쳐 똑똑하게 일관된 답변을 제공합니다.
이런 구조 덕분에 실제 개발 환경(에이전트 워크플로, 터미널 명령, 웹 브라우징 등)에서도 안정적인 성능을 발휘해, 기존 모델에서 자주 발생하던 맥락 손실이나 반복 설명 요청의 번거로움이 크게 줄었습니다.
획기적인 가격 경쟁력: 프리미엄의 벽을 허물다
기존 AI 코딩 도구는 월 $200 수준의 구독료가 필요했다면, GLM-4.7은 월 $3 수준(클라우드 기준)으로 접근성을 현격히 낮췄습니다. 입력 토큰(100만 개 기준)당 $0.44, 출력 토큰당 $1.74~$2.20로, 경쟁 모델 대비 최대 1/7 가격입니다.
여기에 로컬 실행용 공개 모델까지 제공되어, 컴퓨터 성능만 받쳐준다면 완전 무료로 직접 운용도 가능합니다(단, 358억 파라미터의 몬스터—고성능 GPU 필요). 중소 개발팀이나 프리랜서에게는 AI 보조 개발이 이제 부담 없이 일상이 될 수 있는 시대가 열리는 셈입니다.
실제 사용법과 접근성: 누구나 AI 코딩의 시대!
GLM-4.7은 Z.ai 공식 플랫폼, OpenRouter, Hugging Face 등 다양한 경로로 바로 쓸 수 있습니다. 단일 채팅 인터페이스, API 연동, 클라우드 서비스, 로컬 설치(공개 가중치 다운로드)까지 ‘코딩 플랜’ 형태로 사용 선택지가 넓어, 하이엔드 기업에서부터 개인 개발자까지 모두에게 실질적인 이점이 있습니다.
특히, Hilo Code·Claude Code 등 최신 에이전트 기반 워크플로에 쉽게 통합되어, 실제 개발 현장이나 실험적인 프로젝트에서 즉각적인 장점이 확인되고 있습니다.
오픈소스 혁명의 신호탄: 탐구와 투명성, 그리고 현실적인 한계
GLM-4.7의 오픈 가중치 공개는 기업형 AI의 불투명성에 대한 대안이면서, 개발자에게 AI 작동 내역을 투명하게 확인할 기회를 제공합니다. 하지만 엄청난 시스템 자원(수백 GB VRAM, 다수의 GPU)이 필요한 점은 여전히 높은 벽입니다. 클라우드나 API 방식이 더 현실적인 선택지일 수 있지만, 사내 데이터 보안이나 프라이버시 중시라면 로컬 운용의 가치도 큽니다.
시사점: 인공지능 시장의 가격·품질 재편, 우리 삶에 미칠 영향
GLM-4.7의 등장은 기존 프리미엄 모델들의 ‘가격=품질’ 등식을 흔들었고, 오픈소스 기반에도 GPT·Claude 수준 코딩 AI가 실현 가능하다는 신호를 던졌습니다. 앞으로 중소기업, 프리랜서, 학생 등 AI 활용 문턱이 낮아지면서, 혁신의 범위·속도 역시 크게 빨라질 것입니다.
도전과제는 남아 있습니다—초고성능 하드웨어의 벽, 모델 안정성, 그리고 궁극적인 AGI(초지능)로 가는 길에 안전과 윤리 문제. 하지만 GLM-4.7은 분명, AI 코딩 시대의 ‘문 열어주는 열쇠’가 될 만한 존재임이 틀림없습니다.
실용팁
AI 코딩 도구 도입을 고민하는 개발자는 GLM-4.7의 무료/저가 클라우드 플랜을 먼저 테스트해보고, 필요에 따라 API 연동 또는 로컬 설치까지 확장해보세요.
대화형 에이전트나 멀티스텝 툴 자동화가 중요한 업무라면, ‘Preserved Thinking’ 같은 고급 추론 기능이 실제 현장에 얼마나 도움이 되는지 직접 체험해보는 것이 바람직합니다.
오픈소스 모델은 투명한 로직, 뛰어난 논리성, 자유로운 커스터마이징이 강점이지만, 하드웨어 한계와 속도는 실제 환경에서 꼭 검증해보세요.
참고
[1] Zhipu AI challenges Western rivals with low-cost GLM-4.7 - The Decoder
[2] GLM 4.7: Zhipu AI’s Game-Changing Open-Source Model - atal upadhyay
[3] America’s $200 AI Coding Tool Just Met a $3 Chinese Rival, GLM-4.7 - Techloy
[4] GLM-4.7: Pricing, Benchmarks, and Full Model Analysis - llm-stats.com
[5] GLM-4.7 vs Claude Opus 4.5: Coding Benchmarks & Thinking Modes - Vertu
[6] GLM-4.7 Review: Open-Source Coding vs GPT-5 & Claude 4.5 - Vertu