z.ai GLM-5 출시: 바이브 코딩에서 에이전틱 엔지니어링으로
z.ai(구 Zhipu)가 GLM-5를 공개했습니다. 핵심 메시지는 “그럴듯하게 코드를 뱉는 바이브 코딩을 넘어, 일을 끝내는 에이전틱 엔지니어링으로 가자”는 것인데요1. 이게 왜 중요하냐면, 이제 모델 경쟁 포인트가 “코드 한 줄 더 잘 짜요”가 아니라 “여러 단계 작업을 스스로 쪼개고, 도구를 쓰고, 실패하면 다시 시도해서 결과물을 납품하느냐”로 옮겨가고 있기 때문입니다.
이번 글에서는 GLM-5가 기술적으로 무엇이 달라졌는지, 실사용에서 어디에 강한지, 그리고 개발 워크플로우에 어떻게 붙이면 좋은지까지 ‘일 잘하는 관점’으로 정리해보겠습니다.
GLM-5 모델 특징: MoE로 크게 키우고, 실제론 가볍게 쓴다
GLM-5를 이해하는 가장 쉬운 비유는 “초대형 팀인데, 매 순간 필요한 전문가만 호출한다”입니다. GLM-5는 MoE(혼합 전문가) 구조로, 총 파라미터가 약 745B 규모지만 매 토큰에서 실제로 활성화되는 건 평균 44B 수준이라고 알려져 있어요2. 덩치는 커졌는데, 매번 전원을 다 켜지 않으니 속도와 비용을 현실선으로 끌어내리는 전략이죠.
이 구조가 주는 실감 포인트는 두 가지입니다. 첫째, 첫 응답이 마냥 느린 ‘거대 모델 특유의 숨 고르기’가 덜합니다. 둘째, 긴 작업에서 흐름이 덜 끊깁니다. 실사용 테스트에서도 “장시간 태스크에서 더 안정적이고 기억력이 좋아졌다”는 반응이 나오고요3. 물론 MoE는 전문가 라우팅이 꼬이면 특정 부분만 과하게 잘하고 다른 부분을 놓치는 식의 변덕도 생길 수 있어서, 프롬프트를 단계로 또렷하게 쪼개는 습관이 더 중요해집니다.
바이브 코딩 vs 에이전틱 엔지니어링: “코드 생성”에서 “업무 수행”으로
바이브 코딩은 대체로 이런 흐름입니다. “대충 이런 기능 만들어줘” → “오, 그럴듯하네” → “근데 에러 나요” → “수정해줘”의 무한 루프. 반면 에이전틱 엔지니어링은 시작부터 다릅니다. 작업을 쪼개고, 필요한 입력을 확인하고, 중간 결과를 검증하고, 실패하면 재시도하는 ‘프로세스’를 모델이 잡습니다.
GLM-5는 이 지점에서 한 단계 올라선 포지션을 노립니다. GLM-5가 장시간 에이전트 작업과 코딩 성능을 강화했고, 코딩 벤치마크에서 Claude Opus 급에 근접한다고 보도되었죠4. 실제 비교 글에서도 GLM-5가 복잡한 합성·추론에서 “한 번에 끝내는 확률”이 올라가서, 결과적으로 호출 횟수를 줄여준다는 요지가 나옵니다5. 즉, 토큰 단가가 조금 비싸도 ‘왕복 횟수’가 줄면 체감 비용은 내려갈 수 있습니다.
여기서 포인트는 “에이전트 기능이 있다”가 아니라 “개발자의 시간을 어디서 덜어주느냐”예요. 예를 들어 설계 변경, 리팩터링, PR 설명 작성처럼 ‘코드 + 맥락 + 의사결정’이 섞인 일에서 모델이 스스로 체크리스트를 만들고 빠진 정보를 요구한다면, 그게 바로 에이전틱 엔지니어링에 가까운 사용감입니다.
성능·속도·가격 현실론: 언제 GLM-5로 갈아타야 할까?
업그레이드 판단은 화려한 벤치마크보다 “내 워크로드에서 반복이 얼마나 줄어드느냐”로 하는 게 안전합니다. 파라미터가 커진 만큼 GLM-5는 짧은 응답에서는 라우팅 오버헤드로 약간 손해를 볼 수 있고, 긴 출력에서는 오히려 효율이 나아질 수 있다는 측정도 있습니다5. 쉽게 말해 “채팅 위젯처럼 짧고 빠른 응답”은 구버전이 더 쾌적할 수 있고, “길고 복잡한 일”은 GLM-5가 이득일 확률이 올라갑니다.
가격도 같은 논리로 봐야 합니다. GLM-5가 더 비싸다는 언급이 있지만, 한 번에 통과하는 작업이 늘면 총 토큰과 수정 시간이 줄어들 수 있죠6. 팀 단위로는 더 노골적입니다. 토큰 몇 달러보다 “리뷰/수정에 쓰는 사람 시간”이 더 비싼 순간, 한 방에 맞추는 모델이 결국 싸게 먹힙니다.
그리고 실무적으로 좋은 소식 하나. GLM-5는 API 레이어에서 OpenAI 호환 형태로 접근 가능한 경로가 소개되어 있어서, 기존 파이프라인을 크게 부수지 않고 ‘모델만 교체’하는 전략을 세우기 좋습니다2. 갈아타기 비용이 낮아지면, 실험도 더 자주 할 수 있고요.
시사점: GLM-5를 “코딩 모델”이 아니라 “작업자”로 써보자
GLM-5 이슈의 본질은 “또 강한 모델 하나 나왔다”가 아닙니다. 업계가 코딩을 바라보는 단위가 ‘함수’에서 ‘업무’로 바뀌고 있다는 신호에 가깝습니다1. 그래서 추천하는 적용 순서도 코딩 생성부터가 아니라, 반복이 많은 업무부터입니다.
먼저 리팩터링처럼 변경 범위가 크고 실수가 치명적인 작업에 “단계별 계획 → 변경 diff → 검증 체크리스트”를 고정 템플릿으로 붙여보세요. 그다음 이슈 트리아지(원인 추정, 재현 절차, 로그 요청)처럼 에이전트적 커뮤니케이션이 필요한 구간에 붙이면 효과가 빨리 납니다.
마지막으로, 벤치마크 논쟁은 언제나 따라옵니다. 다만 GLM-5의 가치는 숫자보다 “긴 태스크에서 덜 흔들리고, 스스로 다음 행동을 제안하는가”에서 드러납니다35. 바이브가 아니라 납품이 필요한 순간이라면, 이번 업데이트는 꽤 실용적인 카드가 될 수 있습니다.
참고
1z.ai releases GLM-5, advancing from Vibe Coding to Agentic Engineering in AI development
2What Is GLM-5? Architecture, Speed & API Access
3GLM-5: From Vibe Coding to Agentic Engineering | Hacker News
4Chinese AI startup Zhipu releases new flagship model GLM-5
5GLM-5 vs GLM-4.7: Should You Upgrade? (Benchmarks)
6The Secret is Out: Pony Alpha is GLM 5—And It’s Free in Kilo