출력 토큰 백만 개당 $3의 비용이 드는 MIT 라이선스 모델이 코딩, 과학, 에이전트 작업을 포함한 대부분의 주요 벤치마크에서 $25짜리 독점적 프런티어 모델을 방금 앞질렀습니다.
GLM 5.2 대 Claude Opus 4.6은 깔끔한 다윗과 골리앗 이야기라고 보기는 어렵습니다. GLM 5.2는 일부 경쟁 모델보다 작업당 토큰을 거의 두 배 더 소모하고, 이미지 입력을 지원하지 않으며, 생태계도 더 신생입니다. Opus 4.6은 4.7과 4.8로 이어졌습니다 — 이 비교는 유효 기간이 있습니다.
결정을 위해 중요한 것은 다음과 같습니다.
모든 것을 하나의 표로
GLM 5.2 | Claude Opus 4.6 | |
|---|---|---|
개발자 | Z.ai (Zhipu AI) | Anthropic |
출시 | June 16, 2026 | February 4, 2026 |
아키텍처 | MoE, 753B total / 40B active | Dense (undisclosed) |
라이선스 | MIT (open-weight) | Proprietary |
컨텍스트 윈도우 | 1M tokens | 1M tokens |
최대 출력 | 128K tokens | 128K (300K via batch) |
이미지 입력 | No | Yes |
사고 모드 | High, Max | Low, Medium, High, Max |
SWE-bench Pro | 62.1% | 51.9–53.4% |
Terminal-Bench | 81.0% (v2.1) | 65.4% (v2.0) |
HLE (with tools) | 54.7% | 53.0% |
GPQA Diamond | 89–91.2% | 84.0% |
BigLaw Bench | Not reported | 90.2% |
Intelligence Index | 51 (highest open-weight) | ~44 (max effort) |
입력 가격 | $0.95/M (DeepInfra) | $5.00/M |
출력 가격 | $3.00/M (DeepInfra) | $25.00/M |
가장 저렴하게 이용 가능 | $0.77/$2.42 (OpenRouter) | $5.00/$25.00 |
속도 | ~197 tokens/sec | ~46 tokens/sec |
자체 호스팅 가능 | Yes (MIT) | No |
Opus 4.6의 SWE-bench Pro에 대한 참고사항: 점수는 평가 설정에 따라 47.1%(Scale private)에서 53.4%(Anthropic scaffold)까지 범위가 있습니다. Terminal-Bench 버전도 다르기 때문에(v2.0 vs v2.1), 직접 비교는 완벽하지 않습니다.
GLM 5.2가 강점을 보이는 부분
코딩. SWE-bench Pro 62.1% 대 Opus 4.6의 51.9–53.4%. Terminal-Bench 81.0% 대 65.4% (버전이 다르지만, 격차는 큽니다). GLM 5.2는 모든 주요 코딩 벤치마크에서 가장 강력한 오픈 웨이트 모델입니다.
과학. GPQA Diamond 89–91.2% 대 84.0%. 벤더 보고 점수(91.2%)와 독립 평가(~89%) 간에 약간의 차이가 있지만, GLM 5.2가 둘 다에서 앞섭니다.
사이버보안. Semgrep의 IDOR 벤치마크: GLM 5.2는 기본 프롬프트로 F1 39%를 기록해, Claude Code(Opus 4.6 기반)의 F1 37%를 앞섰습니다. 비용: 취약점 1개 발견당 약 $0.17. 단일 벤치마크, 단일 취약점 클래스이지만, 추론이 많이 필요한 보안 작업에서 오픈웨이트 모델이 최첨단 에이전트를 능가했다는 점은 주목할 만합니다.
속도. ~197 토큰/초 대 ~46 토큰/초. 약 4배 더 빠릅니다.
가격. 출력은 $3/M 대 $25/M — 토큰당 8.3배 더 저렴합니다.
Opus 4.6가 뛰어난 부분
법률 추론. BigLaw Bench 90.2%, 어떤 Claude 모델보다도 최고, 완벽한 점수 40%. GLM 5.2에는 이에 상응하는 법률 벤치마크가 보고되지 않았습니다.
집약적 지식 업무. GLM 5.2의 GPQA Diamond 점수가 더 높음에도 불구하고, Opus 4.6은 GDPval-AA(전문 지식 업무)에서 76.2 대 67.2의 집약적 지식 격차로 앞섭니다. 패턴은 이렇습니다. GLM 5.2는 어려운 과학 질문을 잘 처리하지만, Opus 4.6은 다양한 전문 지식 과업 전반에서 더 강합니다.
멀티모달 입력. Opus 4.6은 이미지를 지원합니다. GLM 5.2는 텍스트 전용입니다.
에코시스템. Claude Code, Anthropic API, Bedrock, Vertex AI — 도구 사용, 구조화된 출력, 그리고 compaction API를 위한 성숙한 툴링. GLM 5.2는 6개 이상의 provider를 갖고 있지만, 프로덕션급 통합은 더 적습니다.
노력 제어. 4단계(낮음–최대)는 2단계(높음, 최대)보다 세밀합니다. 간단한 작업에서 비용 최적화를 위한 더 세분화된 제어를 제공합니다.
토큰 장황함의 함정
GLM 5.2는 코딩 평가에서 작업당 ~43,000개의 출력 토큰을 사용합니다. MiniMax M3는 ~24,000개이고; Kimi K2.6은 ~35,000개입니다.
모델 | 토큰/작업 | $/M 출력 | 작업당 비용 |
|---|---|---|---|
GLM 5.2 | ~43K | $3.00 | ~$0.13 |
Kimi K2.6 | ~35K | $2.50 | ~$0.09 |
Opus 4.6 | ~30K (est.) | $25.00 | ~$0.75 |
작업당 GLM 5.2는 Opus 4.6보다 약 6배 저렴합니다 — 토큰당 가격이 시사하는 8배는 아닙니다. 그래도 큰 차이이긴 하지만, 자신의 워크로드에서 벤치마크하고 총 토큰 소비량을 측정하세요.
오픈 웨이트 요소
자체 호스팅. 40B 활성 파라미터(MoE)는 dense 753B 모델보다 추론을 더 실현 가능하게 만듭니다. vLLM, SGLang 및 표준 프레임워크를 지원합니다.
데이터 프라이버시. 자체 호스팅은 데이터를 제3자 서버에 저장하지 않게 합니다. 규제가 많은 산업에서는 이것이 어떤 벤치마크보다 더 중요할 수 있습니다.
파인튜닝. 오픈 웨이트는 도메인 적응을 가능하게 합니다. Opus 4.6은 블랙박스입니다.
잠금 없음. 6개 이상의 제공업체와 자체 호스팅. 단일 벤더의 가격 정책이나 정책에 대한 종속성 없음.
오픈소스 프로그래밍 모델을 살펴보고 있는 팀에게 GLM 5.2는 중요한 성능 도약입니다.
만료일
Opus 4.6는 2026년 2월에 출시되었습니다. Opus 4.8(지능 지수 56)과 Sonnet 5(Opus 4.6과 동일한 성능, 더 낮은 가격)는 이후에 출시되었습니다.
그렇다면 왜 GLM 5.2를 Opus 4.6과 비교하나요?
Opus 4.6는 여전히 많은 Claude Code 설정과 프로덕션 시스템을 구동합니다
이 티어에서 가격 대비 성능 대비는 가장 두드러집니다 — GLM 5.2는 1/8의 비용으로 Opus 4.6에 신뢰할 만하게 도전합니다
Opus 4.8과 비교하면, GLM 5.2는 코딩에서는 경쟁력이 있지만 범용성에서는 뒤처집니다
의사 결정 트리
1. 이미지 입력이 필요하신가요? → Opus 4.6+. GLM 5.2는 텍스트 전용입니다.
2. 데이터 프라이버시 또는 자체 호스팅이 필요하신가요? → GLM 5.2. 자신의 하드웨어에서 실행할 수 있는 유일한 옵션입니다.
3. 주된 작업 부하는 코딩/에이전틱인가요? → GLM 5.2 — 경쟁력이 있거나 더 우수하며, 6–8배 더 저렴합니다.
4. 주된 업무가 법률 또는 광범위한 지식 작업인가요? → Opus 4.6+. 종합적인 지식 격차가 일관됩니다.
5. 대규모에서 비용 제약이 있나요? → GLM 5.2로 시작하고, 어려운 사례는 Opus로 라우팅하세요. API aggregators는 하이브리드 라우팅을 쉽게 만들어줍니다.
6. 강한 제약이 없나요? → 기본값은 GLM 5.2입니다. 8배의 가격 차이로 인해 이것이 합리적인 시작점입니다.
자주 묻는 질문
GLM 5.2는 정말 Claude Opus 4.6만큼 좋은가요?
코딩(SWE-bench Pro: 62.1% vs ~52%)과 과학 추론(GPQA Diamond: ~90% vs 84%)에서는 GLM 5.2가 앞섭니다. 전반적인 전문 지식 업무에서는 Opus 4.6이 더 강합니다. Intelligence Index: GLM 5.2는 51, Opus 4.6은 ~44입니다.
GLM 5.2는 얼마나 더 저렴한가요?
토큰당 8.3배($3 대 $25/M 출력). GLM 5.2의 더 높은 토큰 장황함을 고려하면 작업당 약 6배.
GLM 5.2를 자체 호스팅할 수 있나요?
예 — MIT 라이선스, 40B 활성 파라미터(MoE), vLLM/SGLang/xLLM/ktrans를 지원합니다. 상당한 GPU 리소스가 필요하지만, 총 크기가 비슷한 dense 모델을 서빙하는 것보다 훨씬 실용적입니다.
GLM 5.2는 이미지를 지원하나요?
아니요, 텍스트만입니다. Opus 4.6은 텍스트와 이미지를 처리합니다.
왜 Opus 4.8과 비교하지 않나요?
Opus 4.8(Intelligence Index 56)은 최신 버전이지만, Opus 4.6은 여전히 널리 배포되어 있습니다. GLM 5.2는 4.6 세대에 대해 충분히 경쟁력을 보이며 도전하고 있습니다. 4.8과 비교하면 코딩에서는 경쟁하지만, 전반적인 폭에서는 뒤처집니다.
GLM 5.2는 최고의 오픈 소스 모델인가요?
코딩용으로는 그렇습니다 — SWE-bench Pro, Terminal-Bench, FrontierSWE에서 최고의 오픈웨이트입니다. Intelligence Index 51로, 가장 높은 오픈웨이트(중간값: 25)입니다.
GLM 5.2는 Opus 4.6와 비교해 얼마나 빠른가요?
약 4배 더 빠름. 197 토큰/초 vs 46 토큰/초. TTFT: 1.37초 vs 1.87초.
Opus 4.6에서 GLM 5.2로 전환해야 하나요?
대규모 코딩/에이전트 작업의 경우, 신중하게 평가하세요. 작업에서 품질과 총 토큰 소비량을 측정하세요. 지식 집약적이거나 멀티모달 작업의 경우, Opus를 계속 사용하거나 더 저렴한 Anthropic 옵션으로 Sonnet 5를 고려하세요.
GLM 5.2는 어디에서 이용할 수 있나요?
DeepInfra ($0.95/$3.00), Z.ai ($1.40/$4.40), OpenRouter ($0.77/$2.42), Fireworks, FriendliAI, Novita, Together. HuggingFace를 통해 자체 호스팅. 크로스 모델 가격은 GPT-5.6 가격 가이드를 참조하세요.