GLM 모델과 Z.ai 사용법: 첫 질문, 비용, 설치 조건

GLM은 중국 AI 기업 Z.ai가 만드는 오픈 웨이트 언어 모델 계열입니다. 옛 이름이 즈푸AI인 이 회사는 2022년의 GLM-130B부터 2026년 8월의 GLM-5.3까지 같은 이름으로 모델을 내놓았습니다. 오픈 웨이트는 학습된 모델의 수치 파일인 가중치를 공개한다는 뜻이고, 파일을 받는 것과 내 컴퓨터에서 실행하는 것은 별도 단계입니다.

클로드와 GPT, 제미나이는 어느 회사가 만들었고 무엇을 잘하는지 대략 알려져 있어서, 새 버전이 나와도 이전 모델과 비교하기 쉽습니다. GLM은 그렇지 않습니다. 버전이 GLM-5.3, GLM-5.3-Flash, GLM-4.7, GLM-4.7-Flash로 나뉘고 쓰는 방법도 네 가지인데, 이름이 비슷해서 어느 것을 어디에 쓸지 정하기 어렵습니다. 구분하지 않고 고르면 무료로 열려 있는 모델을 지나치거나, 개인 장비에 올라가지 않는 크기의 가중치를 내려받느라 시간을 씁니다.

화면과 다운로드 수는 2026년 9월 15일, 가격표와 모델 문서, 라이선스는 10월 4일 내용입니다.

위 화면은 9월 15일 공식 웹 채팅의 모델 메뉴입니다. 기본 선택은 GLM-5.3-Flash입니다. 메뉴 아래 안내처럼 메뉴에 이름이 보이는 고급 모델 가운데 일부는 로그인해야 쓸 수 있습니다.

GLM이라는 이름의 뜻과 계열의 출발점

GLM은 General Language Model, 즉 범용 언어 모델의 줄임말입니다. 2021년에 나온 같은 제목의 논문에서 온 이름이고, 저자 명단에 Z.ai를 세운 칭화대 탕제 교수가 들어 있습니다. 회사 이름보다 모델 이름이 먼저 나온 경우라서, GLM은 제품 이름이면서 연구 계보의 이름이기도 합니다.

GLM-130B는 파라미터 1,300억 개 규모의 모델을 가중치까지 열어 둔 사례였고, 이듬해 나온 ChatGLM-6B는 개인용 그래픽카드에서 돌아갔습니다. 이 회사가 왜 가중치를 계속 여는지는 별도 글에서 다뤘고, 여기서는 지금 쓸 수 있는 모델과 쓰는 방법을 정리합니다.

먼저 비교할 GLM 모델 네 가지

아래 네 모델은 용도를 비교하려고 고른 것이고, 10월 4일 가격표에는 GLM-5.3-FlashX 같은 다른 모델도 있습니다. 요금은 Z.ai 일반 API의 달러 단가이며, 웹 채팅이나 Coding Plan 구독료와는 다릅니다.

파라미터는 학습으로 정해진 모델의 수치이고, 토큰은 모델이 내용을 처리하는 단위입니다. 한국어 한 글자가 늘 한 토큰은 아닙니다. 컨텍스트는 한 요청에서 처리할 수 있는 문맥의 최대 범위입니다.

네 모델의 입력 방식과 API 요금

모델	입력	컨텍스트	100만 토큰당 요금입력, 출력
GLM-5.3	텍스트	100만 토큰	1.40달러 4.40달러
GLM-5.3-Flash	텍스트, 이미지 영상	100만 토큰	0.15달러 0.50달러
GLM-4.7	텍스트	20만 토큰	0.60달러 2.20달러
GLM-4.7-Flash	텍스트	20만 토큰	무료

위 화면은 9월 15일 Z.ai 공식 가격 페이지입니다. 이 글에서 다루지 않는 이전 버전과 문자 인식 전용 모델까지 함께 올라 있어서 계열 전체의 폭이 한 화면에 보입니다.

모델 규모를 나란히 놓으면 이름과 규모가 맞지 않는다는 점이 드러납니다.

Flash가 붙었다고 작은 모델은 아닙니다. GLM-5.3-Flash는 총 3,200억 파라미터이고 GLM-4.7-Flash는 300억 파라미터라서, 같은 Flash인데 열 배 넘게 차이가 납니다. 이름만 보고 개인 장비용 모델을 고르면 어긋나는 이유입니다.

활성 파라미터는 한 토큰을 처리할 때 실제 계산에 참여하는 부분입니다. GLM의 혼합 전문가(MoE) 구조는 전체 가운데 필요한 일부만 골라 계산합니다. 그렇다고 활성 수만큼의 파일과 메모리로 실행되지는 않습니다. 필요한 메모리는 전체 가중치의 저장 방식과 실행 프로그램, 문맥 길이에 따라 정해집니다.

내려받기 수로는 관심이 어디에 몰렸는지 볼 수 있습니다. 2026년 9월 15일 기준 허깅페이스의 최근 30일 내려받기는 GLM-4.7-Flash가 186만 회로 가장 많았고, GLM-5.3-Flash 177만 회, GLM-5.2 95만 회, GLM-5.3 71만 회 순이었습니다. 네 모델 가운데 가장 작은 300억 파라미터 모델에 내려받기가 가장 많이 몰렸습니다. 이 수에는 같은 사람의 반복 다운로드와 자동 처리도 들어가서 사용자 수나 성능 순위와는 다릅니다.

GLM을 쓰는 방법 네 가지

웹 채팅은 브라우저에서 질문하는 방법이고, API는 프로그램이 모델을 호출하는 연결 방식입니다. 코딩 구독은 지원하는 개발 도구에서 쓸 사용량을 월정액으로 받는 방법이고, 가중치 내려받기는 자기 장비에 모델을 설치하는 방법입니다.

쓰는 방법별 준비물과 맞는 상황

방법	준비할 것	비용 방식	맞는 상황
웹 채팅	브라우저 계정 로그인	계정별 한도	답변 품질을 먼저 볼 때
API	API 키 호출 프로그램	토큰 단위 과금	우리 서비스에 붙일 때
GLM Coding Plan	지원되는 코딩 도구	월정액 크레딧 한도	코딩 도구에서 자주 쓸 때
가중치 내려받기	장비, 실행 프로그램 라이선스 검토	장비와 운영 비용	자료를 밖으로 내보낼 수 없을 때

웹 채팅은 chat.z.ai에서 시작합니다. 10월 4일 로그인 전 화면에서도 GLM-5.3-Flash와 입력창이 보이고, 이용이나 모델 변경에 로그인이 필요하면 화면에 안내가 나옵니다. 메뉴의 Deep Think는 답을 만들 때 쓰는 추론 강도를 정하는 설정입니다.

API는 Z.ai 플랫폼에서 API 키를 발급받아 프로그램에 연결합니다. 키는 호출 권한이므로 공개 글이나 저장소에 넣지 않습니다. GLM-5.3은 외부 도구 사용, 정해진 형식의 답변, 입력 계산 재사용(캐싱), 답을 조금씩 보내는 기능을 지원합니다. 최대 출력은 12만 8천 토큰이고, 100만 토큰 컨텍스트와는 다른 제한입니다.

GLM Coding Plan은 지원되는 코딩 도구에서 쓰는 월정액입니다. 일반 API 호출 전체를 대신하는 무제한 구독은 아니고, 공식 개요의 가격은 월 18달러부터입니다. 크레딧은 사용량을 계산하는 점수여서 요청 횟수나 달러와는 단위가 다릅니다.

가중치 내려받기는 허깅페이스에서 파일을 받아 자기 장비에서 실행하는 방법입니다. 공식 저장소가 SGLang, vLLM, Transformers 같은 실행 프로그램을 안내하며, 파일을 받은 뒤 이 프로그램으로 모델을 띄워야 실행됩니다.

Coding Plan의 크레딧 한도

Lite, Pro, Max 세 등급 모두 5시간 한도와 주간 한도를 함께 적용합니다.

5시간 한도는 사용한 뒤 시간이 지나면 다시 채워지고, 주간 한도는 따로 계산됩니다. 둘 가운데 하나라도 다 쓰면 다른 쪽에 잔량이 있어도 멈춥니다. 기본 피크 시간은 한국 시각 평일 오후 3시부터 7시이고, 이 시간 밖에서 쓰면 기본 크레딧의 절반만 차감됩니다.

구독에는 모델 연결 규칙도 있습니다. 모든 등급에서 GLM-5.3과 GLM-5.3-Flash를 쓸 수 있고, GLM-5.2나 GLM-5.1을 부르는 요청은 GLM-5.3으로, GLM-4.7을 부르는 요청은 GLM-5.3-Flash로 자동 연결됩니다. 설정 파일에 예전 모델 이름이 그대로 적혀 있어도 최신 모델이 답합니다.

클로드 코드나 코덱스 CLI에 붙일 때는 도구마다 설정 파일 위치와 주소가 다릅니다. 두 도구에 넣을 값은 설정 방법을 따로 정리한 글에 옮겨 두었습니다.

웹 채팅에서 첫 질문 보내기

웹 채팅을 열어 새 대화를 시작하고 GLM-5.3-Flash를 고릅니다. 처음에는 기본 추론 설정 그대로 두고 검색이나 파일 첨부 없이 보냅니다. 평소 받는 행사 안내 메일이나 공지 본문을 붙여 넣고 필요한 항목만 뽑아 달라고 하면, 원문과 대조해 답의 정확도를 바로 볼 수 있습니다.

답을 원문과 한 항목씩 대조합니다. 원문에 없는 연도나 요일, 전화번호, 신청 링크가 붙었다면 같은 대화에 신청 방법은 미정입니다. 신청 링크는 지우고 나머지 세 항목은 원문대로 두세요.처럼 고칠 곳과 그대로 둘 곳을 함께 적어 다시 요청합니다.

전송이 되지 않으면 입력한 문장을 복사해 둔 뒤 로그인 상태와 화면의 오류 문구를 봅니다. 답이 생성되는 중이면 끝날 때까지 기다리고, 제한 알림이 나오면 그 안내를 따릅니다. 새 대화를 연다고 한도가 다시 생기지는 않습니다.

API 가격표를 실제 작업 비용으로 바꾸기

API를 검토할 때는 호출하기 전에 계산기로 비용을 어림할 수 있습니다. 캐시 할인 없는 입력 10만 토큰과 과금 대상 출력 2만 토큰을 쓰는 요청 한 번으로 계산합니다. 추론 토큰은 과금 대상 출력에 들어가고, 검색 도구 요금과 세금은 뺐습니다.

GLM-5.3-Flash는 100000 ÷ 1000000 × 0.15 + 20000 ÷ 1000000 × 0.50으로 0.025달러가 나옵니다. 입력은 그대로 두고 출력만 4만 토큰으로 늘리면 Flash는 0.035달러, 5.3은 0.316달러가 되어 전체 비용이 두 배까지 오르지는 않습니다.

토큰 수가 같아도 모델마다 답의 길이와 재시도 횟수가 달라서 완성까지 드는 비용은 따로 봐야 합니다. 캐시 입력은 이전 계산을 재사용할 때 받는 할인이고, 검색 같은 도구에는 별도 요금이 붙습니다. GLM-4.7-Flash의 토큰 요금이 무료여도 이런 도구 요금은 따로 나갑니다.

공식 벤치마크에서 확인되는 위치

GLM-5.3은 2026년 8월에 발표됐습니다. 모델 카드에 따르면 GLM-5.3은 GLM-5.2와 같은 기반 모델에 사후학습만 다시 한 모델입니다. 구조는 그대로 두고 학습 방식만 바꿔 점수를 올렸습니다.

위 그래프는 Z.ai가 발표 당시 공개한 평가 결과입니다. GLM-5.3은 여섯 항목 가운데 두 곳에서 비교 대상 중 가장 높은 점수를 받았고, 나머지 네 곳에서는 앞선 모델이 따로 있습니다.

가장 크게 벌어진 것은 이전 버전과의 격차입니다. 터미널에서 명령을 실행하는 과제를 평가하는 Terminal Bench 3.0의 점수는 GLM-5.2의 4.6에서 GLM-5.3의 28.3으로 올랐습니다. 그래도 이 항목에서는 Fable 5와 GPT-5.6 Sol이 앞섭니다.

업무 자동화를 평가하는 AutomationBench(v1.0.6)는 26.2에서 48.2로 올라 비교 대상 가운데 가장 높습니다.

실제 코드 수정 과제를 평가하는 DeepSWE v1.1(mini-swe-agent 하네스, 6시간 제한)에서는 GPT-5.6 Sol 72.7, Fable 5 69.7, Kimi K3 67.5, GLM-5.3 66.9 순이었습니다. Artificial Analysis가 측정한 GDPval-AA v2에서는 GLM-5.3이 1769로 Fable 5의 1743, GPT-5.6 Sol의 1730보다 높았습니다. GDPval-AA v2의 점수는 결과물끼리 비교한 상대 평가 점수라서 성공률이 아니고, 다른 평가 점수와 더하거나 평균 내지 않습니다.

벤치마크는 정해진 과제와 조건에서 성능을 비교하는 평가이고, 하네스는 모델에 도구와 과제를 연결하는 실행 환경입니다. 위 점수는 Z.ai의 자체 측정과 외부 측정이 섞여 있고 도구와 제한 시간도 항목마다 다르므로, 일상 업무의 성공률과는 다른 숫자입니다.

GLM을 클로드나 GPT 대신 고를 이유가 있을까요?

위 벤치마크에서도 모델마다 앞서는 과제가 달랐습니다. 점수 말고 GLM을 고를 이유는 비용과 자체 운영 두 가지입니다.

첫째는 작업당 비용입니다. 다만 토큰 단가가 낮아도 수정 요청이 늘면 최종 비용은 올라갑니다. 앞의 비용 계산과 함께 실제로 끝낸 작업 수와 걸린 시간을 기록해야 비교가 됩니다.

둘째는 가중치를 직접 운영할 수 있다는 점입니다. 이 글에서 비교한 클로드와 GPT의 상용 API 모델은 내려받아 실행하는 경로가 없습니다.

GLM과 비교 대상 상용 API 모델

기준	GLM 계열	상용 API 모델클로드, GPT
가중치 내려받기	제공	제공하지 않음
자체 서버 운영	장비, 프로그램 라이선스 검토	제공하지 않음
비용 구성	API 단가, 구독 자체 장비 비용	서비스별 요금표
자료 처리 조건	웹과 API는 서비스 정책 자체 운영은 연결과 로그	제공 업체와 계약 조건

바꿀지 정할 때는 평소 하는 실제 작업 두세 개를 같은 자료로 양쪽에 맡겨 봅니다. 빠진 내용과 잘못 덧붙인 정보, 수정 횟수와 대기 시간을 함께 기록하면 가격표만 볼 때보다 판단이 쉽습니다.

오픈 웨이트라서 생기는 차이와 라이선스 두 종류

오픈 웨이트(open-weight)는 학습이 끝난 가중치 파일을 공개하는 방식입니다. 학습 자료와 코드를 어느 범위까지 내놓는지는 모델마다 다릅니다. 오픈 소스와의 차이는 무엇까지 열려 있는지 기준으로 나눈 글에 정리했습니다.

실무에서 걸리는 차이는 같은 GLM 계열인데 라이선스가 두 종류라는 점입니다.

GLM 모델별 라이선스

조건	MIT5.3-Flash, 5.2, 4.7, 4.7-Flash	자체 라이선스GLM-5.3
상업적 이용	제공	제공
수정과 재배포	제공	제공
대형 MaaS 사업자의 사전 보안 검토	제공하지 않음	제공

GLM-5.3의 자체 라이선스는 허용 범위가 MIT와 거의 같고 조건이 하나 더 붙습니다. 이용자나 계열사가 Model as a Service 사업을 운영하고, 이용자와 계열사의 연속 12개월 합산 매출이 100억 달러를 넘으면 상업적 이용 전에 Z.AI의 보안 검토를 받아야 합니다. Model as a Service는 제3자가 입력이나 설정을 실질적으로 제어하며 모델 추론이나 미세조정을 이용하는 서비스입니다. 특정 기능 안에 모델을 넣은 최종 제품과 단순 요청 중계는 이 정의에서 빠집니다. 매출 기준은 해당 모델의 재판매 매출이 아니라 이용자와 계열사의 합산 매출이고, 실제 적용은 라이선스 원문 전체로 판단합니다.

직접 돌려 볼 때

개인 장비에서 먼저 검토할 후보는 이 글의 모델 가운데 가장 작은 GLM-4.7-Flash입니다. 숫자의 정밀도를 낮춰 용량을 줄이는 양자화를 적용한 판본도 있습니다. GGUF는 일부 로컬 실행 프로그램이 읽는 모델 파일 형식이고, Unsloth가 올린 GLM-4.7-Flash-Q4_K_M.gguf는 10월 4일 파일 목록에 18.3GB로 표시됩니다.

파일을 저장할 디스크 공간과 실행할 메모리는 다릅니다. 실행할 때는 운영체제와 다른 앱, 모델이 대화 내용을 처리하는 데 쓰는 메모리까지 필요하고, 양자화 방식에 따라 답변 품질도 달라집니다. 로컬 실행 화면을 읽는 방법은 24GB 맥에서 Qwen을 실행한 기록에 정리했습니다.

1번부터 3번은 내려받기 전에 적어 두고 서로 대조합니다. 일반 웹 채팅이 목적이라면 자체 설치부터 할 이유는 없습니다.

GLM 5.3과 GLM 5.3 플래시는 무엇이 다른가요?

규모와 입력 방식, 가격이 다릅니다. GLM-5.3은 공식 저장소의 가중치 집계로 약 7,500억 규모이고 텍스트만 받으며, 출력 단가가 100만 토큰당 4.40달러입니다. GLM-5.3-Flash는 총 3,200억 파라미터에 이미지와 영상까지 받고, 출력 단가가 0.50달러입니다. Flash는 모델 이름일 뿐이어서 개인 장비에 맞는 크기라는 표시로 쓰이지 않습니다. 공식 설명은 GLM-5.3-Flash가 새 기반 모델과 다른 구조로 계산 효율을 높였다고 밝힙니다. 이 모델이 이름을 감춘 채 공개됐던 경과와 상세 스펙은 앞선 글에서 다뤘습니다.

GLM을 무료로 쓸 수 있나요?

두 가지 방법이 있습니다. 하나는 chat.z.ai 웹 채팅이고, 로그인 요구와 계정별 한도 안내를 따릅니다. 다른 하나는 API에서 GLM-4.7-Flash를 부르는 방법이며, 2026년 10월 4일 공식 가격표에도 입력과 출력이 무료로 적혀 있습니다. 이 경우에도 API 키와 호출 설정은 필요하고, 검색 같은 도구 비용은 따로 나갑니다. 업무 자료를 넣는다면 요금보다 데이터 처리 조건을 먼저 봅니다.

GLM 가중치를 내려받으면 회사 서버에서 마음대로 써도 되나요?

모델별 라이선스와 운영 환경을 함께 봐야 합니다. MIT에도 고지 보존 조건이 있고, GLM-5.3에는 앞에서 설명한 합산 매출과 사업 형태 조건이 있습니다. 자체 서버에 설치해도 검색이나 외부 API, 로그 전송을 연결하면 자료가 밖으로 나가므로, 설치만으로 반출이 막히지는 않습니다.

Sources:

• Pricing (Z.AI 개발자 문서)
• GLM-5.3 모델 안내 (Z.AI 개발자 문서)
• GLM Coding Plan 개요 (Z.AI 개발자 문서)
• Coding Plan 이용 정책
• zai-org/GLM-5.3 모델 카드와 라이선스 (Hugging Face)
• GLM-5.3 저장소 메타데이터
• GLM-5.3 라이선스 원문
• zai-org/GLM-5.3-Flash 모델 카드 (Hugging Face)
• zai-org/GLM-4.7 모델 카드 (Hugging Face)
• zai-org/GLM-4.7-Flash 모델 카드 (Hugging Face)
• Unsloth GLM-4.7-Flash GGUF 파일 목록
• GLM-5 시리즈 저장소 (GitHub)
• GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling (arXiv)

3줄 요약

1. GLM은 Z.ai가 가중치를 공개해 온 언어 모델 계열이며 웹 채팅과 API, Coding Plan, 가중치 내려받기 네 가지 방법으로 씁니다.

2. API의 토큰 요금과 Coding Plan의 크레딧 한도는 별개이고 GLM-5.3-Flash의 API 요금은 100만 토큰당 입력 0.15달러, 출력 0.50달러입니다.

3. GLM-5.3-Flash는 이름과 달리 총 3,200억 파라미터여서 개인 장비에서는 300억 파라미터인 GLM-4.7-Flash가 먼저 검토할 후보입니다.