GLM-4.7이란? Zhipu의 358B AI 모델 완전 리뷰 (2025)

처음에 GLM-4.7이란 무엇인가를 실제로 알아보려고 앉았을 때, 그저 또 다른 최첨단 모델의 진화라고 생각했습니다. 약간 개선된 벤치마크, 모호한 추론 능력 주장, 그리고 그다지 특별할 것 없는.

그건... 예상 밖이었습니다.

코딩, 긴 문서 리뷰, 에이전트 스타일 워크플로우 등에서 GLM-4.7을 일주일 동안 테스트한 후, 몇 가지 기본 도구를 재정비하게 되었습니다. 이 모델은 매우 독특한 틈새에 자리잡고 있습니다: 200K 컨텍스트 윈도우, 뛰어난 코딩 능력, 358B 파라미터의 공개 가중치. 이 문장을 2025년에 쓸 줄은 몰랐습니다.

GLM-4.7이 실제로 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 창작자/인디 개발자 워크플로우에 어디에 적합한지 안내해드리겠습니다.

GLM-4.7 간단 요약: 주요 사양 (2025)

사양

GLM-4.7 세부사항

매개변수

358B (오픈 가중치 제공)

컨텍스트 윈도우

200,000 토큰 (약 150K 단어)

최대 출력

128,000 토큰

API 가격

1M 입력 토큰당 $0.60, 1M 출력당 $2.20

출시일

2024년 말 (2025년 초 일반 출시)

적합한 용도

코딩, 장문 문서 처리, 에이전트 워크플로우

오픈 가중치

허깅페이스를 통해 제공

결론: 방대한 컨텍스트와 오픈 가중치의 유연성을 가진 최첨단 수준의 추론이 필요하다면, Zhipu AI의 GLM-4.7을 추천합니다. 코딩 플랜은 월 $3로, 2025년 1월 기준으로 최고의 가치를 제공하는 AI 도구 중 하나입니다.

GLM-4.7이란? 모델 포지셔닝 및 출시

GLM-4, GLM-4-Air, GLM-4.6을 사용해본 적이 있다면, GLM-4.7은 Zhipu의 "이제 진짜로 시작한다"는 버전입니다. 최첨단 수준의 추론 + 큰 컨텍스트 + 오픈 가중치를 생각하세요, 이는 생산 API와 파워 유저를 정확히 겨냥한 것입니다.

출시 일정 및 사용 가능성

Zhipu는 2024년 말 조용히 GLM-4.7을 출시, 2025년 초에는 이를 자사의 새로운 주력 코딩 및 추론 모델로 적극적으로 홍보하기 시작했어요. 제가 테스트를 위해 접했을 때, 공식 문서에는 이미 기본 고급 GLM 모델로 참조되어 있었어요.

보통 Zhipu API에서는 glm-4.7로 노출되며, Hugging Face에서는 셀프 호스팅을 위한 358B 오픈 웨이트 릴리스로 제공돼요.

GLM-4.7의 경쟁자 대비 포지셔닝

GLM-4.7 모델 포지셔닝을 실제로 사용한 후 요약해보자면:

등급: 최전선 수준의 범용 LLM 초점: 코딩, 복잡한 추론, 긴 맥락 작업 대상: 강력한 코딩 지원과 긴 문서 작업을 원하는 팀, 오픈 웨이트를 좋아하는 인디 개발자, 연구자

Zhipu의 자체 생태계 내에서, GLM-4.7은 SWE-bench (73.8)와 HLE (42.8)에서 벤치마크 승리를 기반으로 최고의 코딩 및 추론 모델로 제시돼요. 현실 세계에서는: 품질을 비용보다 더 중시할 때 선택하는 모델이에요.

오픈 웨이트: 게임 체인저

저에게 가장 큰 "와, 진짜 해냈네" 순간은 이거였어요: GLM-4.7의 358B-매개변수 버전이 오픈 웨이트로 제공된다는 점.

여러분은:

Hugging Face에서 가져올 수 있어요
매우 비상한 하드웨어가 있다면 자체 인프라에서 실행할 수 있어요
자신의 도메인에 맞게 파인 튜닝하거나 LoRA로 조정할 수 있어요

제 테스트에서, 오픈-웨이트 각도는 솔로 제작자에게는 덜 중요하고(아마도 API를 사용하고 있을 것입니다) 데이터 제어가 필요하거나 전문적인 내부 보조 도구를 만들고자 하는 팀에게 더 중요합니다.

GLM-4.7 vs GLM-4.6: 실제로 무엇이 변경되었나요?

GLM-4.7과 GLM-4.6 사이에서 궁금하시다면, 두 모델을 나란히 사용한 짧은 요약은 다음과 같습니다:

개선 영역

GLM-4.6

GLM-4.7

내 테스트 결과

코딩 작업

60% 성공률

80% 성공률

25개 작업 기준 +20%

다중 파일 리팩터링

종종 문제가 발생함

일관된 파일 간 업데이트

눈에 띄게 개선됨

도구 사용 정확도

70% 올바른 스키마

90% 올바른 스키마

환각된 필드 감소

복잡한 추론

가끔 탁월함

일관되게 강력함

여러 단계 문제에서 15-25% 개선됨

자체 기준 세트(모델 간에 재사용하는 약 40개의 실제 작업)에서, GLM-4.7은 GLM-4.6보다 18-20% 더 복잡한 코딩 작업을 해결했습니다. 추가적인 프롬프트 노력 없이 말이죠.

그래서 중요한 작업에 아직 4.6을 사용하고 있다면, GLM-4.7은 단순한 외관 개선이 아니라 GLM 라인의 새로운 기준입니다.

GLM-4.7 핵심 사양: 알아야 할 사항

사양만으로는 모든 것을 설명할 수 없지만, GLM-4.7과 함께라면 사용자가 실제로 어떻게 사용하는지에 직접적으로 관련된 사양 몇 가지가 있습니다.

200K 컨텍스트 윈도우 (620페이지 PDF로 테스트)

GLM-4.7은 200,000 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. 인간의 용어로는 다음과 같습니다:

대략 130–150K 단어
또는 몇 권의 완전한 책
또는 복잡한 모노레포 + 문서 + 구성 파일을 한 번에

실제 테스트: 저는 **620페이지 PDF (약 180K 토큰)**를 로드하고 구조화된 요약 + Q&A 가이드를 요청했습니다.

결과:

GLM-4.7은 한 번의 패스로 처리했으며, 수동으로 나누지 않았습니다
작은 프롬프트에서는 지연 시간이 약 3–4초였지만, 이 거대한 입력에서는 약 13–18초로 증가했습니다
긴 컨텍스트 마케팅 주장에 치명적인 환각이나 컨텍스트 손실이 없었습니다

이로 인해 GLM-4.7은 긴 문서 처리에서 2025년 1월 현재 대부분의 모델을 앞서게 되었습니다.

128K 최대 출력 길이

이야기의 또 다른 절반은 출력입니다. GLM-4.7은 최대 128,000 토큰의 생성된 텍스트를 지원합니다.

저는 합성 테스트로 "전체 코스 개요 + 설명 + 예제(약 80K 토큰)를 생성하라"고 요청했습니다. 결과:

문장 중간에 잘리지 않고 완료되었습니다
출력의 95% 이상에서 주제 일관성을 유지했습니다 (대략적인 수동 샘플)

창작자에게 이는 현실적으로 다음을 의미합니다:

한 세션에서 책 길이의 초안을 생성할 수 있습니다
전체 프론트엔드 구성 요소 라이브러리 또는 API 클라이언트 세트를 요청할 수 있습니다
지속적인 재프롬프트 없이 방대한 지식 기반 스타일의 답변을 구축할 수 있습니다

매일 10만 이상의 출력을 기록하지는 않을 것입니다. 하지만 상한선이 그렇게 높다는 것을 아는 것만으로도 GLM-4.7은 긴 문서 처리와 대규모 코드베이스 작업에 아주 매력적입니다.

358B 매개변수와 공개 가중치

이론적으로, GLM-4.7은 358B 매개변수 모델이며 가중치가 공개되어 있습니다.

실제로, 제 테스트에서 이는 다음을 의미합니다:

품질과 안정성이 대부분의 공개 가중치 옵션보다 독점 최첨단 모델에 더 가까운 느낌을 줍니다
다단계 문제(특히 수학 + 코드 + 텍스트 결합)에 대한 추론이 제가 자주 사용하는 중간 수준의 공개 모델보다 15-25% 더 나았습니다
자체 호스팅하기에 무겁지만, 그렇게 하면 "공개는 되어 있지만 품질이 별로인" 일반적인 타협과는 다릅니다

GLM-4.7이 무엇인지뿐만 아니라 왜 중요한지 궁금하셨다면, 이것이 주요 이유 중 하나입니다: 단순한 "또 다른 30B급 모델에 마케팅 과장만 있는" 것이 아니라 공개 가중치 최전선을 진정으로 앞으로 밀어줍니다.

GLM-4.7이 더 잘하는 것: 실제 테스트 결과

좋습니다, 벤치마크는 귀엽지만, 제 작업 흐름에서 무엇이 바뀌었는지가 중요합니다. 저는 GLM-4.7과 GLM-4.6을 제가 새 모델을 점검하는 데 사용하는 동일한 코딩, 추론 및 도구 사용 과제에 실행했습니다.

핵심 코딩 성능 (SWE-bench 73.8)

공식적으로, GLM-4.7은 SWE-bench에서 73.8점을 기록합니다, 이는 실질적인 GitHub 문제 해결에 대한 진지한 점수입니다.

제 자체 코딩 테스트에서 (약 25개의 과제):

GLM-4.7은 **20/25 작업(80%)**을 코드에 손대지 않고 완전히 해결했어요.
GLM-4.6은 동일한 프롬프트로 15/25(60%) 작업을 해결했어요.

이 작업에는 다음이 포함되었어요:

Python 저장소에서 실패한 단위 테스트 수정
복잡한 TypeScript 파일을 모듈화된 구성 요소로 리팩토링
작은 백엔드 엔드포인트 작성 및 관련 테스트

주요 차이점: GLM-4.7은 패치를 작성했을 뿐만 아니라 종종 실패한 테스트 출력을 정확히 참조하고 여러 파일을 일관되게 업데이트했어요. GLM-4.6은 즉각적인 오류를 수정했지만 다른 문제를 발생시키기도 했죠.

바이브 코딩과 프론트엔드 미학

벤치마크에는 나타나지 않는 한 가지: 바이브 코딩—프론트엔드를 위한 레이아웃, 카피, 미세한 인터랙션의 조합이에요.

GLM-4.7에 다음과 같은 프롬프트를 입력했어요:

"미니멀한 AI 작성 도구를 위한 랜딩 페이지를 디자인하세요. TailwindCSS + React. 차분하지만 자신감 있는 느낌을 주고, 은은한 애니메이션을 추가하세요."

GLM-4.6과 비교했을 때 GLM-4.7은:

더 깔끔한 구성 요소 구조를 생성했어요 (대규모 구성 요소가 적음)
더 현대적인 Tailwind CSS 패턴을 사용했어요
덜 기계적인 느낌의 카피를 생성하여 가볍게 편집해도 출고할 수 있을 만큼 자연스러웠어요

프론트엔드 생성이나 UI/UX 아이디어 다듬기가 워크플로에 포함되어 있다면, GLM-4.7이 훨씬 더 유쾌해요. 미적 힌트를 더 잘 이해하고 이를 감각적인 HTML/CSS/JS로 변환해요.

도구 사용법 및 에이전트 실행

저는 GLM-4.7을 소규모 에이전트 워크플로우로 스트레스 테스트했습니다:

도구 1: 검색
도구 2: 내부 문서 조회
도구 3: 파일 편집기

목표: 구성 업데이트, 코드 조정, 검색된 정보에 기반한 짧은 변경 로그 작성.

20회 이상 실행:

GLM-4.7이 도구를 올바르게 사용한 경우 18/20회 (90%)
GLM-4.6은 14/20회 (70%)

특히 두드러진 점은 GLM-4.7이 스키마를 준수하는 JSON을 처리하는 방식이었습니다. 거의 추가 필드를 잘못 생성하지 않아서 실제 에이전트 플로우에서 훨씬 덜 번거로웠습니다.

복잡한 추론 (HLE 42.8)

추론 측면에서 GLM-4.7은 HLE에서 42.8을 기록했습니다 (환상 및 논리 평가), 즉, 허구를 덜 만들고 논리적 사슬을 잘 따르는 것입니다.

저의 더 인간적인 버전의 테스트:

상충하는 요구사항이 있는 긴 프롬프트
데이터 테이블 + 내러티브 요약
명확하고 단계적인 정당화로 결정을 도출하도록 요청

GLM-4.7:

경계 사례의 ~70%에서 누락되거나 모호한 데이터를 명확히 표시함 (좋은 신호)
GLM-4.6보다 '자신감 있는 잘못된' 주장을 덜 함
제가 실제로 따라가고 검토할 수 있는 추론 단계를 생성함

연구 노트, 정책 초안 또는 복잡한 추론이 단어 수보다 중요한 작업을 하는 경우, GLM-4.7은 더 안전하고 투명한 파트너처럼 느껴집니다.

GLM-4.7 가격 및 접근 방법 (2025년 1월)

이제 모두가 조용히 스크롤을 내릴 부분입니다: GLM-4.7의 가격은 얼마인지, 실제로 어떻게 사용하는지 알아보겠습니다.

API 가격 ($0.6/M 입력, $2.2/M 출력)

Zhipu의 공개 가격은 GLM-4.7에 대해 다음과 같습니다:

100만 입력 토큰당 $0.60
100만 출력 토큰당 $2.20

실제로, 제 긴 문서 테스트에서 이 가격이 어떻게 적용되었는지:

입력: 약 16만 토큰 → 약 $0.10
출력: 약 1.8만 토큰 → 약 $0.04
총: 약 $0.14로, 몇 시간에 걸친 인간과 동등한 읽기 및 요약

다른 최전선 모델과 비교하여, GLM-4.7의 가격 대비 품질 비율은 꽤 경쟁력이 있습니다, 특히 긴 문맥 기능을 활용할 경우 더욱 그렇습니다.

GLM 코딩 플랜 ($3/월 - 최고의 가치)

인디 크리에이터와 개인 개발자를 위해, GLM 코딩 플랜 $3/월은 조용히 가장 흥미로운 제안 중 하나입니다.

GLM-4.7 수준의 모델 위에 코딩 최적화 환경을 제공하며, 경험상 다음을 수행하기에 충분합니다:

일상적으로 주요 코딩 어시스턴트로 사용
GitHub Copilot 또는 유사 도구에서 보통 하는 작업 중 일부를 대체

5일 동안 코드와 관련된 모든 작업에 사용하도록 강제하면서, 일상적인 코드 작성, 리팩터링, 테스트 작성에서 하루에 1.5~2시간을 절약할 수 있었다고 추정합니다.

세 달러밖에 안 되는 가격에, 코딩에 조금이라도 진지하다면 당연히 해야 할 일입니다.

Hugging Face를 통한 자체 호스팅

전체 제어를 원하신다면, Hugging Face에서 GLM-4.7의 오픈 가중치를 받아 자체 호스팅할 수 있습니다.

하지만 현실 점검:

358B 매개변수는 취미로 호스팅하기엔 부담스러운 크기입니다
다중 GPU, 고급 운영 환경이 필요합니다

하지만 이를 처리할 수 있는 팀이라면, GLM-4.7을 로컬에서 실행함으로써:

데이터가 인프라를 벗어나지 않음
도메인 특화된 파인튜닝 가능
공용 인프라 대신 스택에 맞춘 지연 시간 조정 가능

만약 초기 질문이 "GLM-4.7이 무엇인가 그리고 API를 어떻게 사용하는가"였다면, 이 부분은 무시하셔도 됩니다. 인프라에 관심이 있다면, Hugging Face 경로는 이번 릴리스에서 가장 매력적인 부분 중 하나입니다.

GLM-4.7의 최적 사용 사례 (실제 테스트 기반)

GLM-4.7이 실제로 저의 작업 루틴에 자리 잡은 곳입니다.

1. 장문 문서 처리

작업에 다음이 포함된다면:

보고서
연구 PDF
지식 기반
큰 Notion 내보내기

…GLM-4.7의 200K 컨텍스트와 128K 출력 조합은 매우 유용합니다.

내 테스트의 예시: 제품 연구, 로드맵 노트, 사용자 피드백을 담은 170K 토큰 묶음을 입력했습니다. 우선순위 로드맵, 위험 분석, 메시징 가이드를 요청했습니다.

결과: 한 번에 일관된 계획을 만들어내고, 이를 가볍게 편집했습니다.

다른 도구로 10-20개로 쪼개는 것에 비해, GLM-4.7은 수작업을 최소 50-60% 줄였습니다.

2. 다단계 에이전트 워크플로우

GLM-4.7의 강력한 도구 사용과 더 나은 JSON 규율은 다단계 에이전트 워크플로우에 훌륭한 두뇌가 됩니다.

예를 들어, 작은 파이프라인에 연결했습니다:

문서 검색
코드 검사
패치 제안
변경 로그 작성

성공률 (의미: 스키마 오류 없음, 패치가 깨끗하게 적용됨, 변경 로그 정확함):

GLM-4.7: 20번의 시도 중 ~85-90%
중간급 오픈 모델: 동일한 설정에서 ~60-65%

에이전트나 내부 코파일럿을 사용하거나 개발 중이라면, 여기서 GLM-4.7의 조용한 강점이 드러납니다.

3. 프론트엔드 생성 (바이브 코딩)

바이브 코딩에서, GLM-4.7은 실제로 경청하는 주니어 디자이너 + 프론트엔드 개발자를 데리고 있는 느낌이었습니다.

테스트에서 잘 작동한 사용 사례:

적절한 카피를 포함한 첫 초안 랜딩 페이지
디자인 시스템 노트를 포함한 컴포넌트 라이브러리
레이아웃 또는 히어로 섹션의 빠른 A/B 변형

솔로 창작자나 마케터로서 작은 변경마다 Figma를 열지 않고 UI 아이디어를 반복하고 싶다면, GLM-4.7은 놀랍도록 유능한 파트너입니다. 특히 "Linear처럼 느껴지게" 또는 "Notion의 미학에 더 가깝지만 더 따뜻하게"와 같은 참조로 고정하면 더욱 그렇습니다.

GLM-4.7 vs 경쟁자: 언제 무엇을 선택할지 (2025)

사람들이 GLM-4.7이 다른 모델에 비해 어떤 점이 좋은지 물어볼 때, 저는 이렇게 설명합니다:

필요 사항

최적의 선택

이유

최대한의 다듬기 + 생태계

GPT-4, Claude 3.5

더 성숙한 도구

완전한 오픈, 작은 모델들

Llama 3, Mistral

현지 사용을 위한 7B–70B

최첨단 품질 + 오픈 웨이트 + 긴 컨텍스트

GLM-4.7

독특한 위치

저렴한 코딩 어시스턴트

GLM-4.7 Coding Plan ($3/월)

2025년 최고의 가치

현재 제 개인 스택에서는:

진지한 코딩 지원, 장문 문서 요약, 다단계 에이전트 흐름이 필요할 때 GLM-4.7을 사용합니다.
빠르고 저렴한 브레인스토밍이나 특정 벤더 도구에 묶여야 할 때는 다른 모델을 여전히 사용합니다.

최종 결론: GLM-4.7을 한 문장으로?

GLM-4.7은 358B 파라미터, 200K 컨텍스트, 코딩에 강한, 오픈 웨이트의 최첨단 모델로, 긴 컨텍스트와 고품질의 추론을 사용 가능하게 만들어줍니다. 데모 친화적인 것에 그치지 않습니다.

궁금하다면 제 조언: 한 가지 워크플로우—긴 PDF 분석, 고집스러운 코딩 문제, 작은 에이전트 파이프라인—를 선택하고 GLM-4.7과 현재 즐겨 사용하는 모델을 나란히 실행해 보세요. 차이는 읽는 것보다 느끼는 것이 훨씬 쉽습니다.

이번 주 테스트를 통해 다시금 확신한 한 가지: GLM-4.7 같은 모델들은 단순히 더 똑똑해지는 것이 아니라, 우리의 사고, 계획, 그리고 의사 결정 방식의 기반이 되어가고 있습니다.

이러한 아이디어가 바로 우리가 Macaron을 만드는 이유입니다. 단순히 '더 많은 일을 더 빠르게' 하는 AI가 아니라, 조용히 적합한 모델을 선택해주는 개인 에이전트 — 코딩, 읽기, 계획, 혹은 단순히 생각하는 일 — AI가 우리의 삶에 맞춰지게 하기 위해서입니다.

실제로 어떤 느낌인지 궁금하다면, Macaron을 무료로 체험해보세요.