GLM-5.2, 성능은 따라왔지만 토큰 효율은 아직 약함
의 공개 벤치마크 수치는 여러 평가에서 와 비슷한 구간에 있고, 에도 크게 뒤처지지 않는 것으로 보인다. 6개월 전만 해도 중국계 모델이 이 정도로 상위권 모델과 겹치는 결과를 내는 일은 드물었다. 다만 작업에서는 점수만큼 중요한 토큰 비용 차이가 아직 크다.
Max는 비슷한 점수를 내기 위해 Max보다 거의 두 배에 가까운 토큰을 쓰는 것으로 제시됐다. 는 같은 점수 대비 토큰을 더 적게 쓰는 쪽에서 훨씬 앞서 있다. 실제 사용에서는 을 줄이기 위해 일부 작업을 중국계 모델로 옮길 수 있지만, 조건이 많이 붙은 어려운 추론 작업은 여전히 Claude 쪽이 더 안정적이다.
도 큰 작업에서는 더 느리고 토큰을 더 많이 쓰는 경향이 있어 완전한 대체재라기보다 작업을 나눠 맡기는 선택지에 가깝다.
핵심 포인트
- 는 여러 벤치마크에서 수치와 비슷한 구간에 있다.
- 점수는 좋아졌지만 토큰 효율은 Claude 계열보다 낮아 보인다.
- Max는 비슷한 점수에 Max보다 거의 두 배의 토큰을 쓴다는 비교가 있다.
- 복잡한 추론이나 조건이 많은 작업은 아직 Claude가 더 안정적인 선택으로 보인다.
- 비용 절감에는 전체 교체보다 쉬운 작업을 더 싼 모델로 보내는 방식이 현실적이다.