GLM 5.2, 최대 사고 단계보다 적은 토큰으로도 비슷한 성능 가능
는 기본 설정에서 가장 높은 사고 단계인 최대 단계로 작동해 토큰 사용량과 대기 시간이 크게 늘어날 수 있다. GLM 5.1에서 5.2로 오면서 추론 토큰 수가 약 1만6,700개에서 3만6,700개로 두 배 이상 늘었다는 관찰이 나왔다. 오래된 제온 장비로 로컬 실행을 시도한 경우, 수학 문제 답변을 기다리다 12시간 뒤 모델을 꺼야 할 만큼 느렸다.
Z.ai 기술 보고서의 그래프는 코딩 작업 기준으로 높은 단계가 최대 단계의 절반보다 적은 토큰을 쓰면서도 최대 성능의 약 98%에 가까운 지능 수준을 낼 수 있음을 시사한다. 그래서 로컬 사용자와 사용자는 기본 최대 단계 대신 높은 단계를 시험해볼 만하다. 다만 와 높은 단계를 함께 쓴 테스트에서는 답이 절반 정도만 맞았고, Z.ai 채팅에서 최대 단계와 높은 단계를 비교한 결과는 서로 비슷했지만 일부 경우 판단 차이가 있었다.
관련 실험들은 가 512GB급 , 듀얼 , 4개 같은 큰 장비에서는 긴 문맥과 로컬 실행 가능성을 보여주지만, 일반적인 개인 장비에서는 속도와 메모리 부담이 여전히 크다는 점도 함께 보여준다.
핵심 포인트
- 는 기본값이 최대 사고 단계라 토큰과 시간이 많이 들 수 있다.
- 의 추론 토큰 수는 GLM 5.1보다 두 배 이상 늘었다는 관찰이 있다.
- Z.ai 자료 기준으로 높은 단계는 최대 단계보다 훨씬 적은 토큰으로 코딩 작업 성능의 약 98%에 접근할 수 있다.
- 와 높은 단계를 함께 쓰면 품질이 흔들릴 수 있어 실제 작업별 검증이 필요하다.
- 큰 메모리와 여러 그래픽카드가 있으면 로컬 실행 가능성은 커지지만, 일반 장비에서는 비용보다 대기 시간이 더 큰 문제가 될 수 있다.
이 사건을 다룬 원문 (12)
- r/LocalLLaMAGLM 5.2, 최대 사고 단계보다 적은 토큰으로도 비슷한 성능 가능 ↗
- briliwar0/glm-5.2-free-desktop-appbriliwar0/glm-5.2-free-desktop-app: glm 5.2 free z.ai llm chatbot free api access local llm unsloth dynamic gguf llama.cpp ollama run coding assistant autonomous agent zcode opencode cloudflare worke ↗
- r/LocalLLaMAGLM 5.2 on consumer hardware ↗
- r/LLMDevsShould i stick with my Claude subscription or should i switch to GLM 5.2 ↗
- r/LocalLLaMAGLM 5.2 on Mac Studio Speedup PR ↗
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- r/AI_AgentsWhat Is GLM-5.2? Inside Z.ai’s 744B-Parameter Agentic AI Model ↗
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- r/LocalLLaMA