GLM-5.2가 코딩 성능표에서 폐쇄형 모델에 가까워졌다는 주장
GLM-5.2는 여러 코딩·에이전트형 벤치마크에서 GPT-5.5, , 에 꽤 가까운 점수를 낸 것으로 제시됐다. 눈에 띄는 점수는 62.1점, 81.0점, MCP-Atlas 77.0점, 도구를 쓰는 Humanity’s Last Exam 54.7점이다. GLM-5.2는 오픈 모델이고, 한 번에 매우 긴 내용을 다룰 수 있는 을 갖췄다는 점도 핵심이다.
DeepSeek R1 이후 오픈 모델이 폐쇄형 최상위 모델에 가까워지고 있다는 흐름을 다시 보여주는 사례로 볼 수 있다. 다만 실제 제품에서의 체감은 점수만으로 판단하기 어렵다. GLM-5.2는 최종 답을 내기 전에 생각하는 시간이 길 수 있고, 그 과정이 화면에 보이지 않으면 사용자는 모델이 느리다고 느낄 수 있다.
가격도 표면상 Opus나 GPT급 모델보다 훨씬 싸 보이지만, 추론 토큰을 많이 쓰면 실제 비용 차이는 줄어들 수 있다.
핵심 포인트
- GLM-5.2가 여러 코딩·에이전트형 벤치마크에서 GPT-5.5, , 에 가까운 점수를 낸 것으로 제시됐다.
- 제시된 점수는 62.1점, 81.0점, MCP-Atlas 77.0점, 도구 사용 Humanity’s Last Exam 54.7점이다.
- GLM-5.2는 오픈 모델이며 을 지원한다고 소개됐다.
- 답을 내기 전 생각하는 시간이 길면 실제 제품에서는 느리게 느껴질 수 있다.
- 표면 가격이 낮아도 추론 토큰을 많이 쓰면 실제 비용 절감 폭은 작아질 수 있다.