GLM-4.6
코딩의 새로운 혁명! 오픈소스 AI의 새로운 왕
Z.AI가 선보인 GLM-4.6은 단순한 언어 모델을 넘어선, 개발자의 코딩 방식을 근본적으로 변화시킬 혁명적 기술입니다.
💻 GLM-4.6, 무엇이 특별한가?
GLM-4.6은 Z.AI가 2025년 9월 공개한 차세대 오픈소스 언어 모델입니다. 이전 모델과 비교해 200K 컨텍스트 윈도우를 지원하고,실세계 코딩 성능이 크게 향상되었으며,고급 추론 능력과 에이전트 워크플로우를 제공합니다.
핵심 기능
- ✓200K 컨텍스트 윈도우: 128K에서 200K로 확장된 긴 컨텍스트 처리 능력
- ✓실세계 코딩 성능: Claude Sonnet 4와 동등한 수준의 실제 코딩 작업 성능
- ✓고급 추론 능력: 복잡한 문제 해결과 논리적 사고 능력 향상
- ✓에이전트 워크플로우: 도구 사용과 검색 기반 에이전트 성능 강화
- ✓비용 효율성: 입력 토큰당 $0.06, 출력 토큰당 $2.20의 경쟁력 있는 가격
🚀 GLM-4.6: New SOTA Opensource KING!
GLM-4.6의 혁신적인 코딩 성능과 실세계 테스트 결과를 보여주는 상세 리뷰
🚀 GLM-4.6 핵심 특징 및 성능
💻 Forget Claude Sonnet 4.5: GLM4.6 IS NUTS (Kilo Code)
Kilo Code에서 GLM-4.6의 놀라운 코딩 성능을 직접 체험해보는 사용기
💻 Kilo Code 사용기 핵심 포인트
🧪 Cheap But Genius? Testing GLM 4.6 on Real Code
저렴한 가격에도 불구하고 실제 코드에서 보여주는 GLM-4.6의 천재적인 성능 테스트
🧪 실세계 코드 테스트 핵심 포인트
🔍 Let's Run Local AI GLM-4.6 "Superior Coding" Model vs Claude
로컬 AI GLM-4.6과 Claude의 직접적인 비교를 통한 개발자 리뷰
🔍 개발자 평가 핵심 포인트
⚙️ GLM-4.6 설치 방법 및 사양
GLM-4.6을 사용하기 위한 다양한 방법과 시스템 요구사항을 확인해보세요. 로컬 설치부터 클라우드 API까지 다양한 옵션을 제공합니다.
🖥️ 시스템 사양
357억 파라미터 (357B params)
전체 모델: 700GB RAM
SSD 스트리밍: 15GB RAM
BF16, F32 지원
Q6: 16 토큰/초
Q8: 더 높은 정확도
Windows, macOS, Linux
MIT License
📊 공식 벤치마크 성능
🔍 레딧/구글링 기반 추정 사양
- • RTX 4070 Ti 16GB (단일 GPU)
- • 64GB RAM (부족할 수 있음)
- • 제한적 기능 및 성능
- • 8x NVIDIA H100 또는 4x H200
- • 640GB+ VRAM
- • FP8 정밀도 활용
- • 16x NVIDIA H100 또는 8x H200
- • 1280GB+ VRAM
- • 128K 컨텍스트 완전 지원
- • 4x RTX 4090 (96GB+ VRAM)
- • vLLM 또는 SGLang 프레임워크
- • Python 3.9+ 환경
📥 설치 방법
4. Kilo Code (개발자 도구)
VS Code 확장 프로그램으로 설치하여 코딩 작업에 최적화된 환경 제공
VS Code 확장 스토어에서 "Kilo Code" 검색 후 설치
💡 추천 설정
Z.AI 채팅봇 사용 - 별도 설치 없이 바로 시작
Kilo Code + GLM-4.6 조합으로 최적의 코딩 환경
로컬 설치로 완전한 제어와 프라이버시 보장
💻 GLM-4.6 코딩 활용 가이드
GLM-4.6에서 최고의 코딩 성능을 얻으려면 효과적인 프롬프트 작성과 활용법이 핵심입니다. 다음 가이드를 따라 더욱 정확하고 효율적인 개발 경험을 얻어보세요.
📝 코딩 프롬프트 작성 원칙
"로그인 기능" → "JWT 토큰 기반 사용자 인증 시스템"
React, Node.js, MongoDB 등 사용할 기술 명시
네트워크 오류, 유효성 검사, 보안 등 포함
주석, 변수명, 함수 구조 등 명시
🎯 코딩 프롬프트 예시
✅ 좋은 코딩 프롬프트 예시
"React와 TypeScript를 사용해서 사용자 인증 시스템을 만들어주세요. JWT 토큰 기반으로 로그인/회원가입 기능을 구현하고, 에러 처리와 로딩 상태를 포함해주세요. Tailwind CSS로 반응형 UI를 만들어주세요."
왜 좋은가: 기술 스택, 구체적인 기능, 에러 처리, UI 요구사항이 모두 명시됨
🔧 API 개발 프롬프트
"Node.js와 Express를 사용해서 RESTful API를 만들어주세요. 사용자 CRUD, 인증 미들웨어, 데이터 유효성 검사, 에러 핸들링, 로깅을 포함해주세요. MongoDB를 데이터베이스로 사용하고 Mongoose ODM을 사용해주세요."
특징: 백엔드 기술 스택과 보안, 데이터베이스 요구사항이 명확함
🎨 프론트엔드 컴포넌트 프롬프트
"Vue 3 Composition API를 사용해서 재사용 가능한 데이터 테이블 컴포넌트를 만들어주세요. 정렬, 필터링, 페이지네이션 기능을 포함하고, TypeScript로 타입 안전성을 보장해주세요. 접근성(a11y)을 고려한 ARIA 속성을 포함해주세요."
포함 요소: 프레임워크, 기능 요구사항, 타입 안전성, 접근성이 모두 명시됨
💡 코딩 프롬프트 작성 팁
✅ DO (해야 할 것)
- • 구체적이고 명확한 기능 요구사항
- • 사용할 기술 스택과 프레임워크 명시
- • 에러 처리와 예외 상황 고려
- • 코드 품질과 가독성 요구
- • 테스트와 문서화 요구사항
❌ DON'T (하지 말아야 할 것)
- • 너무 추상적이거나 모호한 요구사항
- • 서로 모순되는 기술 스택 요구
- • 과도하게 복잡한 기능을 한 번에 요구
- • 보안 취약점을 야기할 수 있는 요구
- • 저작권이 있는 코드나 라이브러리 무단 사용
💻 개발자에게 GLM-4.6이 의미하는 것
GLM-4.6의 등장은 개발자들에게 완전히 새로운 코딩 경험과 생산성 향상을 제공합니다.
💰 개발 비용 절감
입력 토큰당 $0.06, 출력 토큰당 $2.20의 경쟁력 있는 가격으로 고품질 AI 코딩 지원을 받을 수 있습니다. 개발 시간과 인력 비용을 크게 절약할 수 있습니다.
⚡ 개발 속도 향상
200K 컨텍스트 윈도우로 대규모 코드베이스도 한 번에 처리할 수 있어 개발 속도가 크게 향상됩니다. 빠른 프로토타이핑과 반복 개발이 가능해집니다.
🚀 실세계 코딩 성능
Claude Sonnet 4와 동등한 수준의 실제 코딩 작업 성능을 제공합니다. 복잡한 알고리즘과 시스템 설계도 정확하게 구현할 수 있습니다.
🎯 에이전트 워크플로우
도구 사용과 검색 기반 에이전트 성능이 강화되어 복잡한 개발 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 개발자의 생산성이 크게 향상됩니다.
💡 실전 활용 사례
1. 웹 애플리케이션 개발
React, Vue, Angular 등 프론트엔드 프레임워크를 활용한 사용자 인터페이스와 상호작용 기능을 빠르게 구현할 수 있습니다.
2. API 및 백엔드 개발
Node.js, Python, Java 등을 활용한 RESTful API, 데이터베이스 설계, 인증 시스템 등을 효율적으로 개발할 수 있습니다.
3. 알고리즘 및 데이터 분석
복잡한 알고리즘 구현, 데이터 처리, 머신러닝 모델 개발 등을 정확하고 효율적으로 수행할 수 있습니다.
4. 코드 리뷰 및 최적화
기존 코드의 성능 최적화, 버그 수정, 리팩토링, 보안 취약점 분석 등을 체계적으로 수행할 수 있습니다.
⚠️ GLM-4.6 사용 시 주의사항
GLM-4.6은 강력한 AI 코딩 도구이지만, 효과적이고 안전한 사용을 위해 개발자로서 반드시 알아야 할 중요한 사항들을 정리했습니다.
🛡️ GLM-4.6의 특징과 한계
로컬 배포 가능하며, 데이터 프라이버시 보호
경쟁력 있는 가격으로 고품질 코딩 지원 제공
200K 토큰으로 제한되며, 매우 긴 코드베이스는 분할 필요
최신 기술 트렌드나 라이브러리 정보는 별도 검색 필요
⚠️ 개발자가 알아야 할 주의사항
🔒 보안 및 프라이버시
- • 민감한 API 키나 비밀번호는 절대 AI에게 전달하지 말 것
- • 회사 내부 코드나 기밀 정보는 로컬 배포 모델 사용 권장
- • 생성된 코드는 반드시 보안 검토 후 배포할 것
🚫 금지된 사용
- • 악성 코드나 해킹 도구 생성
- • 저작권이 있는 코드나 라이브러리 무단 사용
- • 개인정보를 침해하는 코드 생성
- • 불법적인 활동을 위한 코드 작성
📋 코드 품질 관리
- • AI가 생성한 코드는 반드시 검토하고 테스트할 것
- • 코드 리뷰와 품질 검사를 통해 버그나 취약점 확인
- • 팀 내 코딩 표준과 일관성 유지
🤝 책임감 있는 사용
GLM-4.6은 강력한 AI 코딩 도구이지만, 그만큼 책임감 있는 사용이 중요합니다. 다음 원칙들을 지켜가며 개발 활동을 해주세요.
✅ 권장사항
- • 학습과 실험을 위한 코드 생성
- • AI 도구 사용임을 팀에 명확히 공유
- • 생성된 코드의 검토와 테스트
- • 오픈소스 라이선스 준수
❌ 피해야 할 것
- • 보안 취약점이 있는 코드 무분별 사용
- • 저작권 침해나 라이선스 위반
- • 민감한 정보가 포함된 코드 생성
- • 악의적인 목적의 코드 작성
🔮 개발자의 미래
GLM-4.6의 등장은 시작에 불과합니다. AI 기술은 계속 발전하여 더 긴 컨텍스트, 더 정확한 코드 생성, 더 복잡한 시스템 설계를 지원할 것입니다.
개발자의 새로운 역할
기술이 발전할수록 개발자의 역할은 '코드 작성자'에서'시스템 설계자'와 '아키텍트'로 진화합니다. 문제 해결 능력과 시스템 설계 능력이 더욱 중요해질 것입니다.
💬 단비의 생각
"AI는 개발자를 대체하는 것이 아니라, 개발자의 생산성을 증폭시키는 도구입니다. GLM-4.6을 잘 활용하면 더 복잡한 시스템을 더 빠르게 구축할 수 있습니다. 중요한 것은 기술이 아니라 당신만의 독창적인 문제 해결 능력과 시스템 사고입니다."
🚀 GLM-4.6 사용 방법
🎉 다양한 접근 방법
GLM-4.6은 다양한 방법으로 사용할 수 있습니다.Z.AI 플랫폼, HuggingFace, OpenRouter 등을 통해 접근할 수 있으며, 로컬 배포도 가능합니다.
무료 • 웹 브라우저
GLM-4.6 모델 선택 가능
🌟 GLM-4.6 주요 기능
Claude Sonnet 4와 동등한 수준의 실제 코딩 작업 성능
복잡한 문제 해결과 논리적 사고 능력 향상
도구 사용과 검색 기반 에이전트 성능 강화
경쟁력 있는 가격으로 고품질 코딩 지원 제공
⚠️ 사용 시 고려사항
- 🌍컨텍스트 한계: 200K 토큰으로 제한되며, 매우 긴 코드베이스는 분할 필요
- 🔐실시간 정보: 최신 기술 트렌드나 라이브러리 정보는 별도 검색 필요
- 📱코드 검토 필요: AI가 생성한 코드는 반드시 검토하고 테스트 후 사용
- 💰비용 관리: 대량 사용 시 토큰 비용을 고려하여 효율적인 사용 필요
💡 사용 방법
- 1Z.AI 웹사이트(chat.z.ai)에서 계정 생성
- 2GLM-4.6 모델 선택
- 3구체적인 코딩 요구사항을 프롬프트로 작성
- 4생성된 코드를 검토하고 테스트 후 사용!
🌐 다른 접근 방법
GLM-4.6은 HuggingFace, OpenRouter 등 다양한 플랫폼에서도 사용할 수 있습니다. 로컬 배포를 원한다면 HuggingFace에서 모델을 다운로드하여 사용할 수 있습니다.
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