집지푸(Zhipu)가 GLM-5.3 출시: 7400억 파라미터 유지, 사후 학습 프로그래밍 능력 접근법으로 성능 50% 향상
Zhipu는 8월 14일 GLM-5.3을 정식 출시했으며, 전작인 GLM-5.2의 740억 파라미터 규모를 유지하면서 rumored된 1조 파라미터 업그레이드는 건너뛰었습니다. 이는 향후 GLM-5.5에 적용될 가능성이 있습니다. Zhipu는 고급 사후 학습 기술을 통해 GLM-5.3의 성능을 이전 세대 대비 50% 향상시켰으며, 여러 주요 벤치마크에서 현재 오픈소스 모델 중 최상위 권위를 차지했습니다. 코딩 및 에이전트 능력은 Claude Opus 4.8과 맞먹으며, 프로그래밍 효율성 측면에서 기타 국내 모델을 앞섰습니다.
주요 벤치마크 개선 사항은 모델의 향상된 능력을 강조합니다. 실제 터미널 환경에서 복잡한 작업 완수를 평가하는 Terminal-Bench 3.0에서 점수는 4.6에서 28.3으로 급증했습니다. 장기적인 소프트웨어 공학과 지속적인 코드 수정에 중점을 둔 DeepSWE v1.1에서는 성능이 46.2에서 66.9로 상승했습니다. 다양한 전문 시나리오를 다루며 도구 간 협업과 장기적 작업에 중점을 둔 Agents’ Last Exam에서는 점수가 23.8에서 28.5로 증가했습니다. 또한 GLM-5.3은 44개 직군을 포괄하고 고부가가치 지식 업무를 평가하는 GDPval-AA v2에서 1,769점을 획득하여 프로그래밍 기술을 기반으로 한 강력한 전문 작업 수행 능력을 입증했습니다. 전반적으로 이 모델은 복잡한 소프트웨어 공학, 터미널 운영 및 광범위한 실제 세계 에이전트 작업에서 상당한 진전을 보였습니다.
가장 설득력 있는 증거는 Zhipu의 자체 Z.ai Code Bench에서 비롯됩니다. 이 평가 스위트는 모델을 실제 로컬 개발 환경에 배치하여 다양한 추론 모드 하에서 종단 간 작업을 실행하도록 하며, Coding Agent 사용 경험을 밀접하게 시뮬레이션합니다. 결과에 따르면 GLM-5.3은 효과성과 토큰 효율성 간 최적의 균형을 달성했습니다. High 모드에서 정확도 31.4%를 기록하여 Claude Opus 4.8의 최대 모드 29.5%를 능가했으며, 작업당 평균 약 50,000개의 토큰만 사용했습니다. 이는 Opus 4.8이 120,000개의 토큰을 사용한 것과 비교할 때, GLM-5.3이 동일한 작업을 훨씬 짧은 실행 경로로 완료할 수 있음을 보여줍니다.
제품 가용성과 관련하여 GLM-5.3은 이제 Zhipu의 공식 코딩 도구인 ZCode와 생산성 도구인 AutoClaw에서 이용 가능하며, 모든 GLM Coding Plan 사용자와 구독자에게 개방되어 있습니다. TraeWork, TraeCode, Kousi, WorkBuddy, CodeBuddy, Qoder, QwenWork, CatPaw, JoyCode, OpenCode를 포함한 타사 코딩 플랫폼들도 조기 접근 권한을 부여했습니다. API는 곧 출시될 예정이며, 필요한 보안 강화 조치 이후 2주 이내에 전체 모델 가중치가 오픈소스로 공개될 것입니다. Zhipu의 전략은 모델의 잠재적 공격 능력을 제한하는 동시에 방어적 가치를 보존하는 데 중점을 둡니다. 오늘 13:00에 모든 GLM Coding Plan 사용자의 할당량이 초기화되었으며, 백엔드의 사용 통계는 이제 모든 사용자에게 복원된 제한을 반영하고 있습니다.
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