Z.ai (GLM) · 모델
GLM-5
AI AI 해설
2026년 10월 9일 생성GLM-5는 종합 레이팅 1055의 MIT 오픈 웨이트 모델
종합 평가
종합 레이팅은 1055(26위), 가중 비교는 7.2다. 유사 레이팅 모델로 DeepSeek-V4-Flash 1058(25위), Ornith-1.5-35B-A3B 1054(27위), GPT-5.5 1046(28위)가 제시됐다.
코딩·에이전트
코딩 레이팅은 1044(27위), 에이전트 레이팅은 979다. HF 리더보드에서 SWE-bench Verified 77.8%, SWE-bench Multilingual 73.3%다. Terminal-Bench 2.0 52.4%와 APEX Agents 17.2%는 미검증이다.
추론·지식
추론·지식 레이팅은 1062(19위)다. HF 리더보드에서 GPQA Diamond 86%, Humanity's Last Exam 30.5%다. MMLU-Pro 86%, AIME 2026 95.8%, HMMT February 2026 86.4%는 미검증이다.
도입 시 확인사항
MIT 라이선스의 오픈 웨이트 모델이다. 컨텍스트, 최대 출력, 입력·출력 가격은 자료 없음이다. 멀티모달과 과학·보안도 자료 없음이다. 같은 공급사에는 2026-08-25 출시 GLM-5.3 계열이 제시돼 함께 검토할 수 있다.
수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.
분야별 레이팅
비슷한 모델과 비교 →| 분야 | 레이팅 | 분야 순위 | 벤치 수 |
|---|---|---|---|
| 코딩 | 70 | 6 | |
| 에이전트 | 78 | 5 | |
| 추론·지식 | 73 | 13 | |
| 멀티모달 | — | — | — |
| 과학·보안 | 56 | 2 |
분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.
벤치마크 점수
28개 · 프로필별 순위코딩
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench Hard | Artificial Analysis | 43.2% | 22 / 93 | 76 | 확인됨 ↗ |
| SWE-bench Verified | LLM Stats 집계 | 77.8% | 23 / 58 | 61 | 자기보고 ↗ |
| SWE-bench Verified | HF 리더보드 | 77.8% | 14 / 53 | 75 | 확인됨 ↗ |
| Terminal-Bench 2.0 | LLM Stats 집계 | 56.2% | 25 / 40 | 38 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench 2.0 | HF 리더보드 | 52.4% | 13 / 32 | 61 | 인용 ↗ |
| SWE-bench Multilingual | HF 리더보드 | 73.3% | 11 / 26 | 62 | 확인됨 ↗ |
에이전트
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| BrowseComp | LLM Stats 집계 | 75.9% | 25 / 47 | 48 | 자기보고 ↗ |
| MCP Atlas · Public | LLM Stats 집계 | 67.8% | 24 / 36 | 34 | 자기보고 ↗ |
| APEX Agents | Artificial Analysis | 14.5% | 17 / 22 | 24 | 확인됨 ↗ |
| WildClawBench | HF 리더보드 | 42.6% | 15 / 22 | 33 | 인용 ↗ |
| APEX Agents | HF 리더보드 | 17.2% | 6 / 13 | 58 | 인용 ↗ |
추론·지식
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Humanity's Last Exam | Artificial Analysis | 29.3% | 64 / 141 | 55 | 확인됨 ↗ |
| Intelligence Index | Artificial Analysis | 27.9 | 53 / 141 | 63 | 확인됨 ↗ |
| AA-LCR | Artificial Analysis | 75.7% | 64 / 139 | 54 | 확인됨 ↗ |
| CritPT | Artificial Analysis | 2% | 76 / 139 | 46 | 확인됨 ↗ |
| GPQA Diamond | Artificial Analysis | 82.0% | 79 / 130 | 40 | 확인됨 ↗ |
| IFBench | Artificial Analysis | 72.3% | 29 / 97 | 70 | 확인됨 ↗ |
| τ²-Bench Telecom | Artificial Analysis | 98.2% | 5 / 96 | 96 | 확인됨 ↗ |
| GPQA Diamond | HF 리더보드 | 86% | 36 / 70 | 49 | 확인됨 ↗ |
| MMLU-Pro | HF 리더보드 | 86% | 14 / 53 | 75 | 인용 ↗ |
| Humanity's Last Exam | HF 리더보드 | 30.5% | 17 / 48 | 66 | 확인됨 ↗ |
| AIME 2026 | HF 리더보드 | 95.8% | 6 / 24 | 74 | 인용 ↗ |
| HMMT February 2026 | HF 리더보드 | 86.4% | 8 / 19 | 58 | 인용 ↗ |
| t2-bench | LLM Stats 집계 | 89.7% | 3 / 19 | 89 | 자기보고 ↗ |
과학·보안
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| AA-Omniscience Accuracy | Artificial Analysis | 26.3% | 69 / 139 | 51 | 확인됨 ↗ |
| AA-Omniscience Index | Artificial Analysis | 0.3 | 52 / 139 | 63 | 확인됨 ↗ |
속도·비용
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Output Speed | Artificial Analysis | 70 tok/s | 70 / 108 | 36 | 확인됨 ↗ |
| Artificial Analysis Time to First Chunk | Artificial Analysis | 1.71초 | 22 / 108 | 80 | 확인됨 ↗ |
순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.
Hugging Face 다운로드 추이
30일 변화 +448.1K (+818.7%)Hugging Face가 제공하는 최근 30일 다운로드 집계를 매일 기록한 값입니다(누적 다운로드가 아님).
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