GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"더 적은 자원으로 더 강력한 AI 모델을 만들 수는 없을까?"

 

GLM-4.5는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 대형 언어 모델들이 대부분 막대한 자원 소모에 초점을 맞춘 것과는 달리, GLM-4.5는 효율성과 성능의 균형을 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "성능 향상" 수준을 넘어서, 혼합 전문가(Mixture-of-Experts) 구조 안에서 사용자의 다양한 요구에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, GLM-4.5는 355B의 총 매개변수 중 32B만 활성화하여도 강력한 성능을 발휘합니다. 이제 진짜로 '더 적은 자원으로 더 많은 일을 하는' AI가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – GLM-4.5의 핵심 아이디어

 

GLM-4.5가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "혼합 전문가(Mixture-of-Experts)"입니다. 이 구조는 필요에 따라 특정 전문가 모델만 활성화하여 자원을 절약하면서도 높은 성능을 유지합니다.

 

이러한 효율성은 실제로 하이브리드 추론 방법으로 구현되며, 이를 통해 생각 모드와 직접 응답 모드를 지원하는 게 GLM-4.5의 강점입니다.

 

이 모델은 총 다단계 훈련 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 초기 훈련 단계 – 23T 토큰을 사용하여 기본적인 언어 모델링을 수행합니다.
• 전문가 모델 반복 – 특정 작업에 특화된 전문가 모델을 반복적으로 훈련합니다.
• 강화 학습 – 모델의 추론 능력을 강화하기 위해 강화 학습을 적용합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

GLM-4.5의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 혼합 전문가 구조
이는 필요에 따라 특정 전문가만 활성화하는 방식으로, 기존의 모든 매개변수를 사용하는 방식과 달리, 자원을 절약하면서도 성능을 유지합니다. 특히 32B의 활성화된 매개변수만으로도 높은 성능을 보입니다.

 

2. 하이브리드 추론 방법
이 방법의 핵심은 생각 모드와 직접 응답 모드를 모두 지원하는 것입니다. 이를 위해 하이브리드 추론 메커니즘을 도입했으며, 이는 다양한 작업에서의 유연성을 제공합니다.

 

3. 다단계 훈련 과정
마지막으로 주목할 만한 점은 다단계 훈련 과정입니다. 이 과정을 통해 모델은 다양한 작업에 특화된 전문가 모델을 반복적으로 훈련하며, 이는 특히 복잡한 추론 작업에서 강점을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

GLM-4.5의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. TAU-Bench에 대한 성능
TAU-Bench에서 70.1%의 성능을 달성했습니다. 이는 기존 모델들과 비교했을 때 상당한 향상을 보여줍니다.

 

2. AIME 24에서의 결과
AIME 24에서는 91.0%의 성능 지표를 기록했습니다. 이는 특히 에이전트 작업에서 강점을 보였습니다.

 

3. SWE-bench Verified에서의 평가
SWE-bench Verified에서는 64.2%의 성능을 보여주었으며, 이는 코딩 작업에서의 강점을 입증합니다.

 

이러한 실험 결과들은 GLM-4.5가 다양한 작업에서 효과적으로 성능을 발휘할 수 있음을 보여줍니다. 특히 혼합 전문가 구조와 하이브리드 추론 방법의 조합이 큰 역할을 했습니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

GLM-4.5는 TAU-Bench와 AIME 24라는 첨단 벤치마크에서 각각 70.1%, 91.0%이라는 점수를 기록했습니다. 이는 최상위 모델 수준의 성능입니다.

실제로 다양한 작업, 특히 에이전트와 코딩 작업에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "복잡한 추론" 영역에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

GLM-4.5는 단지 새로운 모델이 아니라, "효율적인 AI 시스템"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 효율적인 AI 시스템, 예를 들면 자원 절약형 AI, 특화된 작업 수행까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 에이전트 시스템: 다양한 환경에서의 자동화된 에이전트 작업 수행
• 코딩 보조: 개발자들이 코드 작성 시 도움을 받을 수 있는 도구로 활용
• 복잡한 추론 작업: 복잡한 문제 해결을 위한 AI 기반 솔루션 제공

이러한 미래가 GLM-4.5로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

GLM-4.5에 입문하려면, 기본적인 AI 모델링과 강화 학습에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 쉽게 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터와 리소스를 확보하고, 다양한 테스트 영역을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 최적화 작업도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

GLM-4.5는 단순한 기술적 진보를 넘어, 효율적인 AI 시스템을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 산업과 사회의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, GLM-4.5는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

Non-programmers Assessing AI-Generated Code: A Case Study of Business Users Analyzing Data
- 논문 설명: 비기술적 최종 사용자는 데이터 분석과 같은 기술적 작업을 수행하기 위해 AI 코드 생성에 점점 더 의존하고 있습니다.
- 저자: Yuvraj Virk, Dongyu Liu
- 발행일: 2025-08-08
- PDF: 링크

ScamAgents: How AI Agents Can Simulate Human-Level Scam Calls
- 논문 설명: 대형 언어 모델(LLM)은 놀라운 유창성과 추론 능력을 보여주었지만, 그들의 오용 가능성에 대한 우려가 커지고 있습니다.
- 저자: Sanket Badhe
- 발행일: 2025-08-08
- PDF: 링크

Sample-efficient LLM Optimization with Reset Replay
- 논문 설명: 최근의 대형 언어 모델(LLM)의 사후 훈련 발전, 특히 강화 학습(RL)과 선호 최적화 방법을 통한 발전은 이들의 추론 능력을 향상시키는 주요 동력입니다.
- 저자: Zichuan Liu, Jinyu Wang, Lei Song, Jiang Bian
- 발행일: 2025-08-08
- PDF: 링크