Modal에서 새로운 오픈 파운데이션 모델 GLM-5 사용하기

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핵심 요약

Z.ai가 시스템 엔지니어링과 장기 작업 에이전트에 최적화된 오픈 가중치 모델 GLM-5를 출시했다. Modal Research 팀은 이 모델을 자사 인프라에 배포하고 성능을 검증했으며, MIT 라이선스로 공개된 이 모델이 최신 상용 모델과 대등한 성능을 보임을 확인했다. 700GB 규모의 모델을 효율적으로 구동하기 위해 MoE와 Sparse Attention 기법을 활용하며, Modal은 B200 GPU 클러스터 기반의 무료 API 엔드포인트를 제공한다. 개발자는 OpenCode, OpenClaw 등 다양한 코딩 에이전트 프레임워크에 이 모델을 즉시 통합하여 사용할 수 있다.

배경

LLM API 연동 및 설정 지식, MoE 및 Sparse Attention 아키텍처에 대한 기본 이해, OpenCode, OpenClaw 등 에이전트 프레임워크 사용 경험

대상 독자

오픈소스 LLM을 활용해 코딩 에이전트나 시스템 엔지니어링 도구를 구축하려는 개발자

의미 / 영향

GLM-5의 등장은 상용 모델에 의존하던 고성능 에이전트 영역이 오픈 가중치 모델로 빠르게 대체될 수 있음을 시사한다. 특히 MIT 라이선스 채택은 기업들이 제약 없이 기술을 내재화하고 최적화할 수 있는 기회를 제공하여 에이전트 생태계의 확장을 가속화할 것이다.

섹션별 상세

GLM-5는 장기 작업 수행 능력이 뛰어난 오픈 가중치 기반의 파운데이션 모델이다. MIT 라이선스로 배포되어 상용 모델인 Claude 4.6이나 GPT 5.3 Codex와 유사한 수준의 복잡한 시스템 개발 업무를 지원한다. DeepSeek-R1 이후 오픈 모델의 성능이 급격히 향상되었음을 입증하는 사례로 평가받는다.

GLM-5의 주요 벤치마크 성능 비교 차트 — ChartGLM-5 모델이 기존 상용 모델 및 다른 오픈 모델들과 비교하여 어느 정도의 성능을 내는지 수치로 보여준다. 특히 시스템 엔지니어링과 장기 작업 관련 지표에서 경쟁 우위를 점하고 있음을 시각화하여 모델의 실질적인 가치를 입증한다.

8비트 부동 소수점 정밀도에서 약 700GB에 달하는 모델 크기를 관리하기 위해 고도화된 추론 기법을 적용한다. MLP 블록의 MoE(Mixture-of-Experts) 구조와 DeepSeek Sparse Attention 변형 기술을 통해 메모리 대역폭 요구 사항과 연산 복잡도를 줄인다. Modal은 MoE 레이어에는 텐서 병렬 처리를, 어텐션 레이어에는 데이터 병렬 처리를 적용하여 최적의 성능을 구현했다.

Modal은 4월 말까지 GLM-5 모델을 무료로 체험할 수 있는 API 엔드포인트를 제공한다. 이 엔드포인트는 OpenAI API와 호환되며, B200 GPU 8개로 구성된 단일 노드에서 SGLang을 통해 구동된다. 사용자당 초당 30~75개의 토큰 생성 속도를 유지하며 코딩 에이전트와 같은 개인용 도구 활용에 적합하도록 설계되었다.

다양한 오픈소스 코딩 에이전트 프레임워크와의 연동이 가능하다. OpenCode와 OpenClaw는 설정 파일에 Modal 엔드포인트 정보를 추가하는 것만으로 즉시 사용 가능하며, Claude Code의 경우 LiteLLM 게이트웨이를 프록시로 활용하여 연결할 수 있다. JavaScript 환경에서는 Vercel AI SDK를 통해 OpenAICompatible 프로바이더 형식으로 통합된다.

json

{
  "providers": {
    "modal": {
      "api_base": "https://api.modal.com/v1",
      "api_key": "YOUR_MODAL_TOKEN",
      "model": "glm-5"
    }
  }
}

OpenCode 설정 파일(opencode.json)에 Modal GLM-5 엔드포인트를 추가하는 예시

javascript

import { createOpenAICompatible } from '@ai-sdk/openai-compatible';

const modal = createOpenAICompatible({
  name: 'modal',
  baseURL: 'https://api.modal.com/v1',
  apiKey: process.env.MODAL_TOKEN,
});

const model = modal.chatModel('glm-5');

Vercel AI SDK를 사용하여 Modal에서 호스팅되는 GLM-5 모델을 호출하는 예시

실무 Takeaway

GLM-5는 MIT 라이선스로 공개되어 상용 모델 수준의 성능을 비용 효율적으로 확보하려는 기업에게 강력한 대안이 된다.
700GB 규모의 모델을 원활하게 구동하려면 MoE와 Sparse Attention 같은 아키텍처 최적화와 B200급 고성능 GPU 인프라가 필수적이다.
Modal의 무료 엔드포인트와 제공된 설정 가이드를 활용하면 복잡한 인프라 설정 없이 최신 코딩 에이전트 환경을 즉시 구축할 수 있다.

언급된 리소스

문서Z.ai GLM-5 Blog Post

GitHubModal GLM-5 Deployment Code