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지푸 AI(Z.ai)가 오픈 모델 중 최고 수준의 코딩 성능을 갖춘 'GLM-5.3'을 정식 공개하며 글로벌 시장 경쟁에 나섰다. 오픈AI나 앤트로픽의 최상위 프론티어 모델에는 일부 미치지 못하지만, 문샷 AI의 키미 K3와 대등한 수준에 올라섰다.

지푸는 14일 GLM-5.3을 출시하며 복잡한 코딩과 장기적인 작업 수행 능력을 대폭 향상했다고 발표했다.   

743B 매개변수 기반의 이전 모델 'GLM-5.2'를 바탕으로, 별도의 사전재학습 없이 사후학습 스케일링(Post-training Scaling)만을 적용해 복잡한 코딩과 장기적인(Long-horizon) 작업 수행 능력을 끌어올린 것이 특징이다.

이를 통해 코딩 분야 오픈 모델 중 최고 수준의 성능을 달성했다. 자체 개발한 Z.ai 코드 벤치마크에서는 이전 버전인 'GLM-5.2' 대비 50% 향상된 성능을 기록했다.

또, 터미널-벤치 2.1과 3.0, 딥SWE v1.1 등 주요 코딩 벤치마크에서도 기존 오픈 모델 최고인 '키미 K3'와 맞먹는 성적을 거뒀다.    

앤트로픽의 '페이블 5'나 오픈AI의 'GPT-5.6 솔' 등 최상위 폐쇄형 모델에 비해서는 코딩 성능이 다소 뒤처진다. 대신 에이전트 역량을 측정하는 '오토메이션 벤치(48.2점)'나 'GDPval-AA v2(1769점)' 등 일부 지표에서는 대등한 성적을 거뒀다.

지푸는 코딩 성능 향상을 위해 실제 전문가 워크플로우와 유사한 환경 구축에 집중했다고 밝혔다. 대규모 강화학습(RL) 프레임워크인 '슬라임(Slime)'을 통해 메가트론(Megatron) 기반 학습과 SGLang 기반 롤아웃 환경을 통합 운영하며, 평가 과정에서의 입출력 로그 차이를 99.99% 이상 감소시키는 등 수치적 정밀도를 향상했다. 시스템 최적화를 통해 RL 학습 처리량도 기존 대비 2.3배 늘렸다.

또 효율적인 토큰 활용을 통해 GLM-5.2나 주요 경쟁 모델 대비 더 적은 출력 토큰을 소모하면서도 높은 작업 완료율을 기록한다고 강조했다.   

가장 두드러지는 도약은 사이버 보안 부문이다. 취약점 탐지 데이터를 지속 확장한 결과, 1,507개 과제로 구성된 사이버짐(CyberGym) 평가에서 84.5%의 점수로 최고 성적을 거뒀다. 실제 공격 시나리오를 측정하는 익스플로잇벤치(ExploitBench)에서는 54.4%를 기록하며 이전 GLM-5.2(24.4%) 대비 두 배 이상 향상된 수치를 보였고, 익스플로잇짐(ExploitGym)에서도 2시간 및 6시간 제한 환경에서 각각 105개와 130개의 과제를 해결했다.   

실제 보안 현장 검증 프로젝트에서는 269개 오픈소스 프로젝트를 분석해 1097개의 고위험군 항목을 포함한 총 2436개의 취약점을 발견했으며, 이 중에는 1981년에 작성되어 45년 동안 발견되지 않았던 코드 결함도 포함됐다. 지푸는 이러한 투명성을 위해 'Z.ai 보안 취약점 공개 기록부(Security Disclosure Ledger)'를 구축해 발견된 결함 내역을 실시간으로 관리 및 공개하고 있다.

GLM-5.3은 추론 과정의 '생각 단계(Thinking Effort)' 설정을 낮음(low), 높음(high), 최대(max) 등 3단계로 제공하며, 생각 기능을 완전히 비활성화하는 옵션은 제외됐다.

API의 직접적인 토큰당 가격 언급은 없으나 포인트 기반 차등 소모 및 피크타임 할인 제도가 적용되며, 현재 개발자 환경인 Z코드(ZCode)와 GLM 코딩 플랜 구독자를 대상으로 정식 서비스가 개시됐다. 

안전성 평가와 검증 절차가 마무리되는 대로 2주 이내에 가중치(Weights) 정보를 오픈웨이트로 공개할 예정이다.

임대준 기자 ydj@aitimes.com