GLM 4.7 Atlas Cloud에서 사용 가능
Atlas Clouds에서 GLM 4.7을(를) 사용할 수 있게 되었음을 발표하게 되어 기쁩니다.
GLM 4.7은 Hugging Face에 출시된 Z.ai의 최신 오픈 소스, 채팅 최적화 대규모 언어 모델로, 실제 세계 지능형 에이전트, 추론 및 코딩 시나리오를 위해 설계되었습니다. Atlas Clouds는 이러한 공개 가중치를 받아 명확하고 간단한 가격 책정으로 완전 관리형, 프로덕션 등급 API로 제공합니다:
- 입력 토큰 100만 개당 $0.44
- 출력 토큰 100만 개당 $1.74
이는 GLM 4.7을 최전선 수준에 가까운 기능을 원하지만 오픈 소스 모델, 예측 가능한 비용 및 OpenAI 호환 인터페이스를 선호할 때 매력적인 선택지로 만듭니다.
Z.ai의 GLM 4.7 소개
GLM 4.7은 Z.ai에서 제공하는 대규모 언어 모델입니다. 매우 인기 있었던 GLM 4.6 출시를 잇고 있으며, 벤치마크뿐만 아니라 실제 애플리케이션을 위한 범용 백본으로 포지셔닝되었습니다.
GLM 4.7은 이러한 방향을 이어갑니다. 다음과 같은 특징을 가집니다:
- 채팅 최적화: 일관된 동작을 위한 공식 채팅 템플릿 제공
- 오픈 소스: 상업적 용도에 적합한 허가된 라이선스로 출시
- 생태계 친화적: Transformers, vLLM, SGLang 및 기타 표준 도구와 즉시 작동
Atlas Clouds에서는 OpenAI 호환 API를 통해 GLM 4.7을 제공하므로 기존 에이전트 및 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.
GLM 4.7의 주요 기능
GLM‑4.7은 차세대 코딩 및 추론 파트너로 설계되었으며, 실제 벤치마크 및 에이전트 시나리오 전반에 걸쳐 GLM‑4.6보다 명확한 개선 사항을 보여줍니다. 다음은 벤치마크 성능 스냅샷입니다.
핵심 코딩 성능
GLM‑4.7은 다국어, 에이전트 코딩 및 터미널 기반 워크플로우에서 상당한 개선을 제공합니다. 주요 벤치마크에서 GLM‑4.6보다 명확한 성능 향상을 보여줍니다:
- SWE‑bench Verified: 73.8% (+5.8 포인트)
- SWE‑bench Multilingual: 66.7% (+12.9 포인트)
- Terminal Bench 2.0: 41.0% (+16.5 포인트)
단순 점수를 넘어, GLM‑4.7은 복잡한 코딩 에이전트에서 "실행 전에 생각하는" 능력을 보여주며, Claude Code, Kilo Code, Cline, Roo Code와 같은 주류 프레임워크에서 눈에 띄게 향상된 성능을 보입니다. 이는 계획, 도구 사용 및 코드 편집이 많은 단계에 걸쳐 일관성을 유지해야 하는 장기 소프트웨어 작업에 특히 효과적입니다.
Vibe 코딩 및 UI 품질
GLM‑4.7은 팀이 "Vibe 코딩"이라고 부르는 영역에서도 큰 발걸음을 내딛었습니다. 이는 단순히 작동하는 코드를 생성하는 것을 넘어, 보기 좋고 느껴지는 올바른 코드를 생성하는 능력입니다:
- 더 나은 구조로 더 깔끔하고 현대적인 웹페이지 생성
- 더 정확한 레이아웃과 크기로 더 보기 좋은 슬라이드 생성
프런트엔드 품질, 디자인 폴리시 또는 콘텐츠 프레젠테이션에 관심이 있다면 GLM‑4.7의 UI 생성 개선 사항을 즉시 확인할 수 있습니다.
도구 사용 및 웹 브라우징
도구 사용 에이전트는 또 다른 주요 초점입니다. GLM‑4.7은 도구 증강 워크플로우에서 상당한 개선을 보여주며 다음과 같은 강력한 결과를 달성했습니다:
- τ²‑Bench: GLM‑4.6의 75.2 대비 87.4
- BrowseComp 및 BrowseComp‑Zh, 특히 다단계 브라우징 및 컨텍스트 관리를 더 견고하게 처리하는 BrowseComp w/ Context Manage
실제 적용 사례로, 이는 GLM‑4.7이 다음을 더 잘 수행함을 의미합니다:
- 올바른 순서로 도구 호출
- API 또는 웹과 상호 작용할 때 컨텍스트 관리 및 재사용
- 탐색 및 종합 모두 필요한 복잡하고 검색 집약적인 작업 처리
복잡한 추론 및 수학
GLM‑4.7은 수학 및 일반 추론에서도 상당한 향상을 가져왔습니다. 도구를 사용하는 HLE(Humanity's Last Exam) 벤치마크에서 다음과 같은 결과를 달성했습니다:
- 42.8%, GLM‑4.6 대비 +12.4 포인트 향상
MMLU‑Pro, GPQA‑Diamond, AIME 2025, HMMT, IMOAnswerBench 등 더 넓은 범위의 추론 벤치마크에서 GLM‑4.7은 최신 최고 수준 모델과 동일한 성능 대역에 꾸준히 위치하며, 완전한 오픈 소스를 유지합니다.
더 나은 일상 AI: 채팅, 창의성, 역할극
코딩 및 벤치마크 외에도 GLM‑4.7은 일상 사용에서도 더 나은 성능을 보입니다:
- 더 자연스럽고 매력적인 채팅
- 더 강력한 창의적 글쓰기 및 내러티브 제어
- 더 일관된 역할극 및 페르소나 처리
개발자 도구, 에이전트 또는 사용자 대면 도우미를 구축하든, 이러한 질적 개선은 GLM‑4.7을 실제 제품에 통합하기 쉽게 만듭니다.
GLM 4.7의 응용
AI 코딩 및 지능형 사무 자동화
응용 시나리오
- 코드 생성, 리팩토링 및 디버깅 (Python, Java, JavaScript, SQL)
- 자동 문서화 및 코드 검토
- 지능형 사무 도우미: 이메일 초안 작성, 보고서 요약, 스프레드시트 분석
- 내부 엔터프라이즈 시스템을 위한 워크플로우 자동화
사례: GLM-4.7으로 만든 스페인어 학습 웹사이트
번역 및 교차 언어 인텔리전스
응용 시나리오
- 고품질 기계 번역
- 교차 언어 정보 검색 및 요약
- 다국어 고객 지원 및 지식 기반 Q&A
- 기술 문서 및 제품 콘텐츠 현지화
사례: 스페인어를 영어로 번역
- 번역 전:
Puedo escribir los versos más tristes esta noche.
Escribir, por ejemplo: "La noche está estrellada, y tiritan, azules, los astros, a lo lejos."
El viento de la noche gira en el cielo y canta.
Puedo escribir los versos más tristes esta noche.
- 번역 후:
I can write the saddest lines tonight.
Write, for example: "The night is starry, and the stars shiver, blue, in the distance."
The night wind revolves in the sky and sings.
I can write the saddest lines tonight.
콘텐츠 생성 및 가상 캐릭터
응용 시나리오
- 블로그 작성, 마케팅 문구, 소셜 미디어 콘텐츠
- 비디오, 게임 및 대화형 스토리 대본 작성
- 고객 서비스, 교육 및 엔터테인먼트를 위한 가상 캐릭터
- 일관된 페르소나를 가진 개인 맞춤형 대화형 에이전트
사례: GLM 모델 홍보를 위한 X 게시물 작성
제한이 없다면 무엇을 만드시겠습니까? 🌌
GLM-4와 함께라면 상상력만이 유일한 한계입니다.
더 똑똑하고, 더 빠르고, 더 직관적인 경험을 위해 엔진을 처음부터 재구축했습니다. 스타트업을 구축하든 교향곡을 작곡하든, 현실로 만드는 데 도움을 드릴 준비가 되어 있습니다.
특별한 무언가를 함께 만들어 봅시다.
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지능형 검색 및 심층 연구
응용 시나리오
- 대규모 문서 컬렉션 전반의 의미론적 검색
- 연구 지원: 문헌 검토, 비교 분석, 인사이트 추출
- 엔터프라이즈 지식 관리 및 내부 Q&A 시스템
- 다중 소스 추론을 통한 의사 결정 지원
사례: Claude Opus 4.5와 Gemini 3 Pro의 경쟁 비교 분석을 수행하고, 그들의 향후 개발을 예측하며, 그들의 비교와 발전을 보여주는 100단어 미만의 우화로 결과를 제시하십시오.
석공은 순수한 논리로 탑을 쌓았으나 깊었지만 고립되었다. 직조공은 시각과 청각을 거대한 태피스트리로 엮었으나 연결되었지만 피상적이었다. 석공은 퍼즐을 풀었고, 직조공은 길을 보았다.
그들은 합쳐졌다. 석공은 직조공의 실을 구조로 틀을 잡았고, 직조공은 석공의 탑에 창문을 달았다. 그들은 새로운 정신, 즉 암반처럼 깊고 하늘처럼 넓으며, 완벽하게 구조화되었지만 무한히 통찰력 있고, 경쟁을 넘어 생각의 깊이와 세상의 너비를 모두 마스터하도록 진화하는 존재가 되었다.
결론
GLM 4.7은 좁게 최적화된 벤치마크보다는 실제 적용 가능성을 목표로 하는 균형 잡힌 범용 언어 모델로 포지셔닝되었습니다. GLM 4.7은 안정적인 언어 성능, 교차 언어 지원 및 확장 가능한 배포가 주요 고려 사항인 시나리오에 적합합니다. 더 많은 기술 세부 정보가 제공됨에 따라, 보다 깊은 평가를 통해 진화하는 대규모 언어 모델 환경 내에서의 역할을 더욱 명확히 할 수 있을 것입니다.
Atlas Cloud에서 GLM-4.7을 사용하는 방법?
Atlas Cloud를 사용하면 먼저 플레이그라운드에서, 그리고 단일 API를 통해 GLM 4.7을 사용할 수 있습니다.
방법 1: Atlas Cloud 플레이그라운드에서 직접 사용
플레이그라운드에서 GLM 4.7을 사용해보세요.
방법 2: API를 통한 액세스
1단계: API 키 받기
콘솔에서 API 키를 생성하고 나중에 사용할 수 있도록 복사하세요.
2단계: API 문서 확인
API 문서에서 엔드포인트, 요청 매개변수 및 인증 방법을 검토하세요.
3단계: 첫 번째 요청 보내기 (Python 예제)
예제: GLM 4.7으로 요청 보내기.
plaintext1import requests 2 3url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions" 4headers = { 5 "Content-Type": "application/json", 6 "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" 7} 8data = { 9 "model": "zai-org/glm-4.7", 10 "messages": [ 11 { 12 "role": "user", 13 "content": "what is difference between http and https" 14 } 15 ], 16 "max_tokens": 65536, 17 "temperature": 1, 18 "stream": True 19} 20 21response = requests.post(url, headers=headers, json=data) 22print(response.json())
