[논문리뷰] GLM-5: from Vibe Coding to Agentic Engineering

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저자: GLM-5 Team, wangcunxiang, yitianlian, Stanislas, zxdu20

핵심 연구 목표

본 논문은 AI 모델이 인간의 지시(vibe coding)에 의존하는 것을 넘어 자율적인 계획, 구현 및 반복 이 가능한 Agentic Engineering 패러다임으로 전환하는 것을 목표로 합니다. 기존 대규모 언어 모델(LLMs)이 직면했던 계산 비용과 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 환경에서의 실세계 적응력 이라는 주요 병목 현상을 해결하고자 합니다.

핵심 방법론

GLM-5는 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 아키텍처를 채택하여 훈련 및 추론 비용을 대폭 절감 하면서 200K 토큰에 달하는 긴 컨텍스트 를 유지합니다. 744B 파라미터(40B 활성 파라미터) 규모 의 모델이며, 256개의 전문가(expert) 를 활용합니다. 또한, 새로운 비동기 강화 학습 (RL) 인프라 와 비동기 Agent RL 알고리즘 을 도입하여 장기적이고 복잡한 상호작용 학습 효율을 극대화하며, On-Policy Cross-Stage Distillation 으로 학습 단계별 역량 손실을 방지합니다.

주요 결과

GLM-5는 Artificial Analysis Intelligence Index v4.0 에서 50점 을 획득하며 오픈 웨이트 모델 중 1위를 차지했고, 이전 버전인 GLM-4.7 대비 약 20%의 성능 향상 을 보였습니다. 특히 Vending-Bench 2 벤치마크에서 $4,432 의 최종 계좌 잔액으로 오픈소스 모델 중 1위를 기록했으며, BrowseComp (컨텍스트 관리 포함) 벤치마크에서는 75.9 를 달성하는 등 실세계 코딩 및 에이전트 태스크에서 전례 없는 능력 을 입증했습니다. 또한, 중국 GPU 생태계에 대한 최적화 를 통해 배포 비용을 50% 절감 했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

GLM-5는 AI 엔지니어가 자율적인 AI 에이전트를 활용하여 복잡한 소프트웨어 개발 과제를 해결 하는 새로운 시대의 가능성을 보여줍니다. Sparse Attention 과 비동기 강화 학습 같은 혁신적인 기술을 통해 대규모 AI 모델의 효율성과 실제 문제 해결 능력 을 동시에 향상시켜, AI 개발 및 응용 분야의 중요한 전환점을 제공합니다. 특히 하드웨어 생태계 적응력 은 다양한 인프라 환경에서 AI 모델을 더욱 실용적이고 경제적으로 배포 할 수 있게 하여 AI 기술의 광범위한 채택에 기여할 것입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.