안녕하세요, 여러분! 일타 강사 저스틴입니다! 😊

GLM-4.7이 코딩과 에이전트 작업에서 대박 터뜨렸어요. 오픈소스인데 GPT급 성능? 가격도 착하고요. 개발자 여러분, 이 모델 써보세요!

🎯 GLM-4.7 핵심 스펙

MoE 구조로 총 3580억 파라미터지만, 실제 쓰는 건 320억! 비용 절반으로 초대형 성능 내요.

• 컨텍스트: 200K 입력 + 128K 출력
• 추론 모드: Interleaved Thinking(생각하며 툴 호출) + Preserved Thinking(이전 논리 유지)
• 강점: 긴 세션에서도 맥락 안 잃음!

여러분, “코드 중간에 까먹는” AI 싫으시죠? 이 모델은 멀티턴 작업에서 논리 붕괴 거의 없어요.

🔥 코딩 벤치마크 대박

SWE-bench Verified 73.8% (전작 +5.8%p), Multilingual 66.7% (+12.9%p)!

실전 팁: 터미널 명령 연속 실행할 때 상태 유지 최고! 재시도도 똑똑해졌어요.

💰 가격: 진짜 저렴

오픈소스 MIT 라이선스 – Hugging Face에서 바로 다운!

API 가격 (Novita 기준):

• 입력: $0.60 / 100만 토큰
• 출력: $2.20 / 100만 토큰
• 월 $3 코딩 플랜 (GPT 대비 1/7!)

로컬 실행은 GPU 많이 먹지만, API면 누구나 OK!

📊 경쟁 모델 비교

결론: 오픈소스 중 1등, 폐쇄형과 격차 거의 없음!

💬 실제 후기 요약

“멀티턴 코딩에서 논리 유지 미쳤다!”
“오픈소스 코딩 최강”
“무겁지만 API 쓰면 완벽”

단점? 로컬에서 느림. → API 추천!

🚀 실전 활용 사례

1. 웹사이트 전체 생성: 요구사항 → 구조 → 파일별 코드 → DB 연동
2. 실시간 앱: 카메라 + 음성 + 제스처 통합
3. UI 디자인: HTML/CSS로 포스터, 슬라이드 자동 생성

에이전트 작업에 딱! “수정-테스트-재시도” 루프 완벽.

💪 오늘의 정리

첫째, 코딩 73.8% + 멀티턴 최고
둘째, 월 $3 플랜으로 비용 1/7
셋째, 오픈소스라 자유롭게 커스텀

💪 오늘의 실천 과제
Hugging Face에서 GLM-4.7 다운로드 → 간단 코딩 테스트! 30분이면 체감돼요.