Zhipu AI가 2025년 12월에 GLM-4.7을 공개했을 때, 오픈소스 AI 커뮤니티는 큰 기대감으로 들썩였습니다. 단순한 점진적 업데이트가 아니라, 특히 코딩 능력과 에이전트 워크플로우에서 큰 도약을 이룬 오픈 웨이트 언어 모델의 중요한 진전이었기 때문입니다. MoE(Mixture of Experts) 모델 동향을 면밀히 추적해온 저는 빠른 추론에 최적화된 경량 버전인 GLM-4.7-Flash를 꼭 직접 써봐야겠다고 생각했습니다.

몇 주간 로컬 배포 실험, 다른 모델과의 벤치마크, 다양한 코딩 및 추론 작업 테스트를 거쳐, GLM-4.7-Flash를 로컬에서 실행하는 데 필요한 모든 내용을 담은 이 종합 가이드를 작성했습니다. AI 기반 코딩 어시스턴트를 만들고 싶거나, 민감한 데이터의 프라이버시가 필요하거나, 단순히 이 인상적인 모델을 내 하드웨어에서 직접 경험해보고 싶은 분들께 이 가이드가 큰 도움이 될 것입니다.

Z.ai(구 Zhipu AI)가 2026년 1월에 GLM-Image를 공개했을 때, 단순히 이미지 생성 분야에 또 하나의 모델을 추가한 것이 아니라, 이 분야를 지배해온 아키텍처 가정에 근본적인 도전을 제기했습니다. GLM-Image는 90억 파라미터의 자기회귀 언어 모델과 70억 파라미터의 확산 디코더를 결합하여 총 160억 파라미터의 하이브리드 시스템을 구성하며, 이는 특정 기능에서 독점 모델들과 견줄 수 있는 최초의 오픈소스 산업용 이산 자기회귀 이미지 생성 모델로, 누구나 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다.