‘옥스 알파’ 정체는 GLM-5.3-플래시...“오퍼스급 성능에 비용은 10%”

지푸 AI가 새로운 오픈웨이트 모델 '옥스 알파(Ox Alpha)'의 정체를 드디어 공개했습니다. 이 모델은 GLM-5.3-플래시(Flash)라는 이름으로, 코딩 및 AI 에이전트 작업에서 앤트로픽의 최고급 모델과 견줄만한 성능을 자랑하면서도, 비용 측면에서는 기존 모델의 약 10분의 1 수준으로 낮춘 것이 가장 큰 특징입니다. 이러한 혁신적인 접근은 많은 개발자와 기업들에게 흥미로운 선택지가 될 것으로 보입니다.

혁신적인 성능과 비용 절감

지푸 AI는 26일(현지시간) GLM-5.3-플래시를 공식 출시하며, 가중치와 기술 사양을 명확히 밝혔습니다. 이 모델은 특히 경량화 및 비용 절감에 초점을 맞추고 있으며, 상위 모델인 GLM-5의 추론 연산량과 KV 캐시를 대폭 줄였습니다. 기존의 GLM-5.2와 비교해 코딩 및 에이전트 관련 주요 벤치마크에서 두드러진 성과를 보였으며, 자체 코딩 평가인 'Z.ai 코드 벤치'에서는 앤트로픽의 '클로드 오퍼스 4.8'과 거의 유사한 성적을 기록했습니다.

특히 주목할 점은 가격입니다. GLM-5.2에 비해 성능을 높이면서도 API 가격을 대폭 낮췄습니다. 입력 100만 토큰당 0.15달러로 책정된 가격은 개발자들이 고성능 AI 모델을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 돕습니다. 이와 같은 가격 경쟁력은 AI 도구를 도입하려는 기업들에게 매력적으로 작용할 것으로 기대됩니다.

멀티모달 처리와 효율적인 구조

옥스 알파는 GLM-5 시리즈 최초로 텍스트뿐만 아니라 이미지와 동영상 입력을 처리할 수 있는 네이티브 멀티모달 모델입니다. 3000억 개의 매개변수를 가진 전문가 혼합(MoE) 구조를 채택했지만, 실제 활성화되는 매개변수는 180억 개에 불과해 효율성을 극대화했습니다. 특히, 최대 104만8576개의 토큰을 지원하는 컨텍스트 창을 통해 복잡한 작업을 보다 수월하게 처리할 수 있습니다.

지푸 AI는 이번 모델에 선형 어텐션과 희소 어텐션을 결합한 하이브리드 구조를 처음 적용하여 성능을 한층 높였습니다. 이와 더불어, 인덱스풀(IndexPool)과 mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections) 기술을 통해 메모리 사용량과 검색 비용을 줄여, 실제 서비스 인프라에서도 중국산 AI 칩을 중심으로 구축했습니다. 이러한 기술적 혁신은 모델의 성능뿐만 아니라 서비스 운영의 효율성도 크게 향상시켰습니다.

차세대 AI의 가능성

지푸 AI는 GLM-5.3-플래시를 다양한 전문 업무에 활용할 수 있도록 설계했습니다. 브라우저와 컴퓨터 사용 에이전트, 문서 및 계약서 분석, 스프레드시트와 프레젠테이션 분석 등에서의 활용이 기대됩니다. 특히, 100만 토큰 규모의 장문 컨텍스트와 네이티브 비전 기능의 결합은 기존의 중간 과정을 생략해 작업의 효율성을 높일 것으로 보입니다.

이번 옥스 알파의 출시는 AI 모델의 성능과 비용 문제를 동시에 해결할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 향후 더 많은 개발자와 기업들이 이 모델을 도입함으로써 AI 기술의 활용 범위가 확대되고, 혁신적인 서비스가 등장할 것으로 기대됩니다. 지푸 AI가 제시하는 새로운 가능성에 귀추가 주목됩니다.