Gemma 4 가이드

GLM 5.2 vs Gemma 4: 2026년 어떤 모델을 선택해야 할까?

2026년 7월 6일•9분 읽기

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GLM 5.2와 Gemma 4는 모두 2026년에 출시된 오픈웨이트 모델로, 강력한 코딩 성능을 갖추고 있으며 무료로 셀프 호스팅할 수 있습니다. 공통점은 대략 여기까지입니다. GLM 5.2는 100만 토큰 컨텍스트 창을 갖춘 744억 파라미터 거대 모델로, 장기적인 소프트웨어 엔지니어링에 특화되어 있습니다. Gemma 4는 5가지 크기의 모델 패밀리로, 3GB 스마트폰 모델부터 20GB 워크스테이션 모델까지 데이터센터 없이 소비자 하드웨어에서 실행되도록 설계되었습니다. 둘 중 하나를 선택하는 것은 주로 보유한 하드웨어와 필요한 작업에 달려 있습니다.

주요 차이점 한눈에 보기

	GLM 5.2	Gemma 4 31B	Gemma 4 26B A4B
아키텍처	744B MoE (~40B 활성)	Dense	26B MoE (~4B 활성)
컨텍스트 창	1,000,000 토큰	256,000 토큰	256,000 토큰
최소 VRAM (Q2/Q4)	~245 GB	~17.5 GB	~14.4 GB
오디오 입력	없음	없음	없음
이미지/동영상 입력	없음	있음	있음
라이선스	MIT	Apache 2.0	Apache 2.0
API 가격 (입력)	$1.40/MTok (Z.ai)	무료 (셀프 호스트)	무료 (셀프 호스트)
API 가격 (출력)	$4.40/MTok (Z.ai)	무료 (셀프 호스트)	무료 (셀프 호스트)
호스팅 API	있음 (Z.ai, OpenRouter)	있음 (Google AI Studio)	있음 (Google AI Studio)
로컬 최소 구성	M4 Ultra / 멀티 GPU	RTX 3090 (24 GB)	RTX 3060 (16 GB)

벤치마크 비교

벤치마크	GLM 5.2	Gemma 4 31B
SWE-bench Verified (코딩)	69.3%	~55%*
LiveCodeBench v6	~78%	80.0%
AIME 2026 (수학)	~87%	89.2%
GPQA Diamond (과학)	~80%	84.3%
MMLU Pro (지식)	~84%	85.2%
컨텍스트 창	1M 토큰	256K 토큰

*Gemma 4 31B의 SWE-bench 점수는 공식 미발표. LiveCodeBench 상대 성능 기반 추정.

실제 의미: GLM 5.2는 에이전트 소프트웨어 엔지니어링을 위해 특별 설계되었습니다 — 긴 다중 파일 작업, 전체 코드베이스 컨텍스트, 에이전트 루프 워크플로. Gemma 4 31B는 수학, 과학, 코딩 전반에서 경쟁력 있는 범용 모델입니다. 순수 코딩 품질에서는 GLM 5.2가 SWE-bench에서 의미 있는 우위를 보입니다. 추론 폭에서는 비슷합니다. 이미지나 동영상이 포함된 멀티모달 작업에서는 Gemma 4가 압도적 — GLM 5.2에는 비전 기능이 전혀 없습니다.

하드웨어: 가장 큰 실질적 차이

GLM 5.2 하드웨어

GLM 5.2의 744B 전체 가중치는 토큰당 ~40B만 활성화되더라도 메모리에 상주해야 합니다. 최소 로컬 실행 구성은 256 GB 통합 메모리 Mac (M4 Ultra) 또는 다중 GPU와 합계 256+ GB VRAM + 시스템 RAM을 갖춘 워크스테이션입니다.

양자화	파일 크기	최소 메모리
2비트 (UD-IQ2_M)	~239 GB	256 GB 통합
4비트 (UD-Q4_K_XL)	~411 GB	500+ GB
FP16	~1,510 GB	데이터센터 전용

Gemma 4 하드웨어

Gemma 4의 5개 모델은 모두 소비자 하드웨어에서 실행됩니다.

모델	Q4 메모리	적합한 하드웨어
E2B	~2.9 GB	스마트폰 / Raspberry Pi
E4B	~4.5 GB	MacBook Air (8 GB)
12B	~6.7 GB	8 GB GPU / 16 GB 통합
26B A4B	~14.4 GB	RTX 3060 / 16 GB 통합
31B	~17.5 GB	RTX 3090 / 24 GB

비용 비교

호스팅 API

모델	입력	출력
GLM 5.2 (Z.ai)	$1.40/MTok	$4.40/MTok
GLM 5.2 (OpenRouter)	$1.00/MTok	$4.00/MTok
Gemma 4 31B (Google AI Studio)	무료 (속도 제한)	무료 (속도 제한)
Gemma 4 (Vertex AI)	~$0.70/MTok	~$2.10/MTok

셀프 호스트

두 모델 모두 무료로 다운로드하여 토큰 비용 없이 운영할 수 있습니다. 하지만 하드웨어 투자 비용은 크게 다릅니다. Gemma 4 31B는 RTX 3090 한 대면 충분하지만, GLM 5.2는 M4 Ultra 또는 멀티 GPU 리그가 필요하며 최소 $10,000~$15,000이 소요됩니다.

사용 사례별 선택 가이드

GLM 5.2를 선택하는 경우:

에이전트 소프트웨어 엔지니어링이 주요 작업(긴 다단계 코딩, 자율 코드 리뷰, SWE-bench 스타일 워크플로)
전체 코드베이스를 컨텍스트로 전달해야 함(1M 토큰으로 대규모 리포지토리를 한 번의 호출로 처리)
하드웨어를 확보했거나 Z.ai API 비용이 허용 범위 내이며 최고의 오픈웨이트 코딩 모델이 필요
MIT 라이선스의 최대한의 상업적 유연성이 필요

Gemma 4를 선택하는 경우:

MacBook, RTX 3090, 심지어 스마트폰 등 소비자 하드웨어에서 실행하고 싶음
이미지, 동영상 또는 오디오 이해가 필요한 사용 사례(GLM 5.2에는 비전 기능 없음)
Google 에코시스템(AI Studio, Vertex AI, Ollama, LM Studio) 선호
오디오 지원이 포함된 빠른 엣지 배포에 E4B 또는 12B가 필요

Gemma 4 26B A4B를 선택하는 경우:

16 GB 소비자 GPU에서 4B 연산 비용으로 31B에 가까운 품질을 원할 때

컨텍스트 창: 1M vs 256K가 실제로 중요한 경우

전체 리포지토리 인덱싱: 1M 토큰으로 대규모 코드베이스를 직접 컨텍스트에 넣을 수 있습니다. 256K는 대부분의 개인 프로젝트에는 충분하지만 초대형 모노리포에는 부족할 수 있습니다.
긴 문서 분석: 법적 계약서, 연구 논문, 방대한 로그 — GLM 5.2는 청킹 없이 처리합니다.
멀티에이전트 대화 기록: 도구 호출이 많은 긴 에이전트 루프는 큰 컨텍스트에서 유리합니다.

대부분의 사용자에게 256K는 이미 충분합니다. 워크플로가 실제로 256K 한계에 도달하지 않는 한, 컨텍스트 수치만으로 GLM 5.2를 선택하지 마세요.

자주 묻는 질문

GLM 5.2가 Gemma 4보다 낫나요? 장기 소프트웨어 엔지니어링과 1M 컨텍스트 작업에서는 GLM 5.2가 SWE-bench에서 더 높은 점수를 기록합니다. 멀티모달 작업(이미지, 동영상, 오디오)에서는 Gemma 4가 유일한 선택입니다. 순수 언어 벤치마크(수학, 과학, 일반 지식)에서는 Gemma 4 31B가 약간 앞섭니다.

두 모델을 로컬에서 모두 실행할 수 있나요? GLM 5.2는 최소 256 GB 통합 메모리가 필요합니다. Gemma 4는 8~24 GB VRAM의 어떤 소비자 GPU에서도 실행됩니다. 두 모델을 모두 원하는 개발자 대부분은 Gemma 4를 로컬에서 실행하고 GLM 5.2는 Z.ai API를 통해 이용합니다.

Ollama 지원이 더 좋은 모델은? Gemma 4는 표준 태그로 완전히 지원됩니다(ollama run gemma4:31b). GLM 5.2는 glm-5.2:cloud 태그를 통해 Z.ai의 호스팅 추론으로 라우팅됩니다.

상업적 사용에 더 좋은 라이선스는? 둘 다 허용적 라이선스입니다. GLM 5.2는 MIT(최대 유연성), Gemma 4는 Apache 2.0(귀속 표시 포함 상업 가능). 어느 쪽도 사용량 제한이나 로열티를 부과하지 않습니다.