GLM-Image의 개요
GLM-Image는 예전 이름이 Zhipu AI인 Z.ai가 2026년 1월에 공개했습니다. GLM-4-9B에서 초기화한 90억 파라미터 자기회귀 생성기가 이미지를 약 256개 토큰으로 계획한 뒤 1K~4K 토큰으로 확장하고, 텍스트 전용 글리프 인코더를 갖춘 70억 파라미터 확산 디코더가 이를 그립니다. 하나의 모델로 텍스트-이미지와 이미지-이미지 작업을 모두 처리하며 편집, 스타일 전환, 사람과 사물의 정체성을 유지하는 생성도 지원합니다.
주요 웨이트는 MIT 라이선스이고, VQ 토크나이저와 ViT 웨이트는 Apache 2.0의 X-Omni에서 가져왔습니다. 출력은 한 변 약 1K~2K 픽셀이며 크기는 32로 나누어떨어져야 합니다. Z.ai API는 이미지당 0.015달러입니다. Hugging Face 웨이트는 2026년 1월 15일에 마지막으로 업데이트되었고, GitHub 저장소는 2026년 3월 이후 푸시가 없습니다.
GLM-Image의 가격은 얼마입니까?
| 플랜 | 가격 | 포함 내용 |
|---|---|---|
| Weights | Free | MIT, 토크나이저와 ViT 구성 요소는 Apache 2.0 |
| Z.ai API | $0.015 per image |
MIT(Apache 2.0 구성 요소 포함)로 웨이트 무료. Z.ai API는 이미지당 0.015달러.
GLM-Image, 쓸 만한 가치가 있습니까?
GLM-Image는 글자가 많은 이미지의 전문가이고, 범용 이미지 모델로는 약합니다. 한 이미지에 여러 텍스트를 그리는 테스트인 CVTG-2K에서 Z.ai는 단어 정확도 0.9116을 보고했으며, 이는 Seedream 4.5의 0.8990과 Z-Image의 0.8671보다 높고, 중국어 LongText-Bench 점수 0.979도 같은 표에서 가장 좋습니다.
부족한 것은 전반적인 품질입니다. Artificial Analysis의 텍스트-이미지 순위에서 108개 중 89위, 891 Elo로, ERNIE Image(909), Z-Image Turbo(936), 오픈 모델 1위 Qwen-Image-2.1(1045)에 뒤집니다. Z.ai 자체 표에서도 OneIG-EN 0.528은 Z-Image-Turbo와 같고 Qwen-Image의 0.539보다 낮습니다.
실행도 느립니다. Z.ai 수치로 H100 한 장에서 1024x1024 이미지에 64초와 메모리 37.8GB, 2048x2048에서는 253초와 45.1GB가 듭니다. CPU 오프로딩으로 메모리를 약 23GB까지 낮출 수 있지만 더 느려집니다. 더 빠른 vLLM-Omni와 SGLang 경로는 출시 10개월이 지난 지금도 통합 중으로 표시되어 있습니다.
라이선스와 API가 단점을 만회합니다. 주요 웨이트가 MIT라 매출 상한도 지역 제외도 없고, 이미지당 0.015달러인 Z.ai 호스팅 버전을 쓰면 대부분의 팀은 H100이 아예 필요 없습니다.
제 역할을 하는 곳
상하이 외식 체인의 마케팅팀
정확한 가격과 메뉴명이 들어간 2개 국어 메뉴판과 홍보 포스터 제작
모든 문자열을 따옴표로 묶은 프롬프트를 이미지당 0.015달러에 Z.ai API로 보내면 월 2,000장의 시안이 30달러입니다. 단어 정확도 0.9116이라도 오류가 남으므로 디자이너의 교정은 여전히 필요합니다.
남는 H100이 있는 출판사의 인프라 엔지니어
법무 검토를 빠르게 통과하는 이미지 서비스를 셀프 호스팅
Diffusers 파이프라인을 H100 한 장에서 돌리면 1024x1024 이미지당 약 64초, 38GB로 GPU당 시간당 약 56장입니다. MIT라 매출이나 지역 확인이 필요 없습니다.
온라인 가구 판매점의 카탈로그팀
제품과 모델을 그대로 두고 배경만 교체
참조 이미지 하나 이상으로 이미지-이미지 모드를 씁니다. 높이와 너비는 32의 배수로 직접 지정해야 하며, 1024x1024 편집은 H100에서 한 번에 약 59초가 걸립니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- Transformers와 Diffusers를 소스에서 설치하고 80GB GPU에서 GlmImagePipeline을 불러오거나, CPU 오프로딩을 켜서 약 23GB로 실행합니다. API는 Z.ai 키만 있으면 됩니다.
- 연동
- Transformers와 Diffusers 파이프라인, OpenAI 형식의 생성 및 편집 엔드 포인트를 갖춘 SGLang 서버, Z.ai API. 프롬프트 개선에는 GLM-4.7이 권장됩니다.
- 데이터와 개인정보
- MIT 라이선스 웨이트는 완전히 오프라인으로 실행할 수 있습니다. 호스팅 이미지 API 고유의 데이터 보존 조건은 모델 카드에 공개되어 있지 않습니다.
- 대규모 사용 시 비용
- API: 월 100,000장에 1,500달러. 셀프 호스팅: 기본 설정 1024x1024에서 H100 한 장당 시간당 약 56장.
- 제한
- 크기는 32로 나누어떨어져야 합니다. 그릴 텍스트는 따옴표로 묶어야 합니다. 온도 0.9 샘플링은 안정성 대신 다양성을 택합니다. 최적화된 서빙은 아직 없습니다.
좋은 점
- 매출 상한이나 지역 제한 없는 MIT 라이선스
- Z.ai 비교에서 CVTG-2K 단어 정확도 최고
- 텍스트-이미지와 편집을 한 모델로
- 호스팅 API 이미지당 0.015달러
아쉬운 점
- Artificial Analysis 텍스트-이미지 순위 108개 중 89위
- H100에서 1024x1024 이미지 한 장에 약 64초
- 오프로딩 없이 GPU 메모리 약 38GB 필요
- 그릴 텍스트는 따옴표로 묶어야 함
추천 대상
중국어나 영어 포스터, 메뉴, 인포그래픽을 만들며 속도나 완성도보다 정확한 이미지 속 글자와 제한 없는 라이선스가 더 중요한 팀.
GLM-Image 대안
GLM-Image: 자주 묻는 질문
- GLM-Image, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- GLM-Image는 포스터 속 글자를 Z.ai 자체 비교의 어떤 모델보다 자주 정확히 쓰지만, 나머지 모든 면에서 뒤처지고 H100에서 한 장에 1분이 걸립니다. 평점은 5점 만점에 3.3점입니다.
- GLM-Image의 가격은 얼마입니까?
- MIT(Apache 2.0 구성 요소 포함)로 웨이트 무료. Z.ai API는 이미지당 0.015달러.
- GLM-Image의 단점은 무엇입니까?
- Artificial Analysis 텍스트-이미지 순위 108개 중 89위; H100에서 1024x1024 이미지 한 장에 약 64초; 오프로딩 없이 GPU 메모리 약 38GB 필요; 그릴 텍스트는 따옴표로 묶어야 함.
- GLM-Image에 적합한 사람은 누구입니까?
- 중국어나 영어 포스터, 메뉴, 인포그래픽을 만들며 속도나 완성도보다 정확한 이미지 속 글자와 제한 없는 라이선스가 더 중요한 팀.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 GLM-Image의 비용은 얼마입니까?
- API: 월 100,000장에 1,500달러. 셀프 호스팅: 기본 설정 1024x1024에서 H100 한 장당 시간당 약 56장.
- GLM-Image에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- MIT 라이선스 웨이트는 완전히 오프라인으로 실행할 수 있습니다. 호스팅 이미지 API 고유의 데이터 보존 조건은 모델 카드에 공개되어 있지 않습니다.
- GLM-Image의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 ERNIE-Image (and Turbo), Qwen-Image-2.1, MOSS-Image 및 Ming-Image-0.1-Design입니다.
답변 확인일: 2026년 11월 7일.