"Step 5 Preview vs GLM-5.2"라는 제목의 생성된 타이틀 카드로, 부제는 "오래되고 저렴하며 실전에서 검증된 것 대 새롭고 더 저렴하지만 검증되지 않은 것"입니다. 두 개의 칩에는 각각 "Step 5 Preview — $1.00 / $2.70, 지수 44, 2026년 9월 20일 출시"와 "GLM-5.2 — $1.40 / $4.40, 지수 34, 2026년 6월 16일 출시"라고 적혀 있으며, 하단에는 가격은 StepFun과 Z.ai 기준이고 지수 수치는 Artificial Analysis 기준이라고 명시되어 있습니다.
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Step 5 Preview vs GLM-5.2: 4개월간 쌓아온 실적 대 2주밖에 안 된 엔드포인트

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Alistair Wren

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중에서 고르라고 현업 엔지니어에게 하면Step 5 Preview와 GLM-5.2그리고 대부분은 더 새로운 쪽을 선택할 것이다. 왜냐하면 새 모델이 토큰당 더 저렴하고 독립 평가에서 10점 더 높기 때문이다. 같은 엔지니어에게 유료 사용자 앞에 두라고 하면 답은 더 어려워진다. 왜냐하면 이 모델 중 하나는 2026년 6월 16일부터그리고 다른 하나는 2026년 9월 20일. Step 5 Preview는 더 빠르고, 더 저렴하고, 멀티모달이며, 더 높은 점수를 받는 모델이다. GLM-5.2는 실패 모드가 이미 어딘가에 다른 누군가에 의해 기록되어 있고, 가중치가 수익 임계값이 포함된 맞춤형 허가가 아닌 MIT로 배포되며, 요금표가 4개월 동안 변하지 않은 모델이다. 둘 중 어느 것도 스프레드시트에 넣을 수 있는 타이브레이커가 아니며, 함께라면 그것이 전체 결정이다. 숫자가 말해주지 못하는 것은 이것이 현장에서 잘못된 적이 있는지 여부이다: 이 등급의 모델과 관련된 문서화된 AI 사고 및 에이전트 실패는 수집되어 OrcaRouter AI Incident Archive에 있으며, 각 항목에는 자체 출처, 심각도, 신뢰도 등급 및 분쟁 플래그가 함께 제공된다.

스펙 비교는 정말로 한쪽으로 치우쳐 있으며, 먼저 정리하고 넘어갈 가치가 있습니다. GLM-5.2를 지지하는 논거는 스펙 논거가 아니기 때문입니다. Z.ai의 모델은 텍스트 전용이고, 총 7,530억 개 파라미터에 토큰당 약 400억 개가 활성화되며, 출력 토큰은 최대 128,000개로 제한되고, 가격은 백만 입력당 $1.40, 백만 출력당 $4.40입니다. StepFun의 모델은 $1.00와 $2.70이고, 텍스트와 이미지는 물론 비디오도 입력받으며, 응답을 64k로 제한하고, 270억 개의 활성 파라미터로 작동합니다. 구매자가 가장 먼저 보는 숫자에서는 StepFun이 여섯 항목 중 다섯 항목에서 이깁니다.

대조의 모든 행

• 입력 가격 — Step 5 Preview는 백만 토큰당 $1.00, GLM-5.2는 $1.40으로, StepFun이 29% 우위

• 출력 가격 — $2.70 대 $4.40, 39% 우위, 그리고 에이전트 청구서를 좌우하는 미터

• 캐시된 입력 — Step 5 Preview 백만 개당 $0.10, GLM-5.2 $0.26 대비 95% 할인, 81% 할인

• 완료된 Intelligence Index 태스크당 비용 — Step 5 Preview 약 $0.71 vs GLM-5.2 $2.01. 이는 장황함과 캐시 동작을 하나의 숫자로 합쳐 놓은 것으로, 이 비교 전체에서 StepFun의 성적표를 가장 박하게 읽은 수치다

• 독립 평가 점수 — Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2에서 Step 5 Preview 44 대 GLM-5.2 34이며, GLM-5.2의 페이지에는 지원 중단 표시도 함께 있습니다

• 컨텍스트 및 출력 — 둘 다 컨텍스트 1M 토큰; 최대 출력은 Step 5 Preview가 64k, GLM-5.2는 128K

• 모달리티 — Step 5 Preview는 텍스트, 이미지, 동영상 입력에 텍스트 출력 vs GLM-5.2는 텍스트 입력, 텍스트 출력으로 이미지 경로가 전혀 없음

• 아키텍처 — Step 5 Preview는 희소 전문가 혼합(MoE)으로 총 600B, 활성 27B인 반면, GLM-5.2는 총 753B에 활성 약 40B이며, 이 활성 파라미터 수치는 Z.ai가 모델 카드에 명시하지 않고 제3자 목록이 제공하는 값입니다

• 라이선스 — StepFun Model License 1.0은 어트리뷰션 발동 조건과 별도 상용 라이선스 임계값을 둔 맞춤형 허여 방식인 반면, MIT로 배포되는 GLM-5.2는 임계값도, 어트리뷰션 요구도, 모델에 대한 협상 경로도 없음

• 가중치 — 둘 다 다운로드 가능; Step 5 Preview는 출시일부터 FP8 및 BF16 제공, 2026년 10월 14일 공개된 NVFP4 빌드 추가 vs GLM-5.2는 BF16 및 FP8, 경유: zai-org 조직

• 요금표 안정성 — Step 5 Preview는 9월 20일 이후 변동 없음, GLM-5.2는 6월 16일 이후 변동 없음

A generated two-column scoreboard titled "Step 5 Preview vs GLM-5.2", with a footer noting prices are per StepFun and Z.ai, index figures per Artificial Analysis v4.3.2, and that GLM-5.2's independent page is marked deprecated. Step 5 Preview: $1.00 / $2.70, cache hit $0.10, 1M-token context, 64k maximum output, text plus image plus video input, index 44, about $0.71 per index task, StepFun Model License 1.0. GLM-5.2: $1.40 / $4.40, cache hit $0.26, 1M-token context, 128K maximum output, text-only, index 34, $2.01 per index task, MIT licence.

그 행들이 과대 해석되기 전에 두 가지 유의할 점이 있다. 44 대 34 격차는 겉보기와 같은 비교가 아니다. GLM-5.2는 6월에 출시되었으며, 대표 지수 수치는 51이었는데, 이는 같은 지수의 이전 개정판에서 산출된 것이었다. Artificial Analysis는 이후 척도를 다시 제시했으며, 위의 34는 평가자가 이제 지원 중단으로 표시하는 모델의 현재 개정판 기준 수치다. 51을 44와 견주어 인용하는 것은 서로 다른 두 개의 자를 비교하는 셈이며, 이는 이 맞대결을 다룬 보도에서 가장 흔한 단일 오류다. 둘째, StepFun의 모델은 점수가 매겨진 구성이 하나뿐이다 — 하나의 에포트 설정에서 나온 단일한 44 — 반면 GLM-5.2는 더 긴 기간에 걸쳐 측정되었으므로, 더 새로운 모델의 숫자는 하나의 점인 반면 더 오래된 모델은 프로필에 더 가까운 것을 갖고 있다.

이 두 모델은 모두 오픈 웨이트로 설명되지만, 두 문서는 동등하지 않습니다. GLM-5.2는 MIT입니다. 이는 변호사가 한 번 읽고 영구적으로 승인하는 라이선스입니다: 사용, 수정, 배포, 서브라이선스, 판매가 가능하며, 저작자 표시 의무 없음, 사용자 임계값 없음, 터무니없는 경우를 제외한 어떤 비즈니스 모델에도 별도 계약 없음. 가중치는 Z.ai 자체의 Hugging Face 조직을 통해 BF16 및 FP8로 공개되며, 모델 카드에는 지역 제한이 명시되어 있지 않고, 스타트업이 제품을 계획하기 전에 모델링해야 한다는 조항은 그 어디에도 없습니다.

Step 5 Preview의 약관은 가중치 비공개보다 더 허용적이고 MIT보다 더 제한적이며, 그 격차는 수사적 표현이 아니다. StepFun Model License 1.0은 사용, 복제, 배포, 재라이선스, 수정 및 2차적 저작물 작성에 대한 영구적이고 전 세계적이며 로열티 없는 비독점적 권리를 부여하며, 이에 상응하는 특허 허여도 함께 부여한다. 여기에는 두 가지 조건이 붙는다. 모델을 포함하는 상업적 제품 또는 서비스가 어느 달력 월에든 월간 활성 사용자 1억 명 또는 매출 2,000만 달러를 넘으면, 제품 인터페이스와 사용자 약관에 "Powered by StepFun AI"를 눈에 띄게 표시해야 한다. 기기에 모델의 기능을 탑재해 출하하는 하드웨어 제조사나 브랜드 소유자, 또는 어느 12개월 동안 합산 매출이 2,000만 달러를 초과하는 모델을 서비스로 제공하는 사업자는 별도의 상업용 라이선스가 필요하다. 모델이나 그 기능을 제3자에게 노출하지 않는 내부 사용은 그러한 요건이 전혀 없이 이 허여 범위에 속한다.

For a team building an internal tool, this difference costs nothing and the argument for GLM-5.2 on licence grounds is weak. For a team building a hosted product with a revenue curve they expect to cross $20 million, it is the difference between a legal checkbox and a line item with a counterparty attached, and it is the kind of thing that gets discovered after the architecture is committed. The honest framing is that StepFun's licence is a standard shape — Llama and other open-weight licences use similar thresholds — and that MIT is simply a shorter conversation.

트랙 레코드는 실제로 얼마나 가치가 있을까

GLM-5.2는 6월 중순부터 세상에 나와 있습니다. 그동안 에이전트 하네스 내부에서 실행되었고, 제3자 호스트와 리뷰어들에 의해 재현되었으며, 공개적으로 보고된 실패 모드들이 축적되었고, 그 위에 두 개의 후속 모델이 출시되었습니다 — 2026년 8월 18일에 동일한 기반 가중치로 나온 GLM-5.3, 그리고 그 뒤의 GLM-5.5입니다. Z.ai는 가격을 철회한 적이 없고 가중치를 거둬들인 적도 없습니다. 이 마지막 점은 들리는 것보다 더 중요합니다. 구형 모델을 도입할 때의 실질적 위험은 그것이 더 나쁘다는 것이 아니라, 여러분이 여전히 그것을 운영 중인데 지원이 중단되는 것입니다. 그리고 GLM-5.2는 이제 요금표를 그대로 유지한 채 두 번의 세대 교체를 살아남았습니다.

Step 5 Preview의 운영 기록은 주 단위로 측정되며, 그것이 결여한 구체적인 것은 바로 매력적이지 않은 그 하나입니다: 지속적인 부하, 높은 동시성, 병리적인 프롬프트, 그리고 벤더 측 회귀가 발생하고 그것이 발견될 만큼 충분히 긴 기간에 걸쳐 이 모델이 어떻게 작동하는지에 관한 보고서 모음 말입니다. StepFun의 모델 카드나 문서 어느 것도 그 대체물이 될 수 없으며, 벤더 자체의 벤치마크 표—인용 가능한 텍스트가 아닌 이미지로 제시된—는 그 어떤 것에 대한 독립적인 측정도 아닙니다. 두 하네스에는 숫자가 붙어 있기는 합니다: StepFun은 자사가 평가한 설정을 명시했는데, 여기에는 온도 1.0, top-p 0.95, top-k 0, 그리고 DeepSWE v1.1용 SWE-agent 하네스가 포함됩니다. 그것은 많은 릴리스 카드가 제공하는 것보다 더 많은 공개입니다. 그럼에도 그것은 여전히 벤더가 자사 작업을 채점하는 것입니다.

새로운 모델의 숫자가 진정으로 독립적이며 신뢰할 만한 좁은 예외가 하나 있습니다: Intelligence Index의 44인데, 이는 Step 5 Preview가 가진 유일한 중립 점수이며, 완료된 인덱스 작업당 약 $0.71, 그리고 1억 6천만 토큰 스위트 실행에 대한 평가자의 "매우 장황함" 라벨과 함께 있습니다. 44를 하나의 근거가 탄탄한 숫자로 취급하고 프로필로 취급하지 마세요. 장황함 라벨을 당신에게 더 큰 문제가 될 가능성이 높은 것으로 취급하세요. 왜냐하면 그것은 품질이 아니라 비용에 대한 진술이며 모든 청구서에 나타나기 때문입니다.

선택이 실제로 어디에 귀결되는가

다음 중 하나라도 해당한다면 GLM-5.2를 선택하세요. 임계값이 없는 MIT 라이선스가 필요하다면, 그렇지 않으면 법무팀이 여기에 분기 하나를 허비할 테니까요. 128,000토큰 단일 응답이 필요하다면, 이는 Z.ai의 모델은 제공하지만 StepFun의 모델은 어떤 가격에도 제공하지 않습니다. 4개월간의 공개 프로덕션 이력을 가진 모델이 10 인덱스 포인트보다 더 가치 있는 텍스트 및 코드 워크로드를 운영 중이라면, 남의 버그 목록을 물려받는 편이 직접 만드는 것보다 낫기 때문입니다. 또는 가능한 가장 저렴한 자체 호스팅 옵션과, 전체 컨텍스트에서 토큰당 FLOPs를 약 2.9배 줄인다고 Z.ai가 말하는 공개된 IndexShare 희소 어텐션 설계를 갖춘 753B Mixture-of-Experts가 필요하고, 이를 호출하기보다 실제로 배포할 생각이라면.

워크로드가 비디오를 원하거나, 10점 인덱스 격차가 작동하는 데모와 그렇지 않은 데모의 차이라면, 또는 단순히 페이지에서 가장 저렴한 토큰을 원하고 얼리 어답터가 될 의향이 있다면 Step 5 Preview를 선택하세요. 비디오 기능은 실제로 존재하지만 평가되지 않았습니다 — StepFun은 URL, Base64 또는 Files API 참조를 통한 MP4, QuickTime 및 Matroska 입력을 문서화하고 있으며, URL 기반 파일은 128MB 미만이고 권장 길이는 5분 미만이며, 이에 대한 독립적인 평가는 존재하지 않습니다. 그렇기 때문에 그것은 확정할 이유라기보다 테스트를 실행할 이유가 되며, 전체 모델에 대해서도 마찬가지입니다: 가장 강력한 행들은 자체 공급업체가 유일한 출처인 행들이고, 가장 신뢰할 수 있는 행 — 인덱스 — 은 아무것에도 지지 않고 10점 차로 이기는 행입니다.

두 제안이 다른 방향으로도 똑같이 위험한 것은 아닙니다. 구형 모델을 선택하면 측정할 수 있는 성능을 포기하게 됩니다. 신형 모델을 선택하면 측정할 수 없는 미지의 요소를 감수하게 되며, 미지의 요소를 통제하는 방법은 프로덕션 경로를 그것에 걸지 않는 것입니다. 그래서 Step 5 Preview를 무언가를 대체하는 대신 폴백 뒤에 두고 실행하는 것입니다. 트래픽의 일부를 그쪽으로 라우팅하고, GLM-5.2든 신뢰하는 다른 무엇이든 폴백으로 유지하며, 가격표가 아니라 완료된 작업당 비용이 결정하게 하십시오. OrcaRouter에서 GLM-5.2는 z-ai/glm-5.2에 Z.ai의 정가로 0% 마크업 — $1.40과 $4.40이며 $0.26 캐시 읽기는 변동 없이 그대로 전달됩니다 — 그리고 이 전달 방식은 제공자의 자체 가격이므로, Z.ai의 요금 변경은 다음 주기가 아니라 적용되는 당일 청구서에 반영됩니다. 자동 페일오버가 바로 익숙하지 않은 엔드포인트를 2주간 시험해 보는 일을 안전하게 만들어 주는 것입니다. 시험 모델이 실패해도 요청은 실패하지 않습니다.

Step 5 Preview는 OrcaRouter의 라이브 카탈로그에 없으며, 솔직한 지침은 StepFun 자체 플랫폼을 통해 호출하거나 공개된 FP8, BF16 또는 NVFP4 체크포인트로 이를 자체 호스팅하라는 것입니다. 이 특정 비교에서는 그다지 손실이 아닙니다. GLM-5.2 대신 이것을 선택하는 이유는 앞서 나가고 싶기 때문이며, 앞서 나간다는 것은 보통 어차피 한 제공업체와 함께 지내야 한다는 뜻이기 때문입니다.

A screenshot of Z.ai's public release post for GLM-5.2, dated 16 June 2026 and headed "Built for Long-Horizon Tasks", listing a solid 1M-token context, flexible thinking effort levels, the IndexShare architecture that Z.ai says cuts per-token FLOPs by 2.9 times at 1M context, and an MIT open-source licence with no regional limits.

이 비교를 끝낼 단 한 가지는 벤치마크가 아니다. 그것은 시간이다. 3개월 뒤면 Step 5 Preview는 GLM-5.2가 지금 가진 것을 갖게 될 것이다: 다른 사람들의 부하 아래에서, 다른 사람들의 동시성 수준에서, 다른 사람들의 실패 사례 속에서 그것이 어떻게 동작하는지에 대한 공개 기록. 그때까지 이 두 모델 중 선택은 어느 쪽이 더 나은지에 관한 문제라기보다, 어떤 종류의 증거를 근거로 행동할 용의가 있는지에 관한 문제다 — 당신이 물려받은 증거인지, 아니면 스스로 생성한 증거인지.

OrcaRouter's model page for GLM-5.2, showing the catalogue path z-ai/glm-5.2, a 1,000,000-token context window with up to 128K output tokens, text-only input and output, and Z.ai's $1.40 input and $4.40 output rates per million tokens.

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