AWS, 베드록에 GLM 5.3 추가
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기업 고객은 코딩·에이전트 작업에 특화된 GLM 5.3을 베드록 관리형 API로 이용할 수 있다.
AWS가 Z.ai(즈푸AI)의 오픈웨이트 모델 GLM 5.3을 아마존 베드록(Amazon Bedrock)에 추가했다. 기업 고객은 7,530억 개 매개변수를 갖춘 전문가 혼합(Mixture-of-Experts·MoE) 모델을 별도 추론 인프라 없이 관리형 API로 쓸 수 있다. 다만 이용 대상은 자격을 갖춘 기업 고객으로 제한된다.1
GLM 5.3은 코딩과 장시간 이어지는 에이전트 작업에 맞춰 설계됐다. 수백 개 파일에 걸친 코드 수정, 도구를 반복 호출하는 다단계 추론, 대규모 코드베이스의 문맥을 유지하는 작업이 주요 용도다. AWS에 따르면 Z.ai는 자체 코딩 벤치마크에서 GLM 5.2보다 성능이 50% 향상됐다고 보고했다. GLM 5와의 직접 비교치는 공개하지 않았다. 성능 변화 폭에 맞춰 GLM 5.1 발표 이후 시험 항목 자체를 고쳤다는 설명이다.1
보안 작업 성능도 강조됐다. Z.ai가 발표 시점에 측정한 사이버짐(CyberGym) 점수는 84.5였다. AWS는 이를 바탕으로 GLM 5.3이 방어 목적의 보안 업무에 적합하다고 설명하고, 오픈소스 AI 침투 테스트 에이전트 스트릭스(Strix)를 이용해 사용자가 소유한 애플리케이션을 승인된 범위에서 점검하는 사례를 제시했다. 이 수치는 Z.ai가 보고한 결과이며, AWS 블로그에는 독립 검증 결과가 실리지 않았다.1
베드록에서는 OpenAI 호환 Responses·Chat Completions API와 AWS의 Invoke·Converse API를 지원한다. 반복 요청에 시스템 프롬프트나 저장소 문맥이 계속 포함되는 에이전트 작업을 위해 자동 프롬프트 캐싱을 기본 제공하며, OpenAI 호환 API에서는 명시적 캐시 설정도 지원한다. 캐싱은 입력 비용과 지연 시간을 줄이는 수단이다.1
요청은 미국 교차 리전 프로필 us.zai.glm-5.3이나 글로벌 프로필 global.zai.glm-5.3으로 보낼 수 있다. 사용자가 원하는 출발 AWS 리전을 선택해 요청을 보내면 베드록이 이를 처리하도록 라우팅한다. 서비스 등급은 비용을 우선하는 Flex, 지연 시간을 우선하되 가격이 높은 Priority, 가격과 속도의 균형을 택한 Standard로 나뉜다. 사용하려면 베드록 접근 권한과 함께 bedrock:InvokeModel, bedrock:InvokeModelWithResponseStream, bedrock:CallWithBearerToken 등의 IAM 권한이 필요하다.1
Footnotes
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출처
- Introducing GLM 5.3 on Amazon Bedrock | Amazon Web Services — AWS Machine Learning Blog
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