가중치를 내려받아 직접 운영해야 한다면 GLM-5.3-Flash부터 살펴보세요. 긴 코딩 작업이나 시각 에이전트에는 LongCat 2.5도 시험해 볼 수 있습니다. 다만 공개 점수만으로 같은 조건에서 어느 쪽이 이긴다고 결론 내릴 수는 없습니다. 실제 업무로 비교한 뒤 선택하세요.
에이전트가 저장소를 수정한다면 이 구분이 중요합니다. 한 Reddit 사용자는 LongCat 2.5 Preview로 대규모 리팩터링을 할 때 도구 호출이 반복해서 실패하고 무관한 코드까지 수정됐다고 말했습니다. 이전 미리보기 버전에 대한 개인 경험이며 11월 정식 버전의 측정 결과는 아닙니다. 뒤에서는 Tabbit Browser로 비교 자료를 정리하는 방법과 그 한계를 설명합니다.
핵심 요약
Z.ai는 GLM-5.3-Flash 가중치를 MIT로 공개합니다. 11월 3일 LongCat의 GitHub와 Hugging Face 링크는 공개 예정으로 표시됐습니다.
두 개발사 모두 멀티모달 기능을 설명하지만 이미지와 동영상 지원은 제공 경로와 클라이언트에 따라 다릅니다.
LongCat API 문서와 GLM 설정은 약 100만 토큰의 컨텍스트를 명시합니다. 앱에서 더 낮은 제한을 둘 수 있습니다.
공개 코딩 점수의 테스트 조건은 다릅니다. 실제로 사용할 저장소와 도구로 확인해야 합니다.
캐시, 출력 토큰, 재시도와 사람의 검토도 비용에 영향을 줍니다.
LongCat 2.5와 GLM-5.3-Flash 한눈에 보기
| 항목 | LongCat 2.5 | GLM-5.3-Flash |
|---|---|---|
| 개발사 | Meituan | Z.ai |
| 파라미터 | 전체 1.6조 개, 토큰당 약 480억 개 활성화 | 전체 3200억 개, 약 180억 개 활성화 |
| 가중치 | 11월 3일 링크 공개 예정 | 다운로드 가능, MIT 라이선스 |
| 컨텍스트 | API 문서상 100만 토큰 | 설정상 1,048,576 토큰 |
| 입력 | 발표 자료에서 네이티브 시각·언어 처리 설명 | 모델 카드에서 네이티브 멀티모달 설명 |
| 코딩 | Meituan 발표 Terminal-Bench 2.1 88.4 | 모델 카드의 같은 벤치마크 84.3 |
| 백만 토큰당 가격 | 공식 한시 가격 입력 0.30달러, 출력 1.20달러 | OpenRouter의 Z.ai 경로 입력 0.15달러, 출력 0.50달러 |
사양은 Meituan 발표, Z.ai 모델 카드, LongCat API 문서, NVIDIA 문서를 참고했습니다. 가격은 11월 3일의 LongCat 공식 할인과 OpenRouter의 Z.ai 경로 기준입니다. 서로 다른 경로의 가격이며 Tabbit 구독료를 뜻하지 않습니다.
LongCat 2.5는 LongCat 2.0과 다른 버전입니다. GLM-5.3-Flash도 더 큰 GLM-5.3과 다릅니다. Flash의 미리보기 이름은 Ox Alpha 공개 이야기에서 확인할 수 있습니다.
코딩과 에이전트는 전체 작업으로 비교하기
Meituan은 LongCat 2.5의 Terminal-Bench 2.1 점수로 88.4를 발표했고 Z.ai 카드에는 Flash의 84.3이 적혀 있습니다. 그러나 각 개발사가 설명한 도구 버전과 설정이 다릅니다. 4.1점 차이로 내 저장소의 수정이 테스트를 통과할지, 재시도가 몇 번 필요한지, 무관한 파일을 건드리지 않을지 예측할 수 없습니다.
소규모 커뮤니티 테스트에서는 LongCat 2.5 Preview Free와 GLM 5.3 Flash Free가 각각 세 검사를 통과했습니다. Flash는 다음 날 추가됐고 각 항목은 한 번만 실행됐습니다. 작성자도 통제된 속도 비교가 아니라고 밝혔습니다. 이 결과로 LongCat 정식 버전의 순위를 정할 수는 없습니다.
같은 저장소 복사본을 준비하고 과제, 도구, 제한 시간을 통일하세요. 에이전트가 테스트를 수정하지 못하게 하거나 해시를 저장합니다. 원래 테스트를 실행하고 변경 파일, 도구 오류, 재시도, 사람이 고친 내용을 기록하세요. 여러 과제에서 반복한 뒤 결정하는 편이 좋습니다. 에이전트 추론 가이드는 도구 환경과 출처 확인의 중요성을 설명합니다.
컨텍스트와 이미지는 사용 경로를 확인하기
100만 토큰은 명시된 상한이지 모든 앱이 그 길이를 받아들이거나 올바른 정보를 찾아낸다는 보장은 아닙니다. 시스템 지시, 도구 결과, 대화 기록, 출력도 공간을 차지합니다. 답을 알고 있는 긴 문서의 앞, 중간, 끝에 대해 질문하고 클라이언트가 오래된 메시지를 어떻게 요약하거나 버리는지 확인하세요.
11월 3일 브라우저에서 본 LongCat API 문서는 최대 출력 256K를 표시했지만, 별도로 확인한 버전에는 128K가 표시됐습니다. 긴 출력을 설계하기 전에 최신 문서와 계정 제한을 확인하세요.
두 개발사 모두 이미지 입력을 설명하지만 모든 SDK나 구성에서 지원되는 것은 아닙니다. vLLM 레시피는 이미지와 동영상 입력을 지원하는 프런트엔드를 구분합니다. 화면 이미지로 코드를 만드는 작업이라면 같은 이미지와 평가 기준을 사용하고 실제 렌더링과 접근성을 확인하세요.
공개 가중치와 운영 비용
GLM 모델 카드는 MIT 가중치를 제공합니다. 다만 vLLM은 네이티브 FP8 가중치만 약 306 GiB로 추정하며 실행 환경과 KV 캐시는 별도입니다. 양자화, 동시 요청 수, 컨텍스트 길이에 따라 필요한 메모리가 달라지므로 구매 전에 측정하세요.
조사 당시 LongCat 발표 페이지에는 GitHub와 Hugging Face 링크가 공개 예정으로 표시됐습니다. 특정 시점의 관찰입니다. 자체 호스팅이 필수라면 최신 파일과 라이선스를 확인하세요.
실제 비용 계산하기
비용 = 캐시되지 않은 입력 토큰 / 1,000,000 × 입력 단가
+ 캐시 입력 토큰 / 1,000,000 × 캐시 읽기 단가
+ 출력 토큰 / 1,000,000 × 출력 단가
+ 도구 또는 플랫폼 비용위 시점의 가격으로 캐시되지 않은 입력 100만 토큰과 출력 25만 토큰을 사용하면 다른 요금 전 기준 LongCat 한시 가격은 0.60달러, OpenRouter의 Z.ai 경로는 0.275달러입니다. 단순 계산 예시이며 실제 사용량이나 청구서를 뜻하지 않습니다. 추론 토큰과 캐시 쓰기 요금을 확인하고 재시도와 검토를 포함한 채택 가능한 작업당 비용을 비교하세요.
한 Reddit 댓글은 OpenCode에서 LongCat 2.5 Preview를 사용할 때 연결이 느리고 불안정했다고 말했습니다. 특정 경로에서의 개인 경험입니다. 시간 초과를 모델 자체의 문제로 단정하기 전에 제공업체와 오류, 재시도를 기록하세요.
Tabbit에서 비교 자료 정리하기
여러 웹페이지를 읽는 작업이라면 Tabbit Browser에서 출처와 모델 답변을 함께 정리할 수 있습니다. Tabbit 활용 가이드와 에이전트 브라우저 설명은 웹 맥락을 활용하는 방법을 다룹니다. 아래 이미지는 다른 모델들이 나오는 일반적인 화면이며 이 글의 두 모델을 테스트한 결과가 아닙니다.
계정에서 두 모델을 모두 선택할 수 있다면 같은 공개 문서를 주고 출처 링크가 포함된 주장 표를 요청하세요. 원문을 열어 오류와 누락을 기록합니다. 한 모델을 사용할 수 없다면 다른 모델로 대체하고 같은 비교라고 주장해서는 안 됩니다. 이 글은 로그인된 Tabbit에서 두 모델을 실행하지 않았습니다.
웹 작업은 되돌릴 수 있거나 읽기 전용인 작업부터 시작하고 수정을 허용하기 전에 결과를 확인하세요. 브라우저 자동화 가이드와 AI 브라우저 비교도 참고할 수 있습니다. 비용과 지연 시간을 측정하려면 브라우저 세션과 별도로 같은 조건의 API 테스트가 필요합니다.
상황별 선택
| 우선순위 | 시작점 | 결정 전 확인할 사항 |
|---|---|---|
| 직접 호스팅 | GLM-5.3-Flash | 라이선스, 메모리, 서버와 운영 비용 |
| 긴 코딩 또는 시각 에이전트 | 두 모델 모두 테스트 | 같은 저장소, 도구, 이미지와 통과 기준 |
| API 비용 절감 | 실제 제공업체 가격 비교 | 캐시, 출력, 재시도와 이용 조건 |
| 웹 자료 조사 | 모델을 쓸 수 있다면 Tabbit에서 시험 | 선택 화면, 할당량과 출처 정확도 |
| 민감한 코드나 문서 | 제공 경로부터 검토 | 보관, 학습 사용, 지역과 계약 |
현재는 GLM-5.3-Flash의 자체 호스팅 경로가 더 명확합니다. LongCat 2.5는 발표된 시각·에이전트 작업에서 조건을 통일해 시험할 만합니다. 되돌릴 수 있는 작업부터 시작하고 채택한 결과와 전체 청구액을 비교하세요.
자주 묻는 질문
코딩에는 어느 모델이 더 좋나요?
이 글에서는 두 모델을 같은 조건에서 직접 테스트하지 않았습니다. 같은 저장소 작업과 도구, 테스트, 시간 제한을 사용하고 채택 가능한 변경 사항과 실패, 총비용을 비교하세요.
두 모델의 가중치를 모두 내려받을 수 있나요?
Z.ai는 GLM-5.3-Flash 가중치를 MIT 라이선스로 공개합니다. 2026년 11월 3일 LongCat 2.5 발표 페이지에는 GitHub와 Hugging Face 링크가 공개 예정으로 표시되어 있었으므로 현재 공개 상태와 라이선스를 확인하세요.
어느 모델이 더 저렴한가요?
2026년 11월 3일 LongCat의 한시 가격은 백만 토큰당 입력 0.30달러, 출력 1.20달러였습니다. OpenRouter의 Z.ai 경로는 각각 0.15달러와 0.50달러였으며 제공 경로가 다르므로 최신 가격과 캐시 조건을 확인해야 합니다.
두 모델 모두 긴 컨텍스트를 지원하나요?
LongCat API 문서는 100만 토큰을, GLM-5.3-Flash 설정도 약 100만 토큰을 명시합니다. 실제 입력과 출력 제한은 제공업체와 클라이언트에 따라 더 작을 수 있습니다.
이미지를 이해할 수 있나요?
두 개발사 모두 네이티브 멀티모달 기능을 설명합니다. 사용할 API와 클라이언트에서 이미지와 동영상의 지원 형식 및 제한을 확인하세요.
Tabbit에서 두 모델을 사용할 수 있나요?
이 글에서는 로그인된 Tabbit 계정에서 두 모델을 확인하지 않았습니다. 업무에 사용하기 전에 계정의 모델 선택 화면과 현재 이용 조건을 확인하세요.