GLM-Image는 Zhipu AI(Z.ai)의 오픈웨이트 이미지 모델로, 장면 이해를 위한 90억 파라미터 자기회귀 트랜스포머와 픽셀 렌더링을 위한 70억 파라미터 확산 디코더를 결합하여 이미지 내 텍스트를 정확하게 표현하는 데 중점을 둡니다. Uncutly.AI는 생성 페이지의 모델 선택기에 추가하여 성인 인증된 크리에이터에게 검열 없이 제공합니다.
GLM-Image로 생성하기GLM-Image는 오늘 Uncutly의 생성 페이지에서 사용 가능합니다. 모델 선택기를 열고 직접 선택하세요. 아직 큐레이션된 원클릭 템플릿은 없으므로 현재는 직접 프롬프트를 작성해야 하는 모델입니다. 템플릿 카탈로그는 계속 확장 중입니다.
GLM-Image의 이중 자기회귀+확산 설계는 지식 집약적 생성(간판, 라벨, 포스터)을 목표로 하며, 주류 확산 모델이 왜곡된 텍스트를 렌더링하는 경향이 있는 부분을 보완합니다. 또한 이미지-이미지 작업(편집, 스타일 전송, 변형 간 일관된 주체 유지)을 지원합니다.
이 모델을 과대평가하지 않겠습니다. GLM-Image는 비교적 새롭고 작은 범용 릴리스이며, 독립 평가는 이를 반영합니다. Artificial Analysis Text-to-Image Arena에서 상위권 밖에 있으며, Qwen-Image-Bench 벤치마크에서 평가된 18개 모델 중 최하위를 기록했으며 선두보다 16포인트 이상 뒤쳐졌습니다. 이것이 시도해볼 가치가 없다는 의미는 아닙니다. 텍스트 렌더링 아키텍처는 진정한 특화 강점이지만, 텍스트가 많거나 지식 집약적인 장면을 위한 특수 도구로 취급하고 일반 사실적 이미지용으로는 사용하지 마세요. Uncutly에서 오늘날 최고의 범용 선택은 Seedream이나 Z-Image입니다.
GLM-Image는 Uncutly에서 이미지당 48크레딧으로, 라인업 중 가장 저렴한 편이며 Z-Image의 45크레딧 바로 위입니다. 독립 벤치마크 순위가 낮다는 점을 고려할 때, 이 저렴한 비용이 시도해볼 더 솔직한 이유입니다. 텍스트가 많은 프롬프트에 대한 저위험 실험으로, Seedream이나 Qwen Image의 기본 대체재는 아닙니다.
네. 생성 페이지의 모델 선택기에서 직접 선택하세요. 아직 큐레이션된 원클릭 템플릿은 없습니다.
네. Uncutly의 콘텐츠 정책을 준수하는 18세 이상 성인 크리에이터에게 검열 없이 제공됩니다.
정확한 이미지 내 텍스트 렌더링과 지식 집약적 장면(간판, 포스터, 라벨)에 강하며, 일관된 주체 정체성을 유지하는 이미지-이미지 편집도 지원합니다.
네. Zhipu AI(Z.ai)는 GLM-Image의 가중치를 MIT 라이선스로 공개했습니다.
솔직히 말해 상위권이 아닙니다. Qwen-Image-Bench 평가에서 18개 모델 중 최하위를 기록했으며, Artificial Analysis Text-to-Image Arena에서도 선두권에서 멀리 떨어져 있습니다. 특화 강점은 이미지 내 텍스트 렌더링입니다. 일반 사실적 이미지에는 Uncutly에서 Seedream이나 Z-Image가 더 나은 선택입니다.











