2.5년 된 노트북으로 Space Invaders를 JavaScript로 짜는 GLM-4.5 Air
My 2.5 year old laptop can write Space Invaders in JavaScript now (GLM-4.5 Air)
TL;DR Highlight
인터넷 연결 없이 로컬 노트북에서 돌아가는 GLM-4.5 Air가 플레이어블한 게임 코드를 생성할 수준까지 왔다.
Who Should Read
로컬 LLM 도입을 검토 중인 개발자, 또는 API 비용 없이 코드 생성 AI를 팀 내부에 배포하려는 엔지니어.
Core Mechanics
- GLM-4.5 Air는 Zhipu AI가 만든 경량 모델로, 일반 소비자용 노트북(2.5년 전 출시)에서 로컬 추론이 가능
- 별도 GPU 없이 CPU/통합그래픽 환경에서도 Space Invaders 수준의 완성된 JavaScript 게임 코드를 한 번에 생성
- 'Air' 계열은 클라우드 API 의존 없이 오프라인 코드 어시스턴트로 쓸 수 있도록 경량화된 변형 모델
- 실행 가능한 게임 로직(충돌 감지, 키 입력, 적 이동)까지 포함한 코드를 출력해 단순 boilerplate 이상의 능력을 시연
- ollama, llama.cpp 등 기존 로컬 실행 툴체인과 호환되어 설치 장벽이 낮음
Evidence
- 2.5년 전 출시된 일반 노트북(GPU 없음)에서 실시간 추론 가능 — 구체적 토큰/초 수치는 원문 미제공
- 생성된 Space Invaders 코드가 브라우저에서 즉시 플레이 가능한 수준으로 동작하는 것을 시연
- 원문에 벤치마크 수치가 별도로 제시되지 않아 정량적 성능 비교는 확인 불가
How to Apply
- ollama로 `ollama pull glm4.5-air` 후 코드 생성 프롬프트를 날려보면 바로 체험 가능 — API 키 불필요
- 사내 보안 규정상 외부 API 사용이 제한된 경우, GLM-4.5 Air를 로컬 코드 어시스턴트로 배포해 클라우드 의존성 제거
- 프로토타이핑 단계에서 GPT-4 API 대신 로컬 GLM-4.5 Air로 초안 생성 → 비용 0원으로 반복 실험
Code Example
snippet
# ollama로 GLM-4.5 Air 실행 후 Space Invaders 생성 예시
# 1. 설치
# ollama pull glm4.5-air
# 2. 코드 생성 프롬프트
prompt = """
Write a complete, playable Space Invaders game in a single HTML file using vanilla JavaScript.
Requirements:
- Player ship moves left/right with arrow keys, shoots with spacebar
- 3 rows of alien enemies that move side-to-side and descend
- Collision detection for bullets vs aliens and aliens vs player
- Score counter and game over screen
Output only the HTML file, no explanation.
"""
import ollama
response = ollama.chat(
model='glm4.5-air',
messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]
)
print(response['message']['content'])Terminology
로컬 LLMChatGPT처럼 서버에 요청을 보내는 게 아니라, 내 컴퓨터 안에서 AI 모델을 직접 돌리는 방식. 인터넷 없이도 동작하고 API 비용도 없음.
GLM-4.5 Air중국 Zhipu AI가 만든 경량 언어 모델. 'Air'는 저사양 기기에서도 돌아가도록 압축한 버전을 의미.
추론(inference)학습이 끝난 AI 모델이 실제로 답변을 생성하는 과정. '학습'은 공부, '추론'은 시험 치는 것에 해당.
ollama로컬에서 LLM을 쉽게 다운로드하고 실행할 수 있게 해주는 툴. `docker pull`처럼 `ollama pull 모델명`으로 모델을 받아 바로 실행 가능.
경량화(quantization)모델 파일 크기를 줄이기 위해 숫자 정밀도를 낮추는 기법. 화질을 약간 낮춰 영상 용량을 줄이는 것과 비슷한 원리.