최근, 출처가 알려지지 않은 "퀘이사 알파(Quasar Alpha)"라는 신비한 AI 모델이 조용히 출시되었고, 여러 AI 언어 모델에 액세스할 수 있는 통합 인터페이스를 제공하는 서비스 플랫폼인 타사 플랫폼 OpenRouter에서 빠르게 가장 많이 사용되는 컴퓨터 프로그래밍 AI 모델(며칠 연속 토큰 소비 기준)이 되었습니다. "지금까지 나온 어떤 모델보다 뛰어나다"는 평가를 받기도 했습니다. 더욱 놀라운 점은 많은 모델 경험자와 업계 연구자들이 다양한 기술적 세부 사항을 통해 Quasar Alpha가 OpenAI 모델의 새로운 버전일 가능성이 높다는 것을 발견했다는 것입니다.
체험 주소: https://www.quasar-alpha.org/
퀘이사 알파는 며칠 전에 발사된 것으로 알려졌습니다. 100만 개의 토큰 컨텍스트 창을 갖추고 있으며, 매우 긴 텍스트와 복잡한 문서를 처리할 수 있고, 뛰어난 코드 생성 기능과 강력한 지시 수행 기능을 갖추고 있으며, 네트워킹 및 멀티모달 기능을 지원하며, 완전히 무료로 사용할 수 있습니다. 게다가 퀘이사 알파가 AI 커뮤니티에서 뜨거운 논쟁을 불러일으킨 후, 어제 또 다른 신비로운 모델인 옵티머스 알파가 무료로 대중에게 공개되면서 다시 한번 모두의 열정에 불을 지폈습니다.
현재 이용 가능한 정보
공개 프로젝트 발표에 따르면, Quasar Alpha는 피드백을 수집하는 목적으로 커뮤니티에 제공된 위장된 일반 모델입니다. 모델의 모든 프롬프트와 생성된 콘텐츠는 기여자에 의해 기록되며 모델을 개선하는 데 사용될 수 있습니다.
프로젝트 주소: https://openrouter.ai/openrouter/quasar-alpha
Quasar Alpha의 가장 큰 특징은 매우 긴 맥락 처리 기능입니다. 100만 개의 토큰이라는 컨텍스트 길이는 이 모델이 한 번에 수백 페이지 분량의 문서에 해당하는 정보를 처리할 수 있다는 것을 의미합니다. 이 기능은 특히 깊은 이해와 복잡한 추론이 필요한 시나리오에서 긴 시퀀스 작업에 상당한 이점을 제공합니다.
또한, 이 모델은 코딩 작업에 특별히 최적화되어 있어 고품질 코드를 효율적으로 생성할 수 있지만, 원래 설계 의도는 여전히 텍스트 생성에서 데이터 분석까지 다양한 응용 분야에 적합한 일반적인 AI 도구가 되는 것입니다. 전문성과 폭넓음을 모두 결합한 이 디자인으로 인해 Quasar Alpha는 수많은 AI 모델 중에서도 두각을 나타내고 있으며, 다양한 사용 사례가 계속해서 급증하고 있습니다.
개요 페이지에서 판단하건대, 이 모델은 빠르게 주목을 받고 있으며 현재 5가지 사용 사례 범주에서 상위 10위 안에 들었습니다. OpenRouter가 제공한 통계에 따르면 Quasar Alpha를 호출하는 잘 알려진 애플리케이션으로는 Roo Code와 Cline이 있습니다. 둘 다 AI 코딩을 기반으로 하는 오픈 소스 VS Code 확장 프로그램입니다. 이는 Quasar Alpha가 안정적이고 신뢰할 수 있는 모델임을 보여줍니다.
또 다른 신비로운 모델인 옵티머스 알파(Optimus Alpha) 역시 100만 개의 토큰 컨텍스트 창과 뛰어난 인코딩 기능을 갖추고 있습니다. 차이점은 Optimus Alpha는 일반적인 작업에 최적화되어 있으며 실제 세계의 다양한 응용 시나리오에 적합하다는 것입니다. 또한, Optimus Alpha는 현재 여러 유명 애플리케이션에서 사용되고 있습니다.
프로젝트 주소: https://openrouter.ai/openrouter/optimus-alpha
Optimus Alpha는 300개 이상의 모델과 공급업체에 대해 OpenAI 호환 완료 API를 제공하며, 사용자는 이를 직접 호출하거나 OpenAI 소프트웨어 개발 키트를 사용할 수 있다는 점이 주목할 만합니다. 또한, 다양한 타사 소프트웨어 개발 키트도 사용할 수 있습니다.
다양한 단서가 OpenAI를 출처로 지목합니다.
하지만 퀘이사 알파와 옵티머스 알파의 미스터리는 AI 커뮤니티에서도 몇 가지 의문을 제기했습니다. 그 구체적인 기원은 아직 불분명하다. 일부 사람들은 이것이 대형 기술 기업(OpenAI나 Google 등)의 실험 프로젝트일 수도 있고, 심지어 차세대 플래그십 모델의 테스트 버전일 수도 있다고 추측합니다.
X 사용자 paradite_는 Quasar Alpha의 스타일이 OpenAI의 현재 최상위 모델인 GPT-4o와 매우 유사하다는 것을 알아챘습니다. 이로 인해 사람들은 Quasar Alpha가 OpenAI에서 나온 것인지, 아니면 이름만 바꾼 것인지 궁금해했습니다.
이 외에도 Quasar Alpha나 OpenAI에 대한 많은 다른 기술적 세부 사항들이 다음과 같이 하나씩 공개되었습니다.
- Quasar Alpha의 도구 호출 ID 형식은 OpenAI 형식과 일치하며, 이 새로운 모델은 채팅 완료 API 패러다임에서 제공되는 메시지 객체의 "이름" 필드도 지원합니다. 현재 "이름" 필드를 지원하는 AI 제공자는 xAI와 OpenAI 두 곳뿐입니다.
- 빌드 세부 정보에서 발견된 업스트림 ID는 OpenAI 빌드 ID와 동일합니다.
- OpenAI와 매우 유사한 계층적 클러스터링 패턴이 몇 가지 있습니다.
X 사용자 Pallav Agarwal이 게시한 Quasar Alpha와의 채팅 스크린샷은 Quasar Alpha와 OpenAI의 연관성을 더욱 잘 보여줍니다.
더 자세히 알아보고자, AI 연구원 샘 페이크는 PHYLIP pars라는 생물정보학 클러스터링 도구를 모델 출력에 적용했습니다. 이 접근 방식은 모델 반응의 미묘한 차이를 찾아 모델 간의 연관성을 조사합니다. 기존의 클러스터링 방법과 달리 PHYLIP 절약 방법은 가장 간결한 모델 계통수를 찾는 것을 목표로 합니다. Paech는 Quasar Alpha가 OpenAI 모델, 특히 GPT 4.5 미리보기와 매우 유사하며 다른 모델과는 상당한 차이점이 있다는 것을 발견했습니다.
어제 외신 보도에 따르면, OpenAI는 GPT-4o의 업그레이드 버전인 GPT-4.1을 포함한 일련의 새로운 AI 모델을 출시할 예정이라고 합니다. 동시에 다양한 애플리케이션 시나리오의 요구 사항을 충족하기 위해 더 가벼운 GPT-4.1 미니 및 나노 버전도 출시할 예정입니다.
이러한 모든 단서는 Quasar Alpha가 OpenAI의 소유이거나 누군가가 OpenAI의 API 디자인을 모방하려고 노력하고 있음을 강력하게 시사하는 듯합니다. 많은 네티즌들은 "퀘이사 알파는 GPT-4.1이고, 옵티머스 알파는 GPT-4.1 미니일 수도 있다"고 추측했습니다. 일부 사람들은 이 신비한 베일 속에 OpenAI의 o4-mini-low 모델이 숨겨져 있을 것이라고 추측하기도 했으며, "마케팅 천재가 또 새로운 기술을 생각해냈다"고 말하기도 했습니다.
그리고 오늘 OpenAI의 CEO인 샘 알트만도 Quasar Alpha 모델을 공개적으로 칭찬하며 "매우 뛰어난 것"이라고 불렀습니다.
AI 랩이 대규모 홍보 없이 비밀리에 모델을 출시하기로 한 이유에 대해, 관점 과대광고 없이 실제 환경에서 테스트하면 개발자로부터 실제 피드백을 수집할 수 있고, 눈에 띄지 않게 진행하면 지나치게 높은 기대치를 충족해야 하는 압박감을 줄일 수 있다고 생각합니다. 비밀 출시를 통해 마케팅 과장 광고에 얽매이지 않고도 시중에 나와 있는 다른 모델과 보다 공정하고 객관적으로 비교할 수 있게 됩니다.
게다가 Quasar Alpha의 "Stealth" 라벨과 사전 발매 상태는 외부 세계에서 그 성숙함과 안정성에 대한 의구심을 갖게 만들었습니다. 전문가들은 Quasar Alpha가 인코딩 및 장기 컨텍스트 작업에서는 좋은 성능을 보이지만, 다른 일반적인 시나리오에서의 종합적인 성능은 아직 추가 검증이 필요하다고 지적했습니다.
기존 모델보다 성능이 더 뛰어나나요?
현재 사용자 피드백에 따르면 Quasar Alpha는 특히 프로그래밍과 지침 준수 측면에서 강력한 역량을 보여준다고 합니다.
오픈소스 AI 페어 프로그래밍 도구인 Aider의 제작자 폴 고티에에 따르면, Quasar Alpha는 매우 빠른 것으로 보이며, Aider 다국어 코딩 벤치마크에서 55%를 기록하여 o3-mini-medium, DeepSeek V3, Claude 3.5 Sonnet과 동등한 수준을 기록했습니다.
X 사용자 paradite_는 Quasar Alpha를 사용해 본 후 이 모델이 Claude 3.5 Sonnet과 Gemini 2.5 Pro보다 지침을 훨씬 더 잘 따른다고 말하며, "기본 코딩 테스트 프롬프트에 따르면 지금까지 본 것 중 가장 좋은 출력을 보였습니다."라고 덧붙였습니다.
AI 분야에 주력하는 실무자와 기업가에게 "가장 강력한 언어 모델은 무엇인가?"라는 질문은 의심할 여지 없이 탐구해 볼 가치가 있는 중요한 질문입니다. 모델 테스터인 오스틴 스타크스는 Optimus Alpha와 Quaser Alpha를 수동으로 테스트한 후, 복잡한 SQL 쿼리 생성 작업의 경우 OpenRouter가 만든 이 두 가지 비밀 모델이 PURE 성능과 정확도 측면에서 의심할 여지 없이 시장에서 가장 강력한 옵션이라고 말했습니다.
공개된 데이터를 보면, 옵티머스 알파와 퀘이사 알파는 완벽한 사용성을 갖췄을 뿐만 아니라, 다른 오래된 클래식 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 보인다. Optimus Alpha는 평균 점수 0.83을 달성한 반면, Claude 3.7 Sonnet은 0.66에 그쳤습니다. Gemini 2.0 Flash와 Grok 3의 경우 각각 0.717과 0.747에 불과했습니다. 또한, 두 가지 지표 중 성공률(모델이 완료될 때까지 실행되었는지 여부) 등 다른 지표도 1위를 차지했습니다. 더욱 좋은 점은 이 두 모델이 완전히 무료라는 것입니다.
SQL 쿼리 생성에서 주요 AI 모델의 성능 비교
구체적으로 그는 테스트에서 주식 시장 변화의 복잡성과 노이즈를 처리하기 위해 대규모 모델을 사용하려고 시도했습니다. 이 그림은 "시총 200억 달러가 넘는 회사의 주식 중 RSI 지수가 가장 낮은 주식은 무엇인가?"와 같은 질문에 답하기 위해 빅모델을 사용하는 방법을 보여줍니다. 구체적인 구현 과정은 다음과 같습니다. 대규모 모델이 자연어 질문을 데이터베이스 쿼리로 변환합니다. 쿼리는 데이터베이스에서 실행됩니다. 또 다른 대규모 모델은 출력을 "점수"하고 결과가 합리적인지 확인합니다. 결과가 정확해질 때까지 쿼리가 지속적으로 생성됩니다.
그는 각 모델을 평가하기 위해 오픈 소스 EvaluateGPT를 테스트에 사용했습니다. 그는 40가지의 재무 문제를 통해 각 모델의 평균 처리 성능을 확인할 수 있었습니다. 그 결과는 전혀 예상치 못한 것이었습니다. 이 작업에서 Quaser Alpha와 Optimus Alpha 모델은 다른 모든 모델보다 상당히 더 나은 성능을 보였으며, Optimus Alpha는 가장 반응성이 좋은 모델 중 하나였습니다.
비용 측면에서 Quaser Alpha와 Optimus Alpha는 입력과 출력이 무료인 반면, 두 번째로 비용이 낮은 것은 Gemini 2.0 Flash로, 입력 토큰 100만 개당 0.10달러, 출력 토큰 100만 개당 0.40달러입니다.
스타크스는 토큰으로 요금을 청구하는 경쟁사와 비교했을 때, 이러한 "은둔형" 모델이 무료 서비스의 가능성을 새롭게 정의하고 있다고 생각합니다. 이는 향후 변경될 가능성이 있지만, 이러한 제한 없는 모델은 현재 무료로 사용할 수 있습니다.
참조 링크:
https://blog.kilocode.ai/p/quasar-alpha-what-we-know-thus-far
https://medium.com/@austin-starks/there-are-new-stealth-large-언어-models-coming-out-thats-better-than-anything-i-ve-ever-seen-19396ccb18b5
https://prompt.16x.engineer/blog/quasar-alpha-openai-stealth-model
https://www.theverge.com/news/646458/openai-gpt-4-1-ai-model
본 기사는 화웨이와 Nuclear Cola가 공동으로 편집하고 36Kr이 허가를 받아 게시한 WeChat 공개 계정 "AI Frontline" 에서 발췌한 것입니다.
