Quasar Alpha – OpenAI의 비밀 모델인가? 100만 토큰 문맥을 지원하는 스텔스 LLM의 정체

안녕하세요.

오늘은 OpenRouter에서 스텔스하게 출시된 최신 대형 언어모델, Quasar Alpha에 대해서 소개드립니다. 이 모델은 최대 100만 토큰의 문맥 처리 능력을 제공하며, OpenAI의 숨겨진 모델이라는 추측을 받고 있는 미스터리한 모델입니다. 쉽게 이해할 수 있도록 자세히 설명드리니 끝까지 읽어보세요.

 

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Quasar Alpha 출시 배경 및 개요

🔍 조용히 공개된 차세대 LLM

2025년 4월 4일, OpenRouter는 Quasar Alpha라는 이름의 대형 언어모델을 조용히 공개했습니다. 일반적인 모델 출시와는 달리, 이 모델은 별도의 홍보나 사전 예고 없이 개발자 커뮤니티에 무료로 제공되기 시작했죠.

🧭 공식 발표와 특징

• OpenRouter는 이 모델을 자사의 "파트너 랩" 중 하나에서 개발한 롱컨텍스트 기반 모델의 프리릴리즈 버전이라고 밝혔습니다.
• 주 용도는 코딩 작업이며, 일반적인 언어 작업에도 활용이 가능합니다.

📣 스텔스 런칭의 의미

이러한 조용한 공개 방식은 개발자 피드백을 편견 없이 수집하기 위한 전략으로 보이며, 과도한 기대나 마케팅 과열 없이 객관적인 비교 환경을 조성하려는 의도가 있습니다.

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Quasar Alpha의 기술적 특징

💡 100만 토큰 문맥 창

Quasar Alpha는 최대 100만 개 토큰까지 한 번에 처리할 수 있는 문맥 창(context window)을 자랑합니다. 이는 현재 공개된 모델 중 가장 긴 수준으로, 긴 문서 분석이나 대규모 프로젝트 처리에 탁월한 장점을 가집니다.

🧠 코딩과 일반 작업 모두 소화

• 코드 생성, 수정, 리뷰 같은 고난도 프로그래밍 작업
• 긴 문서 요약, 다중 문서 비교, 긴 대화 기록 분석 등 일반 태스크에도 적합

🆓 무료 제공의 전략

현재까지 무료로 사용 가능한 모델이며, 이는 개발자들이 실사용에 직접 투입해 피드백을 제공할 수 있도록 유도하기 위함입니다.

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성능 분석 – 타 모델과의 비교

📊 aider polyglot 벤치마크 결과

Quasar Alpha는 코딩 능력 평가 벤치마크인 aider polyglot에서 55%의 점수를 기록하며, DeepSeek V3와 Claude 3.5 Sonnet 등 최신 모델들과 경쟁 가능한 성능을 입증했습니다.

🤖 Claude 3.5 Sonnet 및 Gemini 2.5 Pro와의 비교

• 명령 수행 능력: Claude보다 뛰어나다는 평가
• 문체: GPT-4o 스타일과 매우 유사

🧾 평가자의 실사용 후기

‘paradite_’라는 사용자는 X(Twitter)에서 Quasar Alpha가 Claude 3.5 Sonnet보다 더 명확하게 지시를 이행한다고 평가했습니다.

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OpenAI 연관성에 대한 기술적 단서

🔗 메타데이터 분석

API 호출 시 생성되는 chatcmpl- 형식의 ID는 OpenAI의 GPT 계열에서만 사용되는 형식입니다. 이는 Quasar Alpha가 OpenAI의 시스템과 직접 연결되어 있을 가능성을 시사합니다.

🔍 도구 호출 ID 양식

Quasar Alpha의 도구 호출 ID 또한 OpenAI 특유의 포맷을 따르고 있어 다른 기업(Google, Mistral 등)의 스타일과 구별됩니다.

🧪 토크나이저 버그와의 일치

중국어 응답 처리 오류가 OpenAI 토크나이저(o200k_base)와 동일한 방식으로 발생했으며, 이는 GPT-4o에서 보고된 오류와 일치합니다.

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SILX AI의 개발설

🧬 Hugging Face 기반 추정

SILX AI라는 소규모 실험실은 Hugging Face에 'Quasar'라는 이름의 모델을 다수 업로드한 이력이 있습니다.

🗣️ 디스코드 사용자 TroyGPT

OpenRouter 공식 디스코드 서버에서 TroyGPT라는 사용자가 활발히 Quasar Alpha 관련 이야기를 나누고 있으며, 자신이 SILX AI 소속이라고 주장하고 있습니다.

🔎 대기업과의 협업 가능성

OpenRouter가 OpenAI 같은 대형 기관보다 작은 연구소와 협업할 가능성이 높다는 점도 근거로 제시되고 있습니다.

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계통 분석 결과 – GPT 계열 유사도

🧪 PHYLIP pars 도구 활용

AI 연구자 Sam Paech는 유전자 계통 분석 도구를 모델 출력 비교에 적용하여, Quasar Alpha가 GPT-4.5 Preview와 가장 가까운 위치에 있다는 결과를 얻었습니다.

📈 출력 간 유사성 중심 분석

단순한 내용 일치가 아닌 출력의 구조와 경향성을 분석함으로써 GPT 계열 모델과 매우 밀접하다는 결론이 나왔습니다.

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발견된 문제점 – 번역 버그

🇨🇳 중국어 번역 문제

사용자 nekofneko는 Cherry Studio를 통해 Quasar Alpha가 중국어를 번역할 때 한 문장을 하나의 토큰으로 처리하는 버그를 발견했습니다.

📍 OpenAI 계열 모델에서 동일한 이슈

이 버그는 GPT-4o 등에서도 보고된 문제이며, Quasar Alpha가 동일한 토크나이저를 사용하고 있다는 증거가 될 수 있습니다.

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왜 스텔스로 출시했을까?

🎯 현실 환경에서의 테스트

마케팅이 없는 환경에서 사용자들이 객관적으로 피드백을 주도록 유도할 수 있습니다.

🧩 과대 기대감 차단

과대 마케팅으로 인한 실망감을 피하고, 순수한 성능 평가를 기대할 수 있는 환경이 됩니다.

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개발자를 위한 Quasar Alpha의 가치

💾 대형 프로젝트에 적합

긴 코드 기반 프로젝트나 다중 문서 분석이 필요한 작업에서 문맥 손실 없이 처리가 가능합니다.

🧰 다양한 활용도

• 자동 코드 생성
• 긴 문서 요약
• 기술 문서 검토

✅ 직접 실사용 기회

무료로 실사용 테스트를 해보고 자신의 프로젝트에 적합한지 확인할 수 있습니다.

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Quasar Alpha 사용 방법

🔧 OpenRouter 설정 가이드

OpenRouter에 가입 후, 모델 선택 항목에서 Quasar Alpha를 선택하면 바로 사용할 수 있습니다.

📊 성능 비교 방법

Claude, Gemini, GPT 시리즈와 출력 결과를 비교해볼 수 있는 16x Prompt 환경도 제공됩니다.

💡 개발자 도구 활용

16x Prompt에서 제공하는 다양한 Python 자동화 도구, 코드 생성 툴과 함께 사용할 수 있습니다.

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향후 전망

🔮 OpenAI의 다음 행보?

GPT-5 또는 새로운 미드레인지 모델을 사전 테스트 형태로 출시했을 가능성이 있습니다.

🧱 다른 기업의 대응 예상

• 긴 문맥 지원 모델 경쟁 가속화
• 스텔스 런칭 전략 확산

🧑‍💻 사용자 기반 확대 기대

실사용 경험을 바탕으로 커뮤니티 기반 개선이 빠르게 진행될 수 있습니다.

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결론 – Quasar Alpha 공개가 의미하는 것

🔎 정체는 아직 미확정

Quasar Alpha는 여전히 OpenAI의 실험 모델일 가능성이 가장 높지만, 공식 발표 전까지는 확정할 수 없습니다.

🎁 개발자에겐 기회

100만 토큰 지원이라는 압도적인 스펙을 갖춘 모델을 무료로 활용할 수 있는 드문 기회입니다.

🌐 AI 생태계 확장의 신호탄

스텔스 테스트와 고성능 모델의 등장으로, AI 경쟁은 새로운 국면에 들어섰습니다.

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출처

https://prompt.16x.engineer/blog/quasar-alpha-openai-stealth-model