미스터리가 풀렸다... 그리고 답은 Claude보다 40배 저렴하다
요약
익명으로 공개된 프론티어급 모델 AUX Alpha가 Open Router에서 큰 인기를 끌었으며, 이는 중국의 GLM 5.3 Flash로 밝혀졌습니다. 이 모델은 네이티브 멀티모달 MoE 구조를 가지며 백만 토큰 컨텍스트 창을 제공합니다. 현재 Claude 대비 매우 저렴한 가격으로 서비스를 시작했습니다.
핵심 포인트
- AUX Alpha는 중국의 GLM 5.3 Flash로 확인됨.
- 네이티브 멀티모달 MoE 모델이며, 100만 토큰 컨텍스트를 가짐.
- 입력/출력 토큰당 비용이 매우 저렴하여 경쟁력이 높음.
- 최대 40배 저렴한 가격으로 Claude 대비 큰 이점을 제공함.
몇 주 전, 제가 Dolly Parton의 'Grim Reaper' 문신을 완성하는 데 바빴을 때, 누군가 익명으로 새로운 프론티어급 모델을 온라인에 공개했습니다. 그들은 이것을 AUX Alpha라고 불렀고, 첫 6일 동안 42조 토큰을 처리하며 Open Router에서 가장 인기 있는 모델이 되었고, 다음으로 근접했던 Deep Seek의 사용량을 두 배로 늘렸습니다. 이 모델은 백만 토큰 컨텍스트 창을 가지고 있고, 비디오 입력을 받아들이며, 눈 마주치는 데 어려움을 겪는 것처럼 코드를 작성합니다. 그리고 불과 며칠 전까지는 완전히 무료였습니다.
어떤 사람들은 이것이 Zeku라고 추측했고, 다른 사람들은 Xiaomi의 것이라 했으며, 적어도 한 명은 Google이 실제로 유용한 것을 출시했다고 확신했습니다. 오늘 영상에서는 이 익명 모델이 어떻게 인터넷을 사로잡았는지, 누가 뒤에 있는지 알아보고, 과연 제가 꿈꾸는 'Horse SAS'를 실현하는 데 도움을 줄 수 있을지 살펴볼 것입니다. 오늘은 2026년 9월 1일이며, 여러분은 The Code Report를 시청하고 있습니다. Deep Seek Harness 출시 이후 실리콘밸리가 중국에서 벌어지는 일에 얼마나 겁먹었는지 이야기한 지 벌써 2주도 되지 않았는데, 불행하게도 Dario와 Sam의 끔찍하고 최악인 달이 더욱 나빠졌을 수 있는데, 그 이유는 이 새로운 익명 모델이 중국에서 만들어졌다는 것이었습니다.
아시다시피 중국 연구소에서 나온 것들은 전 세계에 큰 영향을 미치는 경향이 있습니다. 첫 번째 단서는 AUX Alpha가 최근 Open Router에 등장한 다섯 번째 익명 모델이었고, 그 이전 네 개 모두 중국 출신이었다는 것이었습니다. 더욱 설득력적인 것은 일부 개발자들이 이 모델의 스택 트레이스(stack traces)와 에러 코드(error codes)가 Zeku의 API와 일치한다는 점을 발견했고, 토크나이저 지문 테스트(tokenizer fingerprint test) 결과 그들의 GLM 시리즈와 일치하는 것으로 나타났다는 것입니다. 하지만 아무도 확인을 기다리지 않고 사용하기 시작했습니다. 물론 약관에는 모든 프롬프트가 아마도 외국 주체에 의해 보존될 것이라고 명시되어 있었지만, 마법 상자가 무료이고 이렇게 잘 작동한다면 아무도 개인 정보 보호를 신경 쓰지 않았습니다.
그래서 개발자들은 기꺼이 회사 고유의 코드를 여기에 붙여 넣었고, 속도 제한(rate limits)을 우회하기 위해 Claude 코드를 이 모델을 통해 라우팅했으며, 절정에는 AUX Alpha가 Open Router 전체 주간 트래픽의 거의 3분의 1을 차지했습니다. 과대광고 기계는 너무 통제 불능 상태가 되어 Deep SWE 벤치마크에서 80% 점수를 보여주는 오해의 소지가 있는 스크린샷이 입소문을 탔지만, 실제 수치는 58에 더 가까웠고 심지어 누군가는 이것이 너무 좋아서 도난당한 Claude 체크포인트일지도 모른다고 추측했습니다. 하지만 확실히도, 8월 26일에 Zhipu가 사실을 밝히며 Aux Alpha가 총 파라미터 3,200억 개를 가진 네이티브 멀티모달 전문가 혼합 모델(natively multimodal mixture of experts model)인 GLM 5.3 Flash이며, 그 MIT 라이선스 가중치(weights)가 같은 날 Hugging Face에 올라왔다고 발표했습니다.
하지만 실리콘밸리 분위기를 완전히 망친 세부 사항은 전체 비밀 테스트가 단지 중국산 칩 10만 개로 서비스되었다는 점이었는데, 이는 제가 듣기로 Jensen의 기분을 많이 상하게 했다고 합니다. 물론 이 공개는 무료 샘플이 끝났음을 의미했고, 익명 엔드포인트(anonymous endpoint)는 실제 가격 페이지로 대체되었습니다. 하지만 여전히 입력 토큰 백만당 15센트, 출력 토큰 백만당 50센트로 매우 저렴합니다. 게다가 9월 9일까지 50% 할인을 적용하면 현재 Claude보다 최대 40배 더 저렴합니다.
아시다시피, 이런 일반적인 출시에는 보통 누구나 건드리는 순간 무너지는 일련의 '믿어봐라(trust-me-bro)' 벤치마크가 따라붙습니다. 하지만 이 모델의 벤치마크는 외부 검토를 거쳐도 상당히 잘 버텨냅니다. 단점은 느리고, 말을 많이 하며, 때때로 루프에 빠지는 경우가 있다는 것입니다. 하지만 제 생각엔 이것이 실제로 얼마나 좋은지 테스트할 수 있는 방법은 오직 하나뿐인데, 바로 제가 아끼는 프로젝트에 사용해보는 것입니다. Horse Tinder 자금 조달에 실패한 후, 저는 한때 사랑받았던 사촌 격인 Horse 2로 방향을 틀었습니다. 이 앱은 2016년 Angular JS로 만들어진 것으로, 마지막 커밋이 무려 10년 전의 것이었습니다.
그래서 저는 이 모델에게 유머와 분위기를 잃지 않으면서 레거시 스택(legacy stack)을 현대화해달라고 요청했습니다. 그러자 모델은 구식 기술들을 정확하게 감지했고, 최소 20분 동안 모든 세부 사항에 걸쳐 공격 계획을 서술하기 시작했습니다. 그리고는 순수 CSS로 디자인 시스템을 구축하기 시작했습니다. 아름다운 보라색 나무늘보 배경과 무지개 그라데이션 버튼을 사용했는데, 이는 진정한 영감이라기보다는 다른 인기 LLM들의 시각적 취향에서 추출된 결과물이었습니다. 비전(vision) 기능을 덕분에 모바일 화면의 CSS 오버플로우 버그를 감지하고, 이를 제대로 진단한 후, 항상 효과가 있는 'min-width equals zero'라는 기묘한 트릭으로 수정했습니다.
비디오 카드에 멋진 엔터 애니메이션도 추가해 주었는데, 정말 좋은 터치였습니다. 유머 요소들은 여전히 남아있고, 이런 토스트 알림(toast notifications) 같은 새로운 것들까지 추가했습니다. 코드 측면에서는 레거시 스택을 '스택 없음(no stack)'으로 대체했습니다. HTML, CSS, 그리고 바닐라 JavaScript로 앱을 작성했고, 마치 자체적인 레거시 코드베이스처럼 보이는 코드를 작성했습니다. 하지만 저는 정말로 이 모델의 비전 능력을 테스트하고 싶었기 때문에, 무작위 말 영상을 넣어주고 앱에 추가하고 영상 내용과 관련된 제목, 설명, 댓글을 만들도록 요청했습니다.
이것은 FFmpeg을 사용하여 비디오를 일련의 프레임으로 분해하고, 이 프레임들을 분석했으며, 정말 훌륭하게 처리했습니다. 영상에서 무슨 일이 일어났는지 전체적인 맥락을 파악했고, 설명도 완벽하게 작성했으며, 심지어 플랫폼의 다른 부분과 유머 감각까지 맞추었습니다. 그리고 또 하나 확인해 볼 만한 도구는 오늘 비디오의 스폰서인 Exa입니다. 이것은 AI 에이전트를 위해 구축된 검색 엔진으로, 단순히 웹 결과 이상의 것을 제공합니다. 3억 5천만 편의 연구 논문, 금융 데이터, 그리고 10억 명 이상의 사람과 7천만 개가 넘는 회사에 대한 정보를 포함하고 있으며, 매주 새로운 출처가 추가됩니다.
저는 이것을 PolyChat에 연결하여 사용자들이 주식 시장에서 훨씬 더 기괴한 방식으로 도박하게 만들었습니다. 예를 들어, 어떤 기술 CEO들이 다음 실적 발표 직전에 회사 주식을 팔지 등에 베팅하는 식입니다. 그리고 Exa는 최근의 SEC(미국 증권거래위원회) 공시 자료를 가져와 한 번에 구조화된 JSON으로 변환할 수 있었습니다. 또한 모든 출처를 인용하기 때문에, 사용자들은 더 이상 저에게 부정행위를 했다고 비난할 수 없습니다. 사용자는 네이티브 플러그인을 사용하여 Claude, ChatGPT 또는 다른 좋아하는 에이전트에 직접 연결할 수 있습니다. 아니면 Exa 에이전트를 시도하여 여러 데이터 세트에서 동시에 정보를 가져와야 하는 더 복잡한 쿼리에 대한 답변을 얻을 수 있는데, 이는 LLM(대규모 언어 모델)이 단독으로 할 수 있는 것보다 훨씬 강력합니다.
오늘 Exa를 무료로 사용해 보고 아래 링크에서 $20 크레딧을 받으세요. 이것은 Code Report였습니다. 시청해 주셔서 감사합니다. 다음 영상에서 뵙겠습니다.
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