화제의 AI 모델 'Ox Alpha', 개발사는 아무도 밝히지 않아

8월 21일 목요일, Ox Alpha라는 이름의 정체불명 신규 AI 모델이 OpenRouter에 등장했다. 테크크런치에 따르면 이 모델은 공식적으로 '코딩, 지속적인 에이전트형 작업, 프로덕션 워크로드를 위해 설계된 추론 모델'로 소개됐다. 무료로 제공됐으며, OpenRouter 자체 소개 페이지에는 이 모델을 '스텔스 모델'이라고 부르며 '이번 프리뷰 기간 동안 익명을 선택한 제3자 제공업체가 개발하고 운영한다'는 설명이 덧붙었다. 코딩 플랫폼 OpenCode도 동일한 무료 버전을 함께 공개했다. Officechai 보도에 따르면 두 플랫폼은 첫 주 동안 하루 약 100조 토큰에 달하는 무료 사용량을 함께 제공했으며, 이런 이례적인 후한 제공량 자체가 이번 미스터리의 일부가 됐다.

이 모델은 곧 업계 주요 인사들의 관심을 끌었다. 테크크런치에 따르면 OpenRouter를 인수하는 중인 스트라이프의 CEO 패트릭 콜리슨은 X(엑스)에서 Ox Alpha를 '매우 인상적(very impressive)'이라고 평가했다. Officechai는 초기 사용자들의 반응을 전하며, 이 모델이 GPT-5.6 Sol 및 Fable 5와 대체로 비슷한 수준으로 평가받고 있고, 한 사용자는 코딩 벤치마크인 Deep SWE에서 두 모델을 모두 이겼다고 주장했다고 전했다. 그러나 그 무엇도 공개 자체가 밝히지 않은 단 하나의 질문, 즉 실제로 누가 이 모델을 만들었는지에는 답하지 못했다.

Z.AI를 가리키는 토크나이저 단서

아마추어 탐정 작업의 상당 부분은 이 모델의 토크나이저에 집중됐다. 토크나이저는 텍스트를 처리하기 전에 하위 단어 단위로 어떻게 분할할지를 결정하는 내부 시스템으로, 보통 실험실마다 뚜렷한 흔적을 남긴다. Officechai 보도에 따르면 탈옥(jailbreak) 연구자 Pliny the Liberator는 Ox Alpha의 토크나이저를 분석한 뒤 중국 기업 Z.AI가 개발한 GLM-5.X 계열과 일치한다고 결론지었다. AI 평론가 Sushaanth Srinivasan은 더 체계적인 검증을 진행해 서로 다른 10개 모델을 대상으로 11개의 독립적인 토크나이저 검사를 수행했다. 그 결과 Ox Alpha는 11개 검사 모두에서 GLM과 동일한 방식으로 작동한 반면, 다른 어떤 실험실의 모델도 4개 이상 일치하지 않았다. 숫자를 인코딩하는 방식을 살펴본 한 검사에서는 DeepSeek이 98개 토큰을 필요로 한 반면 GLM은 단 29개 토큰만 필요로 했고, Ox Alpha 역시 29개 토큰을 사용했다. Sushaanth Srinivasan은 또한 Ox Alpha가 이미지를 읽을 수 있다는 사실도 확인했는데, 이는 순수한 GLM 일치설과는 모순된다. Z.AI의 GLM-5.3에는 비전 엔드포인트가 전혀 없기 때문이다.

AI 분석가 Andrew Curran은 합의가 얼마나 빠르게 흔들렸는지를 기록으로 남겼다. 테크크런치에 따르면 그는 금요일에 초기 추측이 GLM 쪽으로 기울었지만 '오늘 아침에는 사람들이 어떤 것에 대해서도 확신이 덜해 보인다'고 적었다. 이런 의구심의 일부는 언어학이 아니라 경제학에서 비롯된다. 여러 평론가는 Ox Alpha가 흡수하고 있는 무료 사용량 규모 자체 — 일부 추정치로는 하루 수천억 토큰에 달한다 — 가 오히려 중국 실험실이라는 가설에 불리한 증거라고 주장한다. Z.AI가 그만큼 많은 여유 컴퓨팅 자원을 무료로 나눠줄 여력이 있을 것 같지 않다는 논리다.

마이크로소프트, 구글, 그리고 논란이 되는 두 가지 추가 이론

경쟁하는 이론 하나는 마이크로소프트를 지목한다. 스타트업 Stormy의 CEO 로버트 루코슈코는 널리 공유된 게시물에서 다른 방식의 토크나이저 해석이 그림을 완전히 바꾼다고 주장했다.

토큰화를 근거로 보면 stealth/ox-alpha는 cl100k_base 토크나이저를 사용하는 모델이다. 이는 OpenAI, 구글, Anthropic, xAI, 그리고 모든 중국 최전선 실험실을 배제하며 오직 마이크로소프트의 Phi/MAI 계열(예외적 가능성으로 IBM Granite도 있다)에만 부합한다. 따라서 이는 마이크로소프트가 아직 공개하지 않은 최전선 모델, 즉 'MAI-2'일 가능성이 가장 높다.

Officechai는 마이크로소프트가 최근 성능이 뛰어난 이미지 생성 모델을 출시했고, 이 정도 규모의 무료 제공을 감당할 만큼 충분한 여유 클라우드 용량을 가진 몇 안 되는 기업 중 하나라고 지적했다. 이는 토크나이저에 대한 합의가 없더라도 이 이론에 어느 정도 재정적 개연성을 부여한다. 세 번째 진영은 구글을 지목한다. 구글은 기대치를 뛰어넘는 평가를 받은 Gemini 3.7 Flash를 막 출시했으며, 더 큰 모델인 Gemini 3.5 Pro는 여전히 지연되고 있다. 일부 구글 직원들이 Ox Alpha 출시 시점을 전후해 모호한 게시물을 올렸다는 이야기도 이 이론에 힘을 보탰다. 다만 Officechai는 한 가지 모순도 보도했다. Ox Alpha가 Gemini 모델들이 일반적으로 통과하는 인기 있는 비전 테스트를 통과하지 못했다고 알려졌다는 점으로, 이는 구글 기원설에 불리하게 작용한다. 네 번째 이론은 Ox Alpha가 Cursor의 미공개 모델인 Composer 3이며, xAI에서 임대한 컴퓨팅 자원을 통해 제공되고 있을 가능성을 제기한다. 일부 추정치는 xAI의 하루 처리 용량을 100조 토큰으로 본다. 다섯 번째 이론은 바이트댄스를 지목한다. Officechai 보도에 따르면 Ox Alpha는 하루 만에 OpenRouter에서 1조 2500억 토큰, OpenCode에서 2조 6000억 토큰을 처리해 합계 3조 8500억 토큰에 달했으며, 이는 GLM-5.3의 OpenRouter 전체 처리량의 거의 5배에 해당하는데도 그 내내 안정적으로 유지됐다. 일부는 이 정도 규모를 바이트댄스의 Seed 인프라가 아니고서는 감당할 수 없다고 보는 반면, 토크나이저 증거는 여전히 GLM 계열을 가리키고 있다.

• Z.AI / GLM — 토크나이저 검사 11건 전부에서 GLM과 일치했지만, 일부는 무료 컴퓨팅 규모가 너무 크다고 본다.
• 마이크로소프트 — cl100k_base 토크나이저 해석이 Phi/MAI 계열을 가리키며, 'MAI-2'일 가능성이 있다.
• 구글 — Gemini 3.7 Flash 출시 시점과 가깝지만, Ox Alpha는 Gemini가 통과하는 비전 테스트에 실패했다고 알려졌다.
• Cursor Composer — Composer 3일 것으로 의심되며, 임대한 xAI 컴퓨팅 자원으로 제공되고 있을 가능성이 있다.
• 바이트댄스 — 하루 합계 3조 8500억 토큰이라는 규모는, 바이트댄스의 Seed 인프라 없이는 불가능하다고 보는 이들도 있다.

아무도 도달하지 못한 결론

레딧 사용자들도 전문 평론가들만큼이나 의견이 갈린다. 테크크런치는 Ox Alpha가 '중국산일 리 없다'고 단언하는 게시물과, 중국산이라는 데 '높은 확신'을 표한 또 다른 게시물을 함께 인용했다. 다섯 가지 이론에서 언급된 실험실 가운데 어느 곳도 Ox Alpha를 만들었다고 인정하거나 부인하지 않았고, OpenRouter의 소개 페이지는 여전히 제공업체를 단순히 익명이라고만 설명하고 있다. 다투어지지 않는 사실은 이 모델이 지속적인 에이전트형 작업을 위해 흡수하고 있는 실제 사용량의 규모다. 이는 정확히 OpenRouter 자체 소개가 가리키는 영역이며, 그 출처는 여전히 검증되지 않은 채로 남아 있다.

테크크런치의 보도는 이 추측 게임 자체보다 더 오래 남을 지적으로 마무리된다. 누가 Ox Alpha를 만들었든, 스텔스 공개라는 형식은 아무도 이름을 댈 수 없는 모델에 지나칠 정도로 큰 관심을 불러일으켰고, 다른 실험실들도 통상적인 방식으로 다음 출시를 발표하는 대신 이 방식을 따라 하고 싶은 유혹을 느낄 수 있다. 무료이고 빠르다는 이유로 최근 며칠간 코딩과 에이전트형 작업을 Ox Alpha로 돌린 한국 개발자들에게, 이 맞교환은 분명히 짚고 넘어갈 가치가 있다. 이 모델의 제공업체가 누구인지, 데이터를 어떻게 다루는지, 장기적으로 계속 제공될지, 심지어 어떤 조건에서 학습됐는지까지 현재로서는 모두 알려지지 않았다. 이렇게 뛰어난 성능의 모델이 확인된 운영 주체 없이 지속적인 에이전트형 작업에 투입되고 있다는 사실은, 속도와 익명성이 하나로 묶여 찾아올 수 있음을 일깨워준다. 무료이면서 강력한 도구가 주는 편리함은, 그것을 실제로 누가 운영하고 있는지 아는 것과는 결코 같지 않다.