8월 20일부터 OpenRouter·OpenCode 에 이름 없이 올라와 무료로 돌던 스텔스 모델 Ox Alpha 가 Z.ai 의 GLM-5.3-Flash 였다고 8월 26일 밝혀졌어요. 전체 3,200억·활성 180억 파라미터를 MIT 라이선스로 허깅페이스에 올렸고, 값은 100만 토큰당 입력 0.15달러·출력 0.50달러로 열이틀 앞서 나온 GLM-5.3(1.4/4.4달러)의 9분의 1이에요 — 9월 9일까지는 그 절반값이고요. 정작 코딩 성능 근거는 자사 발표뿐이라, 터미널벤치 2.1 에서 84.3 을 받았다는 이 모델은 공식 리더보드엔 아직 없고, 같은 표가 오푸스 4.8 을 85.0 으로 적어 둔 것과 달리 그 리더보드의 오푸스 4.8 은 78.9 예요.
용어 풀이
- MIT
- 출처만 밝히면 상업적 이용·수정·재배포를 모두 허용하는 가장 느슨한 축의 오픈소스 라이선스
- 스텔스 모델
- 만든 곳과 제품명을 감춘 채 미리 풀어 실사용 반응을 모으는 모델
- 활성 파라미터
- 전체 가중치 중 토큰 하나를 처리할 때 실제 계산에 쓰이는 몫. 나머지도 메모리에는 올려 둬야 한다
- 터미널벤치 2.1
- 모델이 터미널에서 직접 명령을 실행해 과제를 끝내는지 재는 평가
- vLLM
- 큰 언어 모델을 여러 요청에 나눠 효율적으로 돌리는 오픈소스 서빙 엔진
운영자 인사이트
MIT 라 사내 반입 검토는 열려 있지만 활성이 180억이어도 가중치 3,200억 개는 전부 메모리에 올려야 해서, 책상 위 장비가 아니라 vLLM 을 얹은 서버가 있어야 자체 호스팅이 돼요. 값이 9분의 1인 건 확인된 사실이고 코딩 실력은 아직 자사 숫자뿐이니, 검증·일괄 수정처럼 같은 일을 대량 반복하는 구간에 먼저 붙여 우리 저장소로 직접 재 보는 순서가 맞아요.
여러 관점으로 보기
- 값·스텔스 이력 모델 페이지에 'Ox Alpha 라는 이름으로 먼저 공개됐던 모델'이라고 적혀 있고, 할인가 입력 0.075·출력 0.25달러와 캐시 0.015달러가 그대로 올라와 있어요. OpenRouter
- 자사 발표 벤치마크 표 Z.ai 가 낸 표에서 DeepSWE v1.1 은 63.4 로 GLM-5.2(46.2)를 크게 넘었지만, 터미널벤치 2.1(84.3)과 Z.ai 코드벤치(29.0)는 오푸스 4.8(85.0·29.5)에 조금씩 못 미쳐요. OfficeChai
- 공식 리더보드 대조 터미널벤치 2.1 공식 리더보드엔 오푸스 4.8 이 78.9%, GPT-5.6 테라가 78.4% 로 올라 있어요 — 자사 표의 85.0·87.4 와 6~9점 벌어지고, GLM-5.3-Flash 는 아직 등재돼 있지 않아요. Terminal-Bench
- 제3자 실측 자사 발표가 아닌 독립 측정에서는 지능 지수 57 로 오픈웨이트 108개 중 3위인데, 이름과 달리 출력 속도는 초당 48.7 토큰으로 46위예요(중앙값 67). Artificial Analysis
- 실사용 반론 840점·421댓글 토론에는 무료로 돌던 기간에 '초당 20토큰에 지연이 심하고 자꾸 끊겼다', '같은 생각을 뱅뱅 돌더라'는 후기가 이어졌어요 — 다만 공짜라 몰린 탓이지 모델 탓으로 보긴 이르다는 반론도 함께 있어요. Hacker News