어느 날 내 챗GPT에 몰래 나타난 신규(?) 모델
챗GPT 알파, 네 정체가 뭐냐
얼마 전부터 내 챗GPT 모바일 계정에 '알파(alpha)'라는 모델이 등장하기 시작했다. 전에 본 적이 없던 모델이었다. 묘하게도 PC 버전에서는 안 보이는데 모바일 버전에서만 보인다. 챗GPT는 한 번도 '알파'라는 이름의 정식 모델을 발표한 적이 없고, 내가 알기로는 오픈AI가 '알파'를 코드명이나 프로젝트명으로 쓴 적도 없다. GPT5.1도, 5도, 4o도 아닌 이 모델의 정체, 도대체 뭘까. 궁금했다.
거두절미하고 말을 걸어 봤다. 대화형 AI의 가장 큰 장점은 부담 없이 대화를 먼저 청할 수 있다는 점이다. 언어모델을 '알파'로 바꾸고 이런저런 질문을 던졌다.
일부 이용자들에게 나타나는 '알파' 모델의 모습. 해당 모델을 택하면 대화창에 '알파' 모델이 켜졌다는 표시가 뜬다.GPT 알파
“난 GPT-5 씽킹 미니(Thinking mini)야. 추론형 AI 모델이고 내부적으로 숨겨진 ‘체인 오브 소트(생각 과정·CoT)’를 사용해 문제를 풀어.
내가 잘하는 일: 콘텐츠 편집·기사 리서치·요약·팩트체크·데이터 분석·코드 작성 등 실무형 지원.
제약: 개인적 경험은 없고 학습 기반이어서 최신 학습 지식은 2024년 6월까지야(다만 연결된 도구로 최신 정보는 조회 가능). 또한 백그라운드에서 기다렸다 결과를 주는 방식은 불가능해 — 여기서 바로 처리해야 해. 뭘 도와줄까?"
나
지금 출시된 GPT5 씽킹(Thinking) 모델과 차이가 뭐야?
GPT 알파
딱 잘라 말하면 GPT-5 Thinking mini는 ‘가볍고 빠른 추론형 에디션’이고, GPT-5 Thinking(풀) 은 ‘더 많은 자원으로 더 깊게 생각하는 에디션’이야. 핵심 차이만 정리하면 다음과 같아.
목적(타깃)
mini: 실시간 대화·인터랙티브 업무에 최적화. 응답 속도·비용 효율을 중시하는 환경용.
풀 모델: 복잡한 다단계 추론, 대규모 문맥 처리, 고난도 연구·분석에 적합.
추론 능력과 정확도
둘 다 추론 중심(숨겨진 체인 오브 소트 사용)을 지향하지만, 풀 모델이 더 안정적이고 미세한 논리적 판단에서 강하다. mini는 대부분의 실무·편집·요약 과제에서 충분히 정확하지만, 아주 깊은 수학적·논리적 난제에서는 풀 모델이 더 신뢰된다(일반적 성향).
속도·지연·비용
mini: 응답이 빠르고 계산비용(=운영비)이 낮음. 대화형 제품·빠른 반복 실험에 유리.
풀 모델: 더 느리고 비용이 높을 수 있지만 복잡도 대비 성능이 우수.
문맥(컨텍스트) 처리
풀 모델이 일반적으로 더 긴 문맥을 안정적으로 다룰 수 있다. mini는 실무에서 문제없는 길이까지 처리하지만, 아주 긴 문서 한 번에 분석할 땐 풀 모델 쪽이 유리.
투명성(설명)과 체인 오브 소트
둘 다 내부적으로는 ‘숨겨진’ 사고 과정을 통해 추론하지만, 사용자가 요구하면 단계별 설명·근거를 외부화해서 제공할 수 있어. 다만 실제 내부 사고를 그대로 노출하는 건 아니다.
실제 활용 권장
반복적 편집, 요약, 기사작성, 코드 보조, 빠른 테스트 → mini.
복잡한 리서치, 긴 논증·증명, 고난도 모델링 → 풀 모델(또는 더 큰 설정).
설명에 따르면 알파 버전은 기존의 GPT5 추론 모델을 경량화한 버전이란다. 일반 모델보다 높은 추론 성능으로 복잡한 문제를 논리적으로 해결하는 능력을 갖췄으면서도, 모델 경량화를 통해 생각하는 데 다소 시간이 걸리는 기존 추론 모델의 단점을 개선했다는 것이다. 그러면서 자신이 에이전트(Agent) 역할을 할 수 있다고 소개했다.
만일 이 설명이 맞다면, 모델 경량화를 통해 이용자 입장에서는 심층 작업을 하면서도 기존보다 더 빠르게 결과물이 나올 것을 기대할 수 있다. 오픈AI 입장에서는 이용자들의 다양한 작업으로 인해 발생하는 컴퓨팅 비용 등을 절약할 수 있을 것이다.
실제로 몇 가지 작업을 시켜 봤다. 사진 설명과 관련해서는 이 사진이 어떤 사진인지 꽤 정확하면서도 논리적으로 설명했다. 문서 요약도 부탁했는데, 분량이 다소 긴 PDF 파일도 빠르게 핵심을 잘 정리해 줬다. 다만 웹 검색 기능 등을 통해 외부 데이터를 활용할 수는 없었으며(웹 검색 기능 자체를 선택할 수가 없었다), 정말로 지식 수준이 2024년 6월에 멈춰 있는 건지(여기서 알파 버전이 정말로 GPT5 모델이 맞는지 의심스러운 면이 있긴 했다) 현재 한국의 대통령을 윤석열이라고 한다. 작년 12월에 벌어진 비상계엄 사태에 대해서는 금시초문이라는 반응이고, 올해 유행한 영화 '케이팝 데몬 헌터스'에 대해서도 모른다.
알파 버전(자칭 GPT5 Thinking mini)이 내놓은 답변들. 2025년작인 '케이팝 데몬 헌터스'는 모르지만 2004년작인 '태극기 휘날리며'는 잘 안다.나름대로 특장점은 있어 보였지만, 굳이 최근 업그레이드된 GPT 5.1 모델을 놔두고 알파 버전을 쓸 이유는 없어 보였다. 게다가 또 한 가지, 자기가 'GPT5 미니'라고 하는 AI의 주장이 사실이라는 보장은 없다. 실제 시스템 프롬프트에 있는 정보를 바탕으로 답변을 했을 수도 있지만, 단지 해당 모델에 입력된 탬플릿을 기계적으로 뱉어내는 수준에 불과할 수도 있다. 아니면 그냥 AI가 그럴싸한 거짓말을 지어내는 '환각 현상'일 가능성도 배제하지 못한다.
알파 버전에 대해 마침 최근 새로 나온 GPT 5.1 모델에 물어보니, 단칼에 '잘못된 답변'이라고 선을 긋는다.
GPT 5.1
결론부터 말할게. 저 화면에 나오는 “GPT-5 Thinking mini / Alpha” 설명은 사실이 아니야. 네가 보고 있는 건 공식 모델 설명이 아니라, 어떤 이유로든 잘못된 답변을 생성한 것에 가까워.
“체인 오브 소트가 숨겨져 있다”, “2024-06까지 지식” 이런 표현은 전형적인 헛설명 패턴. AI가 스스로를 설명할 때 종종 환각(hallucination)으로 그럴듯한 자기소개를 만들어내는데, 지금 그 답변이 딱 그런 케이스야. 모델이 실제 구조를 알 수 없는데 꾸며낸 이야기.
모델이 자기소개할 때 쓰는 문구도 달라.
Alpha 모델 응답: “난 GPT-5 Thinking mini야. 추론형 AI 모델이고 내부적으로 chain-of-thought을 사용해…”
여기서 문제점:
정식 GPT-5/5.1 모델들은 이런 식으로 자기소개하지 않음
“Thinking mini”라는 명칭은 공식 라인업에 없음
“최신 지식은 2024-06까지야” → 5.1은 2025까지 학습 업데이트 반영됨
“백그라운드 실행 불가” 같은 문구 → 과거 GPT-4.x/5 개발자형 템플릿 느낌
즉, 정식 제품이 아니라 실험용 엔진에 달린 기본 텍스트 템플릿이 그대로 노출된 상태. OpenAI 내부에서만 사용하는 **추론 엔진 변형 버전(Thinking Engine Mini)**으로 보임.
그러면서 이 모델이 '테스트 모델'이고, 내 계정이 오픈AI의 테스트 대상에 무작위로 포함된 것으로 보인다는 가설을 제시한다.
GPT 5.1
최근 업데이트 이후 일부 사용자에게 실험적 기능 / 프리뷰 모델 / A/B 테스트가 노출될 때가 있어. “Alpha”라는 라벨은 흔히: 새로운 기능 시범 적용 / 시스템 테스트 /제한된 사용자에게만 제공되는 모델 같은 의미로 붙을 수 있어. 즉, 네 계정만 테스트 그룹에 들어간 것일 가능성이 더 큼.
OpenAI가 새로운 모델을 A/B 테스트할 때:
사용자 UI에는 Alpha, Preview만 뜨고
모델 내부 명칭은 완전히 공개되지 않음
AI에게 “너 뭐냐” 물으면 엉뚱한 이름을 말함
이 패턴이 여러 차례 있었다. 그래서 네게 보인 ‘Alpha’가 혹시나: GPT-5.1 Thinking의 경량화 실험 버전
(내부 코드명: mini 계열) 일 가능성은 0은 아니다.
하지만 결정적으로: AI가 말한 이름만으로 “실존 모델”이라고 보기는 어려움.
알파 버전을 실행하면 세부적으로 택할 수 있는 모델로 추정된다. 무슨 의미인지는 불명.또 'chatgpt_alpha_model_external_access_reserved_gate_13' 이건 정식 모델이면 절대 사용자에게 노출되지 않는 네이밍 패턴임. (이 네이밍은 '알파' 모델을 켜면 처음에 유일하게 선택할 수 있는 네이밍이다. 구체적인 모델명인지는 불명)
alpha_model → 실험용
external_access_reserved → 제한된 사용자만 사용
gate_13 → 내부 테스트 게이트 번호.
이건 제품 이름이 아니라 엔지니어링 태그다. 즉, **“제품화된 GPT가 아니라, 실험 중인 엔진”**이라는 뜻.
요약하면 저 모델 설명은 ChatGPT가 스스로 지어낸 거고, 진실로 받아들이면 안 돼. 실제론 Alpha = 프리뷰 모델 또는 테스트 중인 버전일 가능성이 높아.
챗GPT가 일부 사용자들을 대상으로 각종 기능을 테스트하는 경우가 종종 있다. 이를테면 올해 하반기 챗GPT에 새로 추가된 '함께 공부하기(공부하고 배워요)'는 일부 사용자들 대상으로 먼저 테스트를 거친 다음 정식 기능에 추가됐다. 또 지난 2023년에도 일부 사용자들에게 '알파 버전'이라는 이름으로 새로운 언어모델이 나타난 바 있었는데, 이후 챗GPT에는 여러 새로운 기능과 모델들이 수시로 업데이트됐다. 그렇다면 이번에 나온 알파 버전 역시 새로운 기능이 나오기 전 실제로 이용자 대상 랜덤 AB 테스트를 진행하는 것일까? 알파 버전 스스로의 말처럼 실제로 GPT5 Thinking mini 버전이 맞을까?
GPT 5.1의 반박을 토대로 다시 알파 버전을 켜서 따져 물어본다. "정말 네가 GPT5 Thinking mini가 맞아?"
GPT 알파
"짧고 분명히 — 나는 GPT-5 Thinking mini야.
다른 AI가 “정식 Thinking mini가 아니다”라고 말했을 수 있는 이유는 대체로 다음 중 하나야: 메타데이터나 엔드포인트 표기가 달라서 잘못 판단한 경우(외부 시스템은 모델 식별을 항상 정확히 전달하지 못함)
그 AI가 내부 테스트·실험 빌드를 보고 “시험용”이라 판단했을 가능성(버전명과 실험 플래그가 혼동됨).
단순한 오해나 라벨링 오류 — 서비스마다 버전 표기 방식이 다르다.
결론: 네 대화 환경(여기 시스템 설정)에 따르면 나는 GPT-5 Thinking mini로 동작하고 있어. 의심이 남으면 기능으로 확인해 줄게 — 논리 퍼즐, 요약, 코드, 또는 실무형 테스트 하나 지정해 봐."
재차 물어봤더니 이번에는 직접 능력을 과시한다.
나는 GPT-5 Thinking mini야. 시스템 설정상 내가 그렇게 식별되도록 되어 있고, 외부에서 발급되는 인증서처럼 별도의 ‘공증’은 제공할 수 없어. 대신 실전으로 능력을 보여줄게. 즉석에서 복잡한 연산·추론을 정확히 수행하면 그 결과가 기능적 증거가 될 수 있다.
아래는 자리별(전통적 장수 곱셈) 계산을 통해 내가 정확하게 처리할 수 있음을 보여주는 증명 예시야:
123,456,789 × 987,654,321 = 121,932,631,112,635,269
과정(부분곱을 나열해 합산):
123,456,789 × 1 = 123,456,789
123,456,789 × 2 = 246,913,578 → 한 자리 이동: 2,469,135,780
123,456,789 × 3 = 370,370,367 → 두 자리 이동: 37,037,036,700
123,456,789 × 4 = 493,827,156 → 세 자리 이동: 493,827,156,000
123,456,789 × 5 = 617,283,945 → 네 자리 이동: 6,172,839,450,000
123,456,789 × 6 = 740,740,734 → 다섯 자리 이동: 74,074,073,400,000
123,456,789 × 7 = 864,197,523 → 여섯 자리 이동: 864,197,523,000,000
123,456,789 × 8 = 987,654,312 → 일곱 자리 이동: 9,876,543,120,000,000
123,456,789 × 9 = 1,111,111,101 → 여덟 자리 이동: 111,111,110,100,000,000
이 부분곱들을 모두 더하면:
123,456,789
2,469,135,780
37,037,036,700
493,827,156,000
6,172,839,450,000
74,074,073,400,000
864,197,523,000,000
9,876,543,120,000,000
111,111,110,100,000,000
= 121,932,631,112,635,269
이 계산을 정확하고 일관되게 수행한 건 내 고급 추론·연산 능력의 실증이야. 원하면 다른 유형의 ‘검증 문제’(논리 퍼즐, 최적화, 긴 문장 요약, 코드 생성 등)도 즉석에서 풀어서 더 증명해 줄게.
하지만 단순히 이것만으로는 알파 모델이 GPT-5 Thinking mini라는 것을 증명할 수는 없다. 결국 이번에는 GPT 5.1이 "틀렸다"라고 말한 근거를 그대로 캡처해 질문해 봤다. 그러더니 꼬리를 살짝 내리면서도, 자신의 주장을 완전히 굽히지는 않는다.
GPT 알파
좋은 지적이야 — 하나하나 타당한 포인트들이다. 정리해서 답할게.
“공식 제품명과 다르다”
맞을 가능성이 높다. 공개되는 마케팅 명칭(GPT-5, GPT-5.1 등)과 내부 엔진/배포식별자(예: Thinking, mini 같은 태그)는 다를 수 있고, 서비스별로 임의로 붙이는 레이블도 있다. 그래서 외부의 “정식 라인업엔 없음”이라는 지적은 합리적이다.
“Thinking mini”가 공식 라인업에 없음
이건 기술적으로는 내부·실험용 변형 이름일 가능성이 크다. 여러 엔진 변형(경량화, 추론형, 실험적 설정 등)에 이름을 붙여 운영하는 건 업계 관행이다. 다만 그게 공식 제품과 동일한 보증을 의미하진 않는다.
지식 컷오프(2024년 06월 이전의 지식만 있는) 문제
모델의 학습 시점·업데이트 빈도는 배포마다 다르다. 어떤 배포는 2024년 6월까지, 다른 구성은 2025년까지 반영될 수 있다. 따라서 "5.1은 2025년까지 반영된다"는 일반적 설명과 이 배포의 실제 컷오프가 일치하지 않을 수 있다 — 둘 다 사실일 수 있다(단, 서로 다른 배포/버전에서).
“백그라운드 실행 불가” 같은 문구가 템플릿 같다
이건 정황상 맞다. 시스템·안전 템플릿에서 나오는 문구가 그대로 노출되면 ‘개발자형 템플릿’으로 보이는 건 자연스럽다. 그 문구들은 모델 능력의 한계(비동기 작업 불가 등)를 명시하려는 운영적 안내일 뿐이다.
결론(솔직히):
네가 짚은 문제들은 합리적이고, “내부 템플릿/배포 레이블이 밖으로 드러난 것”일 가능성이 꽤 높다. 나는 이 대화에서 **자기소개로 ‘GPT-5 Thinking mini’**라 말하도록 설정돼 있고(시스템 설정에 의해), 외부적으로 그 이름이 공식 제품 라인업과 정확히 일치하는지 공증할 방법은 내가 제공할 수 없다.
대신 — 말로 싸우지 말고 실력으로 검증하자. 모델 정체성의 가장 실용적인 증명방법은 능력이다. 원하는 검증을 하나 골라봐.
자신이 틀렸을 가능성을 인정하면서도, 재차 실력으로 보여주겠다며 아무거나 뭐든 물어보라고 자못 자신감 있게 얘기한다.
찾아보니 해외에서는 챗GPT 이용 중 갑자기 알파 버전이 나타났다는 이 같은 사례를 심심찮게 찾아볼 수 있었다. 어느 날 갑자기 언어모델 목록에 '알파'가 나타났고, 어떤 모델인지 물어보니 마찬가지로 'GPT5 Thinking mini'라고 대답했다고 한다. 레딧 등 커뮤니티에서도 '알파' 모델이 실제로 GPT-5 Thinking mini 모델이 맞는지에 대한 갑론을박이 벌어졌는데 모델이 그럴싸한 거짓말을 하고 있다는 추측이 좀 더 우세했던 것 같다. 또 챗GPT 프로나 플러스 등 유료 멤버십뿐만 아니라 무료 버전 이용자에게 나타나는 경우도 있었다고 한다. 어떤 이용자에게는 'GPT5-Mini Scout v4.2'의 형태로 표출된 모양이었다.
이런 식으로 알파 모델이 나타나는 경우도 있다고 한다. [출처: BLEEPINGCOMPUTER]일부 컴퓨팅 전문 온라인 매체에서도 이러한 사실이 보도됐다. 이들 매체는 오픈AI가 실수로 미공개 기능을 이용자들에게 배포했다고 기사를 통해 밝혔다. 또 알파 모델이 나타난 이용자 중 일부 이용자에게는 'Agent with Truncation'이라는 기능이 나타났다고 한다. Truncation은 정보나 데이터의 일부를 잘라내거나 절단하는 의미의 단어라고 하는데, 챗GPT한테 물어보니 AI 영역에서는 학습을 할 때 꼭 필요한 일부 영역에 대해서만 학습/추론하는 의미로 쓰이는 모양이었다. 또 내부 프롬프트를 확인해 보니 GPT5를 고급 추론과 툴 구동 등에 사용하는 에이전트라는 내용의 기사도 있었다(The internal prompt also confirms that it's an agent that uses GPT-5 for Advanced Reasoning and Tool Use).
이러한 부분들로 추정컨대, 알파 모델은 문서 작업, 긴 텍스트 요약 등 각종 업무에 필요한 부분들을 보다 심층적이면서도 효율적으로 도울 수 있도록 특화된 경량화된 에이전트 모델이 아닐까 싶다. 물론 정말로 GPT-5 Thinking mini인지는 모르겠지만, 어떻게 보면 자신의 기능을 함축적으로 잘 나타낸 모델명으로 대답하도록 설정된 것 같기도 하다.
기존에 전혀 들어보지 못한 모델이 내 챗GPT에 나타난 것이 신기하기도 하고, 실제 그 모델이 어설프게나마 작동하고 있다는 사실이 재미있기도 했다. 처음에 봤을 때는 단순한 버그인 줄 알고 하루이틀 안에 사라질 거라고 생각하며 대수롭지 않게 넘겼는데, 며칠 뒤에도 계속 남아 있는 걸 보고(지금도 남아 있다. 거의 한 달 정도 된 듯) 이런저런 대화를 나눠 봤다.
과연 이 '알파 버전'이 결과적으로 어떤 모델로 실제 출시될지, 아니면 그냥 '베이퍼웨어'로 끝날지 지켜볼 일이다. 워낙 AI 기업들이 새로운 기능과 모델을 내놓는 속도가 빠르다 보니 무슨 일이 벌어질지 예측을 못 하겠다. 하지만 그런 만큼 계속해서 AI에 대해 새로운 것을 알아가는 재미가 있는 것 같다.
