Horizon Beta 리뷰: OpenRouter의 스텔스 AI 모델에 대한 조용한 업그레이드

2025년 8월 1일, OpenRouter에 새로운 AI 모델인 Horizon Beta가 조용히 등장했습니다. 이전 모델인 Horizon Alpha의 개선 버전으로 소개된 이 모델은 대규모 컨텍스트 모델로, 현재 무료로 사용할 수 있으며 브랜드가 명시되지 않은 채 여전히 베일에 싸여 있습니다.

하지만 이 모호함 뒤에는 큰 잠재력이 숨어 있습니다. 초기 개발자 피드백에 따르면, Horizon Beta는 OpenRouter의 익명 모델군 중에서 가장 개발자 친화적인 모델일 가능성이 높습니다.

지금까지 알려진 정보와 직접 테스트한 결과를 바탕으로 내용을 정리해 드립니다.

🔍 Horizon Beta란 무엇인가요?

Horizon Beta는 OpenRouter의 API 및 플레이그라운드를 통해 공개적으로 접근 가능한 스텔스 AI 모델입니다. 이전 모델인 Horizon Alpha와 마찬가지로 256,000 토큰의 거대한 컨텍스트 창을 지원하여 장문의 채팅, 문서 처리, 에이전트 루프 및 확장된 코드 생성에 적합합니다.

현재 베타 버전으로 무료로 사용할 수 있으며, 모델 개선을 위해 모든 프롬프트와 출력 결과는 로깅됩니다.

공식적인 제공자 이름은 없지만, 커뮤니티에서는 이 모델이 Horizon Alpha와 같은 계열이며, Lobster, Zenith, 또는 Summit과 같은 다른 OpenRouter 모델과 관련이 있을 것으로 추측하고 있습니다.

📊 Horizon Beta vs Horizon Alpha: 비교 분석

기능	Horizon Alpha	Horizon Beta
출시일	2025년 7월 30일경	2025년 8월 1일
컨텍스트 창	256,000 토큰	256,000 토큰
비용	무료 (테스트 단계)	무료 (테스트 단계)
입출력 로깅	✅ 예	✅ 예
코딩 성능	평균 ~7.5 (16x Eval 기준)	공식 점수는 없으나 실무상 더 우수함
코드 품질	장황함, 절반 정도 정확함	더 일관적이며 엣지 케이스 처리가 우수함
에이전트 워크플로우 지원	종종 소리 없이 실패함	(경험상) 더 안정적임
MMLU‑Pro 벤치마크	경쟁력 있음	비슷하거나 약간 더 우수함

요약: 동일하게 강력한 롱 컨텍스트 기능을 제공하지만, Horizon Beta가 코딩 작업에서 눈에 띄게 더 견고해졌습니다.

🧪 Reddit 및 개발자 반응

커뮤니티 피드백에서 반복적으로 나타나는 세 가지 주요 테마는 다음과 같습니다.

✅ Alpha 대비 개선점

"코딩 테스트 결과 Alpha보다 훨씬 낫습니다… 특히 에이전트 워크플로우에서 차이가 납니다."
— Reddit, r/singularity

⚠️ 여전히 완벽하지 않음

"작동은 하더라도, 내가 본 모델 중 가장 최악의 코드를 작성하기도 합니다."
— r/LocalLLaMA

🤔 출처에 대한 추측

"내 생각엔 이 모델들이 Lobster, Zenith, Summit과 같은 모델인 것 같습니다."
"OpenAI의 내부 파인튜닝 버전이거나 합성 데이터 학습 결과물일 수 있습니다."
— Reddit 스레드

⚙️ 개발자 하이라이트

1. 방대한 컨텍스트 창 (256K 토큰)

이는 Horizon Beta를 메모리 집약적인 작업을 위한 Claude 3 Opus 및 GPT‑4 Turbo와 같은 급으로 올려놓습니다.

활용 사례:
- 다회차 코드 생성
- 긴 문서 요약
- 풍부한 컨텍스트 기반의 에이전트 추론 (예: CrewAI, AutoGen)

2. 베타 기간 동안 무료 (및 빠른 속도)

현재까지는 속도 제한(Rate limit)이 없습니다. GPT‑4를 사용할 경우 비용 부담이 큰 워크플로우를 테스트하기에 이상적입니다.

3. 향상된 코드 일관성

Alpha의 출력 결과물은 작동은 했으나 장황하거나 구조화되지 않은 경우가 많았습니다. 반면 Horizon Beta는:

더 깔끔한 함수 구조를 반환합니다.
엣지 케이스(예외 상황)를 더 유연하게 처리합니다.
서식 지정(예: 코드 펜스 누락)은 여전히 완벽하지 않지만 개선되고 있습니다.

🧪 활용 사례: Nxcode 테스트

저희는 Nxcode(자사 AI MVP 빌더)의 프로토타입 흐름 내에서 다음 프롬프트를 사용하여 Horizon Beta를 테스트했습니다.

“Create a full-stack dashboard app for managing client contracts with login, upload, and analytics features. Use Supabase and Next.js.” (로그인, 업로드 및 분석 기능을 갖춘 고객 계약 관리용 풀스택 대시보드 앱을 제작해 줘. Supabase와 Next.js를 사용해.)

결과:

🧠 아키텍처 계획이 탄탄함
🏗️ 코드베이스 생성이 2분 이내에 완료됨
🧪 엣지 케이스(인증, 파일 크기 제한) 처리가 Alpha보다 우수함
❌ 여전히 장황함, 그리고 일관되지 않은 들여쓰기가 발견됨

❓ 이것이 스텔스 모드의 GPT‑5인가요?

그럴 가능성은 낮습니다.

일부에서는 Horizon Beta가 OpenAI의 내부 GPT‑5 체크포인트의 가려진 버전이라고 추측하지만, 벤치마크와 동작 방식은 다른 점을 시사합니다.

추론 능력이나 MMLU 점수에서 비약적인 도약이 없음
Alpha와 유사한 "분위기"를 유지하면서 튜닝된 개선 사항을 보임
근본적인 모델의 돌파구라기보다는 반복적인 파인튜닝 버전에 가깝게 보임

그럼에도 불구하고 개발자들에게 Horizon Beta는 이전 모델보다 더 빠르고, 가볍고, 프로덕션에 적합한 느낌을 줍니다.

🧠 어떤 사용자가 Horizon Beta를 사용해야 할까요?

사용자 유형	유용한 이유
개발자	대규모 컨텍스트 LLM 애플리케이션 테스트, 리팩토링 흐름, 빠른 프로토타입 제작
AI 연구원	동작 일관성, 에이전트 지원, 도구 통합 탐색
스타트업 빌더	초기 MVP 작업 시 빠르고 저렴한 백엔드 추론 엔진으로 활용
프롬프트 엔지니어	로그가 제공되는 다회차 프롬프트 체인 테스트에 적합

✅ 최종 평결

강점	약점
🚀 무료 액세스, 빠른 생성 속도	❗ 프로덕션 코드로 쓰기엔 아직 다듬어지지 않음
📏 256K 컨텍스트 메모리	❗ 출력 형식의 불일치
🧩 Alpha보다 더 에이전트 지향적이고 구조화됨	❗ 제공자나 가중치에 대한 투명성 부족
🤖 실험적인 용도로 훌륭함	❗ 추론 능력 면에서 최첨단(SOTA)은 아님

결론: Horizon Beta는 견고하고 은밀한 일꾼과 같습니다. 코딩 프로토타입 제작과 롱 컨텍스트 실험에 매우 적합합니다. GPT‑5 수준의 지능은 아니지만, 무료인 동안에는 반드시 사용해 볼 가치가 있습니다.

🔗 리소스 및 참고 자료

Nxcode 팀 작성 — 저희는 여러분이 더 빠르게 빌드할 수 있도록 모델을 테스트합니다. Nxcode 체험하기: nxcode.io