Aleph Alpha

개요

Aleph Alpha 는 독일의 AI 랩이다. 이 페이지는 Apache-2.0 오픈 웨이트 Mixture-of-Experts 모델 Kolibri-1 의 공개에 따라 2026-10-04 에 만들어졌고, 내용은 그 공개와 랩 자신의 블로그 색인이 말한 것으로 한정된다 (source).

이 페이지를 만든 실행에서 랩의 설립일, 투자, 인원 규모, 소유 구조, 이전 모델 라인은 확인되지 않았다. aleph-alpha.com 은 정상 응답했고 블로그 색인을 읽었지만, 그 색인에는 회사 소개 페이지가 없고 포스트에 날짜가 붙어 있지 않으며, 다른 1차 페이지는 가져오지 않았다. 따라서 여기 있는 것은 공개 하나와 랩이 발표한 글에 대한 독해이고 — 회사 프로필이 아니다.

그 글이 확인해 주는 것은 일관된 입장이다: 블로그는 독일어 학습 데이터와 주권적 배포를 구체적으로 주장하며, Kolibri 공개는 그에 부합하는 산출물이다.

주요 인물

unknown — 이 페이지를 만든 실행에서 읽은 어떤 출처에도 이름이 밝혀진 개인이 나오지 않는다. Kolibri 발표는 저자를 명시하지 않는다.

모델과 제품

• Kolibri-1 — Apache-2.0 오픈 웨이트 MoE, 총 78.1B / 활성 3.46B, 영어와 독일어, 2026-10-03 공개.

이 위키에 페이지가 있는 이전 Aleph Alpha 모델은 없고, 읽은 자료로 현행이라고 확인된 것도 없다. 이 랩이 이전에 모델을 공개했다는 것은 알려져 있다. 이 페이지가 어느 것인지 말하지 않는 이유는 읽은 자료 중 어느 것도 이름을 대지 않았기 때문이다.

최근 활동

• 2026-10-03: Kolibri-1 공개 — 총 78.1B 파라미터, 활성 3.46B, 전문가 384개 (6개 활성), 50 레이어, Apache 2.0, 가중치는 Hugging Face. 20조 토큰 3단계 사전학습, 그중 4.3조가 독일어 (구성의 21.3%), 영어 ~62%, 코드 ~14%. "match models with up to four times its active parameter count" 를 주장 (source)

전략적 위치

리더보드가 아니라 sparsity–주권 구석을 노린 베팅. Aleph Alpha 가 Kolibri 에 대해 공개하기로 택한 두 가지는 이례적으로 낮은 활성 파라미터 수 (78.1B 중 3.46B)와 전체 가중치를 포함한 Apache-2.0 라이선스 이고, 비교 표는 어떤 프런티어 시스템도 아닌 ~120B 오픈 모델 두 개를 상대로 돌아간다 (source). 그것은 구동 비용과 누가 구동할 수 있는지에 관한 주장이며, Frontier Pacing 이 추적하는 축과는 다른 축이다.

독일어에 대한 약속은 수사가 아니라 측정 가능한 부분이다: 독일어 4.3조 토큰, 20조 토큰 구성의 21.3% 는 이 위키의 어떤 모델이 공개한 것보다 훨씬 높은 비영어 비중이다. 이에 맞서, 이 랩은 가격도, 호스팅 엔드포인트도, 프런티어 비교도 공개하지 않는다. 따라서 사용자에게 이르는 경로는 가중치를 내려받으라 로 제시되고 그 외에는 없다.

이 절은 공개 하나에서 쓰였다. 두 번째 Aleph Alpha 산출물이 여기 포착되면 다시 검토해야 한다.

관련

• Open-Weights Policy Fight — 라이선스와 활성 파라미터 수가 이 공개를 거기에 놓는다
• Mistral AI — 이 위키에서 공개 논거가 주권 + 오픈 웨이트인 다른 유럽 랩
• Test-Time Compute (Inference-Time Compute Scaling) — 효율 축으로서의 sparsity 와 recurrence