Space Bunny Alpha API

사용 중단

stealth/space-bunny-alpha

제작: Stealth•출시일: 9/23/2026

OpenRouter의 1M 컨텍스트, 멀티모달 텍스트/이미지/비디오 입력, 강력한 코딩 및 무료 프리뷰 액세스를 갖춘 익명 스텔스 추론 모델.

무료

This model is deprecated and not recommended for new integrations.

Space Bunny Alpha API 배경

개요

Space Bunny Alpha는 OpenRouter에서 Space Bunny Alpha API를 통해 노출되고 OpenCode Zen에서 space-bunny-free로 병행 무료 프리뷰 경로가 제공되는 익명 스텔스 추론 모델입니다. 2026-09-23에 등장했으며 텍스트, 이미지 및 비디오 입력으로부터 텍스트를 생성하는 빠른 멀티모달 모델로 자리매김했습니다. 가장 눈에 띄는 게시된 API 특성은 1,000,000-토큰 컨텍스트 윈도우, 524,288-토큰 최대 완성 길이, 조절 가능한 노력 수준을 가진 의무적 추론 및 강력한 코딩 지향적 동작입니다. 개발자, 아키텍처 패밀리, 파라미터 수, 학습 데이터 및 지식 컷오프는 공개되지 않은 상태로 남아 있어 대부분의 대중 분석은 공식 모델 문서보다는 API 동작, 벤치마크 성능 및 식별 지문 분석에 집중되어 있습니다.

개발 과정

Space Bunny Alpha는 공식적 귀속 전에 프로덕션 트래픽과 사용자 피드백을 수집하기 위해 익명 프리뷰 모델을 출시하는 광범위한 업계 패턴을 따라 2026-09-23에 스텔스 모델로 시장에 진입했습니다. 며칠 내에 독립적인 벤치마크 사이트, 토크나이저 핑거프린트 연구 및 커뮤니티 평가에서 긴 컨텍스트 검색, 코딩, SVG 생성, 지연 시간 및 추론 품질에 걸쳐 Space Bunny Alpha API를 테스트하기 시작했습니다. 2026-09-30에 이르러 공개된 증거에 따르면 의무적 추론 제어, 멀티모달 입력 지원 및 이례적으로 강력한 긴 컨텍스트 유지력을 갖춘 안정적인 API 표면이 시사되었습니다. 동시에 정체성은 미확인 상태로 남아 있었으며, 가장 유력한 제3자 가설은 공식 명칭의 릴리스보다는 MiniMax 패밀리 프리뷰를 가리켰습니다.

주요 혁신

대략 200,000-토큰 깊이에서 성공적인 검색에 대한 제3자 증거가 있는 1,000,000-토큰 컨텍스트 윈도우로, Space Bunny Alpha API를 대규모 리포지토리 및 긴 문서 분석에 이례적으로 적합하게 만듭니다.
low부터 max까지 제어 가능한 노력 수준을 갖춘 의무적 추론으로, Space Bunny Alpha API가 추론 우선 상호작용 모델을 유지하면서도 속도와 깊이를 절충할 수 있게 합니다.
특히 코딩 및 SVG 스타일의 창의적 생성 워크플로에서 강력한 텍스트 출력 품질과 결합된 텍스트, 이미지 및 비디오에 대한 기본 멀티모달 입력 지원.

Space Bunny Alpha API 기술 사양

구조

Space Bunny Alpha의 기반 아키텍처는 공식적으로 공개되지 않았습니다. 공개 API 메타데이터는 토크나이저를 'Other'로만 식별하며 아키텍처 패밀리, 파라미터 수 또는 지식 컷오프를 제공하지 않습니다. Space Bunny Alpha API에 대한 독립적인 핑거프린트 연구는 이전 MiniMax 엔드포인트와의 별도 서비스 경로 및 고유한 챗 템플릿 오버헤드를 지적하는 한편, 높은 신뢰도로 MiniMax 패밀리 모델과 일치하는 토크나이저 및 토큰 델타 패턴을 발견했습니다. 이러한 결과는 유익하지만 공식적인 것은 아닙니다. API 관점에서 이 모델은 텍스트, 이미지 및 비디오를 입력으로 지원하고 텍스트만 반환하며 reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, max_tokens, temperature, top_p, tools, tool_choice 및 response_format과 같은 제어 항목을 노출합니다.

파라미터

Space Bunny Alpha의 파라미터 수, 학습 규모 및 모델 크기는 게시되지 않았습니다. 권위 있는 출처 중 수치적 파라미터 추정치를 제공하는 곳은 없으며, 제3자 벤치마크 사이트는 증거 없이 이를 부여하는 것을 명시적으로 피합니다. Space Bunny Alpha API로부터 알려진 것은 모델 크기보다는 운영 규모입니다: 1,000,000-토큰 컨텍스트 윈도우, 524,288-토큰 최대 완성 길이, 멀티모달 입력 처리 및 의무적 추론을 지원합니다. 기술 구매자의 경우 이는 모델 내부보다 용량과 동작이 더 잘 이해됨을 의미합니다. Space Bunny Alpha를 특정 체크포인트, 파라미터 수 또는 벤더에 매핑하는 모든 주장은 공식 사양이라기보다는 미확인 커뮤니티 추론으로 다루어져야 합니다.

기능

텍스트, 이미지 및 비디오 입력을 처리하고 텍스트 출력을 생성하여 Space Bunny Alpha API를 통한 멀티모달 이해 워크플로를 가능하게 합니다.
매우 긴 컨텍스트를 처리하며, 공개 테스트에서 약 200,000-토큰 입력에서 임베딩된 여러 코드 스니펫을 올바른 순서로 성공적으로 검색함을 보여주었습니다.
코딩, 구조화된 추출 및 도메인 특화 작업에서 강력하게 수행하며, AI BENCHY는 높은 추론 설정에서 데이터 추출 및 툴 호출에서 만점과 7.0의 전체 점수를 보고합니다.
response_format을 통한 JSON 스타일의 구조화된 출력 및 기본 툴 통합을 지원하여 에이전트 및 백엔드 자동화 파이프라인에서 사용할 수 있습니다.

한계

개발자, 아키텍처, 파라미터 수 및 지식 컷오프가 공개되지 않았으므로 Space Bunny Alpha API를 사용하는 거버넌스 팀은 불완전한 모델 출처에 맞춰 계획을 세워야 합니다.
추론은 의무적이며 매우 높은 노력 수준으로 기본 설정되어 있어, 간단한 작업에서 지연 시간, 토큰 사용량 및 과도한 생각을 증가시킬 수 있습니다; tool_choice 지원도 auto로 제한되며 JSON Schema 적용은 문서화되지 않았습니다.

Space Bunny Alpha API 성능

장점

공개 검색 테스트로 뒷받침되는 강력한 긴 컨텍스트 동작과 하나의 OpenRouter 스냅샷에서 보고된 1.07초에 가까운 중간 첫 토큰 지연 시간 및 초당 약 87 토큰의 처리량을 갖춘 빠른 추론.
코딩, 추출 및 창의적인 SVG 생성 전반에 걸친 균형 잡힌 실무 유용성(전체 7.0의 AI BENCHY, 60개 질문 서브셋에서 82.0%의 GPQA Diamond, 75%의 MMLU-Pro, 300개 질문 서브셋에서 46.1%의 Humanity's Last Exam 포함).

실제 효과

실제로 Space Bunny Alpha API는 최첨단 프론티어 벤치마크 리더십보다 컨텍스트 길이, 멀티모달 입력 및 강력한 코딩 지원을 가치 있게 여겨 개발자에게 고용량 프리뷰 모델로서 가장 매력적으로 보입니다. 제3자 테스트에 따르면 이 모델은 사양상의 긴 컨텍스트 모델보다 의미 있게 우수합니다: 약 200K-토큰 프롬프트에서 숨겨진 3개의 코드 항목을 성공적으로 검색했으며 대규모 컨텍스트 크기 전반에서 안정적인 토큰 회계를 보여주었습니다. 또한 비교 가능한 벤치마크 실행에서 일부 경쟁 모델에 비해 토큰 효율적인 것으로 보입니다. 그러나 실제 평가에 따르면 의무적 추론으로 인해 빡빡한 에이전트 루프에서 모델이 덜 명확해질 수 있으며, 일부 사용자는 툴 오케스트레이션 및 다단계 계획에서 경쟁 모델이 더 안정적임을 발견했습니다.

Space Bunny Alpha API 언제 사용하나요

시나리오

기존 컨텍스트 윈도우에 여유롭게 들어가지 않는 매우 큰 코드베이스, 법률 아카이브 또는 연구 코퍼스가 있는 경우. Space Bunny Alpha API는 1,000,000-토큰 컨텍스트 제한과 긴 프롬프트에서의 정확한 깊은 검색에 대한 공개 증거를 결합하므로 매우 적합합니다. 이는 청킹 복잡성을 줄이고, 문서 간 관계를 보존하며, 단일 요청 경로에서 리포지토리 전체 디버깅, 정책 비교 또는 트랜스크립트 분석을 향상시킬 수 있습니다.
팀이 서면 분석을 반환하기 전에 하나의 모델 엔드포인트에서 텍스트를 읽고, 스크린샷이나 다이어그램을 검사하며, 비디오 입력을 추론해야 하는 멀티모달 워크플로가 있는 경우. Space Bunny Alpha API는 별도의 모델 라우팅을 요구하지 않고 텍스트, 이미지 및 비디오 입력을 수용하므로 여기에 잘 맞습니다. 이는 애플리케이션 설계를 단순화하고 지원 코파일럿, QA 검토 시스템 및 미디어 이해 어시스턴트의 개발자 속도를 올릴 수 있습니다.
강력한 코딩 도움말, 구조화된 출력 및 추론 제어 실험이 필요한 내부 개발자 툴 또는 에이전트 프로토타입이 있는 경우. Space Bunny Alpha API는 JSON 지향 응답, 툴 통합 및 조절 가능한 추론 노력을 지원하는 동시에 추출, 툴 호출 및 코드 중심 작업에서 강력한 벤치마크 동작을 보여주므로 이 시나리오에 잘 작동합니다. 팀은 인프라 변경을 줄이면서 리포지토리 어시스턴트, 마이그레이션 스크립트 및 테스트 생성 워크플로의 프로토타입을 제작할 수 있습니다.

모범 사례

단순한 작업의 경우 추론 노력을 낮추고 어렵거나 깊은 분석에 high 또는 max 설정을 지정하십시오. Space Bunny Alpha API의 의무적 추론은 피할 수 있는 지연 시간과 장황함을 더할 수 있기 때문입니다.
프로덕션 배포 전에 모든 구조화된 출력을 외부에서 검증하고, 경로별 개인정보 보호 검토를 적용하며, 자체 워크로드에서 Space Bunny Alpha API를 벤치마킹하십시오. JSON Schema 보장, 모델 정체성 및 보존 특성이 접근 경로에 따라 일정하지 않기 때문입니다.

기술 사양

컨텍스트 길이1,000,000

출시일9/23/2026

입력 형식

textimagevideo

출력 형식

textjson

기능 및 특징

기능

reasoningcodingmultimodal inputimage understandingvideo understandinglong contexttool callingjson output

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