2026 年 8 月 20 日深夜,OpenRouter 上毫无征兆地出现了一个匿名模型——没有发布公告、没有技术报告、没有开发者署名。它叫 Ox Alpha(“Ox"即"牛”),上线首日就登顶 OpenRouter 榜首,刷新单日用量历史纪录,还被国内网友戏称为"牛来"大模型。这篇文章带你认识它。

在这里插入图片描述

一、先看结论

维度一句话
是什么面向编程与 Agent 场景的"隐身发布"推理模型
核心卖点100 万 token 上下文、13 万 token 输出、全模态输入、预览期完全免费
性能DeepSWE 用户测试约 80%,跑赢同期多款旗舰模型
幕后是谁高度指向智谱(Zhipu AI)未发布的 GLM-5.x 多模态变体,未经官方确认
怎么用OpenRouter API 一行接入,兼容 OpenAI SDK
风险免费期随时结束、数据条款存疑、身份不透明

二、"牛"是怎么来的:一次匿名突袭

2.1 什么是 stealth 模型

“stealth model”(隐身模型)是 AI 圈的一种发布策略:厂商在正式发布旗舰模型前,先以匿名身份放到 OpenRouter 等聚合平台上,让开发者在真实生产环境里"白嫖"测试,收集真实流量数据,最后再揭晓身份、正式商业化。

Ox Alpha 不是第一个这样干的。在它之前,半年内已经出现过 4 个 stealth 模型,先例包括 GLM-5(智谱)、MiMo-V2-Pro(小米)、Ling-2.6-flash(蚂蚁/百灵)、LongCat-2.0(长上下文方向)。Ox Alpha 是第五个,也是最火的一个。

2.2 上线即霸榜

  • 美东时间 8 月 20 日深夜上线,模型 ID 为 stealth/ox-alpha;
  • 上线首日登顶 OpenRouter 榜首,刷新单日模型用量历史纪录;
  • 终结了 DeepSeek 在 OpenCode 连续 56 天的霸榜纪录;
  • 仅 Hermes、Claude Code 等前五大入口累计用量就超过 4 万亿 token;
  • 截至 8 月 24 日,累计处理量超过 180 亿 token;
  • 上线四天内被 Bloomberg、TechCrunch、The Next Web 等 12 家国际媒体报道。

一个连名字都不公开的模型,凭什么这么火?答案在参数表里。

三、核心参数一览

参数数值
模型 IDstealth/ox-alpha
上下文窗口1,048,576 tokens(约 100 万)
最大输出131,072 tokens(约 128K)
输入模态文本 + 图像 + 视频(不支持音频)
架构(推测)MoE,约 744B 总参数 / 40B 活跃参数
计费预览期完全免费,无需信用卡、无需注册
数据留存官方声明 Zero-Retention(不留存输入输出)
协议标准 OpenAI API,即插即用

两个数字特别扎眼:100 万上下文 + 128K 输出。

  • 100 万上下文意味着你可以把整个代码仓库、整本书、整份技术文档一次性塞进去,不用再纠结"拆文件、做 RAG、拼接上下文"这些工程活;
  • 128K 输出意味着它一次就能吐出一整个微服务模块或一套完整测试,而不是让你反复"继续写"。

放个类比:如果说普通模型的上下文是"一张办公桌",100 万 token 的模型就是"一个图书馆的库房"——你甚至能把书架整体搬进去。

四、性能表现:真能打还是噱头?

4.1 DeepSWE 用户测试

开发者 Ben Davis 用 DeepSWE 基准(衡量 AI 读真实代码库、找漏洞、生成补丁的能力)的 10 项任务做了对比:

模型平均得分
Ox Alpha(匿名)~80%
Claude Fable 5(max)65%
GLM-5.3(max)62%
Grok 4.6(xhigh)62%
GPT-5.6-sol(max)52%

⚠️ 谨慎看待:这是 10 个任务的小样本用户测试,不是官方基准审计;且 DeepSWE 与行业标准 SWE-bench Verified 是不同测试集,不可横向比较(完整 SWE-bench Verified 上主流模型普遍超 96%)。但它能在单项上碾压四款旗舰,说明实力确实不弱。

4.2 社区实测亮点

  • "Meriyah Explicit Resource Declarations"任务:Ox Alpha 首次尝试即通过,其余 3 款模型得分均为 0/4;
  • 全量回归测试:通过全部 51,469 项,零失败;
  • Agent 工作流:69 次工具调用仅出错 1 次;
  • 多名开发者报告:Ox Alpha 发现了自家 Python 项目里其他工具遗漏的真实 bug。

4.3 其他场景实测(AI产品狙击手,8月21日)

任务结果
24 点运算 / 密码锁推理顺利答对 ✅
约束生成(指定句数/编号)速度很快,但结尾数字偶有不符 ⚠️
3D 赛车游戏完成度很高,基本无 bug ✅
Trello 看板UI 精致,卡片拖动正常,少量小瑕疵 ✅
太空射击游戏空格射击功能失效 ❌

结论:代码与 Agent 场景实力不俗,约束生成等细节还有提升空间。

五、身份之谜:幕后到底是谁?

这是全网最关心的问题。独立研究员 Ben Davis 通过系统性指纹测试,给出了四条关键证据:

证据内容
分词器精确对齐用 25 个提示词做指纹分析,Ox Alpha 的 token 计数与 GLM-5.3 几乎完全一致(仅约 75 个 token 的包装层偏差)
视频编码器行为一致与 GLM-5V-Turbo 的 token 消耗完全相同(约 147 tokens/秒,帧率无关)
API 错误代码关联错误代码 1210 与 Z.ai 平台关联,且返回中文错误日志
排除其他候选小米 MiMo v2.5(支持音频,不符)、Qwen 3.8 Max(视频编码器特征不符)均被排除

社区据此推测:Ox Alpha 有 99% 的概率是智谱 AI 未发布的 GLM-5.x 多模态变体。逻辑也说得通:公开版 GLM-5.3 只支持文本,而 Ox Alpha 是首个多模态变体的外部压测版本——免费放量、收集真实流量,正是"正式发布前压测"的典型策略。

⚠️ 重要提醒:以上全部是社区推测,截至本文写作时(2026 年 8 月 25 日),智谱官方没有任何确认。也有早期说法称其是小米 MiMo-V3,但指纹证据更支持智谱。身份未揭晓前,一切都还是猜测。

六、怎么用:零门槛接入

6.1 OpenRouter API(开发者首选)

兼容 OpenAI SDK,Base URL 用 OpenRouter 的即可:

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "stealth/ox-alpha",
    "messages": [{"role": "user", "content": "帮我审查这个仓库里的并发 bug"}]
  }'

Python 里用 openai 库:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key="sk-or-xxx",  # 你的 OpenRouter key
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="stealth/ox-alpha",
    messages=[{"role": "user", "content": "用中文介绍你自己"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

6.2 其他入口

  • OpenCode:连接 Zen 提供商,模型标识符 x-preview-f-free;
  • 无代码 Playground:访问 oxalpha.com,用 OpenRouter 账号登录即可试玩;
  • 还支持 Zed、Aider 等 OpenAI 兼容客户端(Cursor 接入见下方 6.3)。

6.3 Cursor IDE 接入教程(可视化操作)

Ox-Alpha 只能走 OpenRouter 网关接入 Cursor,以下是完整步骤。

前置准备
  1. 打开官网 https://openrouter.ai 注册账号;
  2. 进入 API Keys → Create Key,生成密钥(sk-or-xxxx),复制保存;
  3. 账号余额充值(Ox-Alpha 消耗 token 时按量扣费)。

💡 提示:Ox Alpha 预览期模型调用本身免费,但 OpenRouter 账号建议预存少量余额,避免偶发计费项导致 401。

Cursor 参数(直接复制)
  • Base-URL:https://openrouter.ai/api/v1
  • 模型 ID(必须一字不差):stealth/ox-alpha
  • API-Key:你刚生成的 sk-or-xxx

备选端点:OpenRouter 官方专门给 Cursor 的端点 https://openrouter.ai/api/v1/cursor,请求兼容性更好,失败时可以切换这个地址重试。

Cursor IDE 设置步骤
  1. 打开 Cursor 设置
    • Windows/Linux:快捷键 Ctrl + ,;Mac:Cmd + ,
    • 或点右上角 ⚙️ 齿轮图标 → Models(模型)
  2. 往下滑找到 OpenAI API Key
    • 打开开关,粘贴你的 OpenRouter Key
  3. 打开 Override OpenAI Base URL(覆盖 OpenAI 接口地址)
    • 填入:https://openrouter.ai/api/v1
  4. 页面底部点 + Add Model(添加模型)
    • 完整输入:stealth/ox-alpha,回车添加
  5. 在顶部模型下拉框选中 stealth/ox-alpha
  6. 保存设置,打开聊天窗口测试对话
可选:发送身份标识(OpenRouter 推荐)

想在 OpenRouter 后台看到 Cursor 客户端统计,可在 Cursor 请求头添加:

HTTP-Referer: https://cursor.sh
X-Title: Cursor IDE

新版 Cursor 图形界面不能直接自定义 header,需要搭一层本地代理;普通使用可以跳过,不影响模型调用。

常见踩坑 & 排错清单
  1. ❌ 模型找不到 / 报错 404:模型名不能简写,必须 stealth/ox-alpha,不能只写 ox-alpha;
  2. ❌ 401 鉴权失败:检查 key 复制完整、没有多余空格;确认 OpenRouter 账号已充值;
  3. ❌ 一直用回 Cursor 自带模型:顶部下拉框一定要手动选中 stealth/ox-alpha;tab 自动补全不受这个自定义 API 控制,补全仍是官方模型,仅聊天 / Composer 使用 Ox-Alpha;
  4. 调用失败时,把 Base URL 换成 https://openrouter.ai/api/v1/cursor 重试。

七、适合做什么、不适合做什么

✅ 推荐场景

场景为什么
大型代码库审查100 万上下文是核心优势,整个仓库直接投喂
长流程 Agent 工作流工具调用出错率极低(69 次仅 1 次失误)
回归测试辅助全量 51,469 项测试零失败
前端界面生成与迭代多款 UI 项目实测效果不错
录屏排障视频输入,直接把录屏当调试素材

❌ 不推荐场景

  • 对响应速度敏感的实时应用:中位延迟约 4 秒,偏慢;
  • 从零构建复杂后端系统:稳定性有波动;
  • 音频输入任务:明确不支持音频;
  • 生产环境敏感数据处理:见下方风险。

八、风险与提醒

  1. 免费期随时结束:预览免费一周,盲测结束后大概率转为商业定价,纳入生产链路有中断风险;
  2. 数据条款存疑:OpenRouter 页面列明"匿名提供商会保留提示和输出内容",与"Zero-Retention"宣传存在矛盾——不要在非敏感代码上测试,不提交密码、个人身份信息或专有商业代码;
  3. 来源不透明:无技术报告、无模型卡、运营条款不明;
  4. 身份不确定:匿名模型存在"下线"或"换皮更名"风险,不建议在生产关键路径上深度绑定。

九、对行业意味着什么

  • 新模式成型:Ox Alpha 验证了"匿名 stealth 发布 → 真实流量压测 → 正式商业化"这条发布路径,半年内第五个 stealth 模型;
  • 价格战加剧:DeepSeek 涨价后,市场对低价强力模型需求旺盛,Ox Alpha 免费上线是精准收割;若确认是国内大厂旗舰,将进一步加剧 2026 年下半年的大模型价格战;
  • RAG 范式被拷问:100 万上下文让"全仓库直接投喂"成为现实,RAG 的工程复杂度优势被削弱;
  • 多模态排障新范式:录屏直接作为调试输入,UI 问题定位效率可能质变。

十、总结

Ox Alpha 是 2026 年 8 月最出圈的模型事件:匿名上线、免费放量、百万上下文、128K 输出、编码测试碾压四款旗舰,用一周时间把"免费 + 强大 + 长上下文"三个关键词打成了行业热词。

对开发者来说,现在的正确姿势是:

  • 免费期内,用它做积压的大型重构、全量测试补全、长程 Agent 评估——这是零成本测试其能力上限的窗口期;
  • 只喂非敏感代码,别在生产关键路径上深度绑定;
  • 静观身份揭晓,等官方确认后再决定是否正式引入。
# 网络
Logo
https://edu.csdn.net/learn/39067/627173?utm_source=2019755004

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