这两天，AI 圈突然杀出来一个非常不寻常的“神秘模型”。它没有公开的公司名称，没有官方开发团队，甚至连真正的开发者是谁，目前都没人能够确认。但它却在短时间内迅速火了起来。原因很简单：性能强得有点离谱，而且现在还可以免费用。它就是——Ox Alpha。

更夸张的是，这个模型并不是普通的小模型测试版。根据目前公开的信息，Ox Alpha 拥有 100 万 Token 上下文窗口，支持文本、图片和视频输入，并且专门针对代码生成、长时间 Agent 工作以及复杂推理任务进行了优化。

而 OpenRouter 给它使用的模型 ID 也非常特殊：stealth/ox-alpha  这里的 stealth，也就是“隐身”。目前 OpenRouter 只是负责提供访问和路由服务，真正的模型提供商选择在预览期间保持匿名。

所以问题就来了：Ox Alpha 到底是谁做的？

一、为什么 Ox Alpha 突然火了？

Ox Alpha 大约在 2026 年 8 月 20 日出现在 OpenRouter。一开始很多人甚至没有把它当回事。毕竟现在每天都会出现大量所谓的“新模型”。

但 Ox Alpha 很快就引起了开发者社区的注意，因为它的配置非常夸张：

这些规格本身已经非常夸张。但真正让它爆火的，是它在实际使用中的表现。

OpenRouter 官方将 Ox Alpha 定位为：

面向高效编程、持续 Agent 工作以及现实世界生产环境打造的前沿模型。

换句话说，它并不是单纯为了聊天设计的。

它更像是一个专门针对 Coding Agent + 长上下文 + 多模态工作流 打造的模型。

二、最夸张的地方：1M Token 上下文

如果你经常使用 AI 编程工具，那么应该知道：上下文长度非常重要。普通模型可能只能装下几十万 Token。而 Ox Alpha 直接给到了：

1,048,576 Token。也就是整整 100 万 Token。这意味着什么？假设一个大型项目拥有几十万甚至上百万 Token 的代码、文档、配置文件以及依赖信息。理论上，你可以把大量项目内容一次性交给模型，让它直接理解整个项目。

不用频繁地：

• 切换文件
• 总结上下文
• 手动压缩历史记录
• 把代码拆成几十段
• 不断告诉模型“我们刚才讨论到哪里了”

对于 Coding Agent 来说，这种能力尤其重要。因为 Agent 最麻烦的问题之一，就是随着任务越来越长，上下文会不断膨胀。而 1M Context 可以显著提高长时间任务的持续能力。当然，1M 上下文并不意味着模型一定能够完美利用 100 万 Token。

上下文容量只是基础设施。真正决定模型效果的，还是它对于长上下文的检索、理解、推理以及代码修改能力。

三、它不仅支持文字，还支持图片和视频

另一个非常值得注意的地方，是 Ox Alpha 并不是纯文本模型。它目前支持：文本 + 图片 + 视频输入。也就是说，你不仅可以让它阅读代码，还可以直接给它视觉信息。

例如：

• 上传网页截图
• 上传 UI 设计图
• 上传软件报错截图
• 上传产品原型
• 上传视频
• 让 Agent 根据视觉结果修改代码

这对于 AI 编程来说非常有价值。

比如你可以直接告诉它：

“按照这张截图，把我的网页改成一样的布局。”

模型不仅需要理解你的代码，还需要理解图片里的视觉结构。

这也是为什么很多人认为，Ox Alpha 更像是一个专门为下一代 Agent 工作流准备的模型。

四、OpenRouter 排名也非常夸张

更有意思的是，OpenRouter 自己给出了一个非常值得关注的信号。

根据 OpenRouter 的 Elo 排名数据，Ox Alpha 一度进入了非常靠前的位置，官方描述中甚至将它放在 GPT-5.6 Sol 之后。也就是说：一个没有公开身份、没有官方发布会、甚至没有公开模型参数的“隐身模型”，突然冲到了顶级模型竞争的位置。

这自然引发了大量讨论。到底是谁做的？

五、Ox Alpha 背后到底是谁？

目前答案是：不知道。

至少从官方公开信息来看，Ox Alpha 的开发者和运营方目前仍然保持匿名。OpenRouter 的说明非常明确：Ox Alpha 是由一家选择匿名的第三方提供商开发和运营，OpenRouter 本身并不是它的开发者、所有者或者模型提供商。这也是整个事件最有意思的地方。

因为过去我们看到一个新模型，通常可以马上知道：

• OpenAI
• Anthropic
• Google
• Meta
• DeepSeek
• 阿里
• 智谱
• 月之暗面
• MiniMax

但 Ox Alpha 不一样。

它甚至连“爸爸是谁”都没有告诉你。

六、网上已经开始疯狂猜测

神秘模型一旦出现，AI 社区自然不会闲着。现在网上已经出现了各种猜测。其中一个比较热门的方向，就是：Ox Alpha 会不会来自 GLM 系列？原因是一些开发者对模型的 API 参数、行为特征、Tokenizer 等进行了分析，发现它与部分 GLM 系列模型存在一些相似之处。

甚至还有用户声称，在某些情况下，模型出现过类似“自称 GLM / Z.ai”的信息。不过这里必须特别强调：这并不能证明 Ox Alpha 就是GLM。模型自己说“我是某某模型”，本身并不是可靠证据。它可能来自系统提示词、训练数据、模型配置，甚至也可能是提供商故意留下的信息。

目前这些都只能算是：

社区推测，而不是官方确认。

所以现阶段最稳妥的说法依然是：

Ox Alpha 的真正开发者身份未知。

 

七、甚至有人怀疑它来自顶级 AI 公司

当然，还有更加大胆的猜测。

有人认为：

Ox Alpha 会不会根本不是一个普通创业团队做出来的？

而是某一家顶级 AI 公司正在内部测试的新模型？

这种可能性目前也没有证据。

但为什么大家会产生这种怀疑？

原因就在于：

一个匿名模型，却同时拥有 1M Context、多模态输入、强推理、Agent Coding 能力，而且还能免费提供给全球开发者使用。

这背后显然需要非常大的算力。

更关键的是，OpenRouter 公开的信息显示，Ox Alpha 在上线后很快就产生了巨大的 Token 使用量。

有数据显示，上线前两天，该模型已经处理了数千亿级别的 Prompt Token 和数十亿级别的 Completion Token。

而使用量最高的应用，很多都是：

• Hermes Agent
• Claude Code
• Oh-My-Pi
• DeepSeek Harness
• ZCode

也就是说：

大家并不是把它当聊天机器人玩，而是在拿它真正干活。

八、免费使用

如果你只是想体验一下，那么目前最大的优势就是：免费。OpenRouter 当前将 stealth/ox-alpha 作为免费预览模型提供。也就是说，你可以直接通过 OpenRouter API 调用。

模型 ID：stealth/ox-alphaAPI 基础地址：https://openrouter.ai/api/v1

你只需要：

第一步：打开 OpenRouter

OpenRouter 官方网站 【点击前往】

注册账号并创建 API Key。

第二步：配置 API

基础 URL：

模型：

然后就可以通过兼容 OpenAI API 的方式调用。

还可以直接用 OpenCode

如果你不想自己写 API，也可以使用 OpenCode。

OpenCode 官方网站 【点击前往】

下载客户端 【点击下载】

然后配置对应的模型。目前 OpenCode 的官方文档也将 Ox Alpha Free 列为限时免费的 Stealth 模型。而且官方说明，它的提供商遵循零数据保留政策，不会使用用户数据训练模型。需要注意的是，OpenCode 的免费模型属于限时提供，具体限制可能会随着使用情况和测试阶段调整。

当你注册并获取免费的API key 以后，就可以通过Agent 进行对接使用，比如你可以使用Hermes Agent 来进行免费调用！

Hermes Agent  官方下载

【点击前往】

九、真正值得关注的，其实不是“免费”

很多人看到 Ox Alpha，第一反应都是：

“卧槽，又有一个免费模型。”

但我认为这其实不是最重要的。

真正值得关注的是：

它可能代表了一种新的模型发布方式。

过去一个模型发布，需要：

公司官网、产品页面、模型卡、论文、参数、Benchmark、发布会……

而现在，一个匿名模型直接通过模型聚合平台进入开发者生态。

然后：

让全世界开发者先用起来。

开发者开始测试。

社区开始分析。

Agent 开始调用。

Benchmark 开始出现。

然后模型本身的能力和身份，反过来被整个社区“扒出来”。

这其实非常有意思。

十一、不过，大家千万别把它当成“无脑免费生产模型”

这里还是要提醒大家一点。神秘 + 免费 + 性能强 ≠ 可以无脑使用。

尤其是企业代码、私有项目、客户数据、API Key、数据库配置等敏感信息。

在真正投入生产环境之前，一定要先搞清楚：

• 数据到底经过谁的服务器？
• Provider 是谁？
• 数据保留多久？
• 是否真的 Zero Retention？
• 是否用于训练？
• 免费测试会持续多久？
• 速率限制是多少？
• 模型未来是否会收费？

尤其需要注意的是，不同平台对于数据保留的说明可能存在差异。

OpenCode 当前明确写的是 Ox Alpha Free 的提供商遵循零保留政策；而 OpenRouter 的模型信息则需要以当前模型页面和 Stealth 提供商条款为准。

所以：

拿它测试代码没问题，但涉及真正的商业机密，还是谨慎一点。

十二、Ox Alpha 最适合拿来干什么？

如果让我给它推荐几个使用场景，我认为最值得测试的是：

① AI 编程

这是它最明确的定位。

可以拿来测试：

• 写完整项目
• 修改大型项目
• Debug
• 重构代码
• 自动实现功能
• Coding Agent

② 超长上下文

例如：

把一个大型代码仓库直接交给它，让它分析整个项目。

这是普通模型很难做到的事情。

③ 多模态编程

比如：

上传一个网页截图，让它根据截图修改 HTML/CSS。

或者：

上传软件操作视频，让 Agent 分析问题并修改代码。

④ 长时间 Agent 任务

这可能才是 Ox Alpha 真正的杀手级场景。

因为 Agent 工作不是问一个问题就结束。

它可能需要：

分析 → 写代码 → 执行 → 报错 → 修改 → 再执行 → 测试 → 再修改

整个过程可能持续几十分钟甚至几个小时。

而这正是 Ox Alpha 官方重点强调的方向。

十三、总结：Ox Alpha 到底是不是“黑马”？

目前来看，我认为它非常值得关注。

因为它同时踩中了几个非常重要的关键词：

匿名模型

1M Context

多模态

强推理

Coding Agent

免费测试

而最离谱的地方在于：

我们甚至不知道它是谁做的。

它到底来自哪家公司？

是不是 GLM 系列？

是不是某个尚未发布的模型？

是不是某家大厂的内部测试版本？

还是一个完全独立的团队？

现在都没有确定答案。

但有一点已经非常明确：

Ox Alpha 已经成为目前 AI 圈最值得关注的“神秘模型”之一。

如果你最近正在使用 Claude Code、OpenCode、Hermes Agent 或其他 AI Coding Agent，那么这个模型非常值得亲自试一试。

毕竟：

一个免费的 1M Context 多模态前沿模型，能让你白嫖多久，现在谁也不知道。

趁它还免费，先玩起来再说。

注：Ox Alpha 当前处于预览/测试阶段，模型价格、可用性、速率限制及数据政策均可能发生变化。本文中的性能和排名描述主要基于 OpenRouter、OpenCode 公开信息及社区讨论，不代表独立 Benchmark 结论。