8 月 20 日，一個名為 Ox Alpha 的匿名 AI 模型登陸 OpenRouter、OpenCode、Cline 和 Nous Research 的 Portal 平台，並以免費方式開放使用。由於未標註公司名稱，這款「隱身模型」迅速在開發者社群中引發關注。
最初推動熱度上升的，是一組傳播很快的編碼基準結果。開發者 Ben Davis 在 DeepSWE 的 10 個任務樣本中測試後，給出了 80% 的首輪通過率，高於 Claude Fable 5 的 65% 和 GPT-5.6 Sol 的 52%。這一結果隨後被大量轉發，也讓外界一度認為 Ox Alpha 已明顯領先現有頭部模型。
完整測試回到約 63%
DeepSWE 是一項面向程式碼代理的基準測試，主要衡量模型能否在首次嘗試中解決真實的 GitHub 問題。該測試共包含 113 個任務，覆蓋 91 個程式碼倉庫。
根據文中提到的兩次獨立完整跑分，Ox Alpha 的成績都落在約 63%，大致與 GPT-5.6 Sol 處於同一水平，而不是穩定高於後者。也就是說，先前廣泛傳播的「80% 領先」更多來自小樣本結果，波動空間較大。
截至 8 月 22 日，Ox Alpha 仍未出現在 Artificial Analysis 或 LMSys Arena 等主流模型排名中，這也意味著外界對它的公開評估數據仍然有限。
免費開放帶動關注
除了性能討論，平台提供的開放條件也提升了關注度。OpenCode 表示，其路由可支援每天 100 萬億 tokens 的處理量；Nous Research 則稱，自家 Portal 的容量可達每天 1000 萬億 tokens。
- 免費開放約一週
- 支援 100 萬上下文視窗
- 支援多模態輸入與零資料保留
Stripe 首席执行官 Patrick Collison 也在 X 平台發文稱該模型「非常令人印象深刻」。這條簡短評價進一步放大了 Ox Alpha 的討論度。
指紋分析指向 智譜 AI
目前仍沒有機構公開認領 Ox Alpha。圍繞其來源，外界已展開多輪比對。
報導提到，一些常見候選方已被部分排除。例如，小米 MiMo v2.5 支援音訊輸入，而 Ox Alpha 明確拒絕音訊；DeepSeek 過去未推出影片功能，且通常發布開源權重，而非先進行匿名預覽；Google 和 Qwen 在 tokenizer 與影片編碼方式上也與 Ox Alpha 不一致。
剩餘的線索更指向智譜 AI。獨立研究者的指紋測試顯示，Ox Alpha 的 tokenizer 在標準化測試中與 GLM-5.3 完全一致，其視頻 token 消耗在四段視頻樣本中也與 GLM-5V-Turbo 完全匹配，同時還表現出與 GLM 系列相似的錯誤特徵和拒絕音頻輸入的行為。
不過，這一判斷仍有一個疑點。GLM-5.3 於 8 月 14 日發布時仍是純文字模型，而 Ox Alpha 在 8 月 20 日上線時已具備完整影片能力。按這一時間差推測，如果上述指紋判斷成立，Ox Alpha 更可能是 GLM-5.3 系列尚未公開的多模態升級版本，而不是現有模型的直接複製。
所謂「隱身模型」，通常是指開發機構不署名，先透過 OpenRouter 這類路由平台投放模型，以收集真實使用數據，再決定是否正式發布。報導提到，這種做法在部分中國 AI 實驗室中已較為常見。按 OpenCode 的說明，Ox Alpha 的免費開放期約持續至 8 月 27 日，屆時其真實身份是否公開，仍是市場關注點之一。