8 月 20 日，一个名为 Ox Alpha 的匿名 AI 模型出现在 OpenRouter、OpenCode、Cline 和 Nous Research 的 Portal 平台，并以免费方式开放使用。由于没有公司署名，这款“隐身模型”很快在开发者圈引发关注。
最初推动热度上升的，是一组传播很快的编码基准结果。开发者 Ben Davis 在 DeepSWE 的 10 个任务样本中测试后，给出了 80% 的首轮通过率，高于 Claude Fable 5 的 65% 和 GPT-5.6 Sol 的 52%。这一结果随后被大量转发，也让外界一度认为 Ox Alpha 已明显领先现有头部模型。
完整测试回到约 63%
DeepSWE 是一项面向代码代理的基准测试，主要衡量模型能否在首次尝试中解决真实 GitHub 问题。该测试共包含 113 个任务，覆盖 91 个代码仓库。
根据文中提到的两次独立完整跑分，Ox Alpha 的成绩都落在约 63%，大致与 GPT-5.6 Sol 处于同一水平，而不是稳定高于后者。也就是说，先前广泛传播的“80% 领先”更多来自小样本结果，波动空间较大。
截至 8 月 22 日，Ox Alpha 仍未出现在 Artificial Analysis 或 LMSys Arena 等主流模型榜单中，这也意味着外界对它的公开评估数据仍然有限。
免费开放带动关注
除了性能讨论，平台给出的开放条件也推高了关注度。OpenCode 表示，其路由可支持每天 100 万亿 tokens 的处理量；Nous Research 则称，自家 Portal 的容量可达每天 1000 万亿 tokens。
- 免费开放约一周
- 支持 100 万上下文窗口
- 支持多模态输入与零数据保留
Stripe 首席执行官 Patrick Collison 也在 X 平台发文称该模型“非常令人印象深刻”。这条简短评价进一步放大了 Ox Alpha 的讨论度。
指纹分析指向智谱 AI
目前仍没有机构公开认领 Ox Alpha。围绕其来源，外界已展开多轮比对。
报道提到，一些常见候选方已被部分排除。比如，小米 MiMo v2.5 支持音频输入，而 Ox Alpha 明确拒绝音频；DeepSeek 过去没有推出视频能力，并且通常发布开源权重，而不是先做匿名预览；Google 和 Qwen 在 tokenizer 与视频编码方式上也与 Ox Alpha 不一致。
剩下的线索更多指向智谱 AI。独立研究者的指纹测试显示，Ox Alpha 的 tokenizer 与 GLM-5.3 在标准化测试中完全一致，其视频 token 消耗也与 GLM-5V-Turbo 在四段视频样本中完全匹配，同时还表现出与 GLM 系列相似的错误特征和拒绝音频输入的行为。
不过，这一判断仍有一个疑点。GLM-5.3 于 8 月 14 日发布时仍是纯文本模型，而 Ox Alpha 在 8 月 20 日上线时已具备完整视频能力。按这一时间差推测，如果上述指纹判断成立，Ox Alpha 更可能是 GLM-5.3 系列尚未公开的多模态升级版本，而不是现有模型的直接复制。
所谓“隐身模型”，通常是指开发机构不署名，先通过 OpenRouter 这类路由平台投放模型，以收集真实使用数据，再决定是否正式发布。报道提到，这种做法在部分中国 AI 实验室中已较为常见。按 OpenCode 的说明，Ox Alpha 的免费开放期大约持续到 8 月 27 日，届时其真实身份是否公开，仍是市场关注点之一。