匿名AI模型Ox Alpha走红，性能接近头部产品

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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。

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