DeepDigest
TechOrange · · ~2 мин

Ox Alpha: анонимный AI-модель за 4 дня привлекла 268 тыс. пользователей

Модель Ox Alpha за четыре дня привлекла более 268 тысяч пользователей. Её разработчик остаётся анонимным, хотя технические данные указывают на возможную связь с GLM-5 от Z.ai. Анонимное тестирование моделей становится новой практикой на рынке ИИ — оно позволяет собирать обратную связь без привязки к бренду.

LLM
Ox Alpha: анонимный AI-модель за 4 дня привлекла 268 тыс. пользователей

20 августа 2026 года модель Ox Alpha появилась на платформе OpenRouter. Модель нацелена на программирование, работу AI-агентов и реальные производственные задачи. У неё контекстное окно на 1 млн токенов, она поддерживает ввод текста, изображений и видео.

Компания OpenCode объявила, что неделю будет бесплатно предоставлять доступ к Ox Alpha с почти неограниченными лимитами — при этом ежедневно на сервере готовится 100 млн токенов для обработки. К 24 августа модель накопила около 20 млн использованных токенов, привлекла 268 тыс. уникальных пользователей и выполнила свыше 6,48 млн рабочих этапов. По объёму использования токенов в OpenCode она заняла второе место. Её работу положительно оценил даже CEO Stripe Патрик Коллисон.

Разработчик модели остаётся анонимным. По данным TechCrunch, есть предположения, что за Ox Alpha может стоять китайская компания Z.ai или Microsoft MAI. Технические данные косвенно указывают на связь с GLM-5 от Z.ai: например, по словам архитектора ПО Джозефа У. Эльстнера, 95 вариантов языковых, программных и специальных символов полностью совпали с лексиконом GLM-5, а некоторые действия Ox Alpha похожи на поведение GLM-5.2.

Анонимное развёртывание моделей становится новой практикой: в 2026 году такие модели выпускали ByteDance, Sea, Alibaba и другие. Это позволяет тестировать сервисы без привязки к бренду, собирать обратную связь и сохранять пространство для экспериментов. Ранее Z.ai уже проводила «слепой» тест с моделью Pony Alpha, которая впоследствии оказалась тестовой версией GLM-5.

При этом анонимность создаёт и сложности: когда источник модели неизвестен, компаниям сложнее оценить риски при передаче чувствительных данных.

// оригинал
TechOrange ↗ Читать оригинал
4 просмотров
// поделиться Telegram VK