Model Besar Misterius 'Ox Alpha' Viral, Gratis untuk Sementara

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-08-23Terakhir diperbarui pada 2026-08-23

Abstrak

Model besar bernama "Ox Alpha" (dijuluki "Niu Lai" oleh pengguna Tiongkok) muncul secara anonim di platform OpenRouter, menarik perhatian karena kinerja kodingnya yang kuat dan tersedia gratis untuk sementara. Model ini mendukung konteks hingga 1 juta token, serta input teks, gambar, dan video. Dalam pengujian awal pada tugas rekayasa perangkat lunak nyata (DeepSWE), Ox Alpha mencapai tingkat keberhasilan 80% dalam satu set tugas, mendekati kemampuan model koding terkemuka saat ini. Hasil lain menunjukkan angka sekitar 63%, tetap mengesankan. Identitas asli model menjadi teka-teki. Banyak bukti mengarah ke GLM (kemungkinan GLM-5.3 Flash atau versi multimodal dari智谱AI), seperti kecocokan tokenizer teks dan pola encoding video yang identik dengan model GLM. Namun, belum ada konfirmasi resmi. Bersamaan dengan itu, model anonim lain bernama "korrine" muncul di Code Arena, diduga kuat berasal dari Kimi, Qwen, atau MiMo, semakin memeriahkan "permainan tebak-tebakan" di komunitas AI. Praktik pengujian anonim seperti ini membantu mengevaluasi model secara objektif tanpa bias merek, sekaligus berfungsi sebagai uji tekanan publik dan strategi pemasaran yang menarik perhatian. Kemampuan Ox Alpha yang sudah tinggi memunculkan pertanyaan tentang seberapa kuat versi lengkap dari model yang diduga ini nantinya.

Dunia model besar sedang populer dengan 'ujian samaran'.

Belakangan ini, sebuah model anonim bernama Ox Alpha tiba-tiba muncul di OpenRouter. Ox sendiri artinya 'sapi', dan netizen domestik dengan cepat memberinya nama yang lebih mudah diterima:

Model besar 'Ox Alpha' (牛来).

Menurut informasi yang diungkapkan oleh OpenRouter, Ox Alpha memiliki konteks 1 juta token, mendukung input teks, gambar, dan video, dapat memanggil alat, dan saat ini sepenuhnya gratis.

Tidak lama setelah diluncurkan, pengembang langsung menghubungkannya ke Agent pengkodean dan mengujinya di repositori kode nyata.

Hasil pengujian awal menunjukkan bahwa model besar misterius 'Ox Alpha' ini kemampuannya sudah mendekati model kode top saat ini.

Sementara itu, ada netizen yang membocorkan bahwa sebuah model anonim bernama korrine sedang diuji di Code Arena. Ada yang menduganya sebagai Kimi K3.1, ada juga yang mengarahkannya ke Qwen dan MiMo, spekulasi beragam.

Dunia model besar di bulan Agustus tiba-tiba berubah menjadi permainan tebak-tebakan besar.

Penampilan Model Besar 'Ox Alpha' Mencuri Perhatian

Ox Alpha benar-benar menarik perhatian berkat kemampuan kodenya.

Pengembang Ben Davis mengambil 10 tugas dari DeepSWE untuk diuji, Ox Alpha berhasil menyelesaikan 8 di antaranya, dengan tingkat keberhasilan mencapai 80%. Dalam hasil perbandingan yang dipublikasikannya, Fable 5 Max mencapai 65%, GLM-5.3 Max dan Grok 4.6 xhigh masing-masing 62%, GPT-5.6 Sol Max 52%.

DeepSWE menguji kemampuan rekayasa perangkat lunak nyata. Model perlu membaca repositori kode, melokalisasi masalah, memodifikasi kode, menjalankan pengujian, lalu memperbaiki berdasarkan error yang muncul. Dibandingkan dengan soal pemrograman satu putaran, ini lebih mendekati pekerjaan aktual Agent pengkodean.

Namun, sampel 10 tugas ini sangat kecil. Kemudian, pengembang lain menguji pada subset DeepSWE lain, memberikan hasil sekitar 63%. Rentang tugas dan konfigurasi jalannya kedua pengujian tersebut tidak sepenuhnya sama, sehingga sementara ini tidak dapat digunakan untuk menentukan peringkat akurat Ox Alpha.

Namun, hasil-hasil ini secara awal menunjukkan bahwa model anonim ini telah menunjukkan potensi pengkodean jangka panjang yang sangat kuat, dengan kemampuan mendekati model papan atas saat ini.

Model Besar 'Ox Alpha' Sebenarnya Milik Siapa?

Identitas model besar 'Ox Alpha', saat ini rumor yang paling luas adalah GLM-5.3 Flash yang belum dirilis oleh Zhipu AI, atau versi multimodal GLM-5.3.

Ada yang bahkan secara khusus menulis blog untuk menganalisis:

1. Bukti terkuat berasal dari encoder video. Pada empat video dengan frame rate, durasi, dan resolusi berbeda, konsumsi token visual Ox Alpha sepenuhnya sama dengan GLM-5V-Turbo. MiMo, Qwen, dan GLM-4.6V menunjukkan hasil yang jelas berbeda.

2. Tokenizer teks juga sangat cocok. Peneliti menguji 25 kelompok prompt, jumlah token Ox Alpha dan GLM-5.3 selalu selisih tetap 75 token.

3. Fitur lain juga mengarah ke Zhipu. Ox Alpha menolak memproses audio, dengan cara routing yang sama seperti GLM-5V; gaya jawaban, jumlah langkah eksekusi Agent, dan antarmuka inferensi juga sangat mirip dengan GLM. Zhipu sebelumnya juga pernah menggunakan Pony Alpha untuk menguji GLM-5 secara anonim, memiliki preseden operasi yang sama.

https://ox-alpha-evidence-production.up.railway.app/

Ada juga netizen yang menemukan petunjuk dari percakapan.

Ben Davis yakin 99% bahwa ini adalah GLM-5.x.

Petunjuk-petunjuk ini meningkatkan kredibilitas dugaan GLM, tetapi belum cukup untuk mengonfirmasi identitas.

Sampai saat ini, OpenRouter dan Zhipu AI belum memberikan tanggapan publik.

Identitas korrine Lebih Misterius

Identitas model besar 'Ox Alpha' masih misterius, Code Arena kembali muncul dengan model anonim bernama korrine.

Awalnya, banyak yang menduga ini adalah Kimi K3.1, alasannya karena sebelum dirilis, Kimi K3 diduga telah diuji dengan kode kivine. Struktur kivine dan korrine mirip, sehingga memicu asosiasi.

Namun, pembocor yang pertama menyebarkan berita kemudian menambahkan bahwa model baru Moonshot yang diketahui sebelumnya mungkin sesuai dengan kode lain adamant-ananke. korrine juga mungkin berasal dari tim Tiongkok lain seperti Qwen.

Di bagian komentar, ada juga yang mengarahkannya ke MiMo V3.

Mengapa Vendor Model Besar Suka 'Bersamar'?

Pengujian anonim sedang menjadi bagian penting sebelum peluncuran resmi model besar.

Menyembunyikan vendor dan model di Arena dapat melemahkan prasangka yang dibawa oleh merek. Pengguna tidak dapat melihat identitas model, hanya dapat memilih berdasarkan output aktual, dan hasil pertarungan yang terakumulasi akhirnya juga lebih mendekati pengalaman pengguna nyata.

OpenRouter menyediakan lingkungan pengujian jenis lain.

Pengembang akan menghubungkan model ke berbagai Agent pengkodean, memasukkannya ke repositori nyata, secara terus-menerus memanggil alat, menangani tugas rekayasa perangkat lunak yang berjam-jam. Apakah konteks dapat tetap stabil, apakah pemanggilan alat dapat diandalkan, apakah model akan berputar-putar atau melencong dalam tugas jangka panjang, semua dapat cepat terungkap dalam penggunaan intensif.

Bagi vendor model, ini setara dengan uji tekanan publik. Tim dapat mengamati kasus kegagalan lebih awal, memverifikasi kapasitas layanan inferensi, dan juga mengumpulkan reputasi nyata sebelum peluncuran resmi.

Selain itu, 'menebak model' sekarang semakin menjadi sarana pemasaran, ketegangan identitas memang dapat memperpanjang siklus diskusi.

Kembali ke model itu sendiri. Jika Ox Alpha benar-benar adalah model Flash, kemampuan kodenya sudah mendekati level papan atas, lalu versi lengkap dengan sumber daya lebih tinggi dan kemampuan lebih utuh, ke mana batas atasnya akan didorong?

Referensi:

https://x.com/Adidotdev/status/2090833298713096241

https://x.com/davis7/status/2090669483740279155?s=20

https://x.com/davis7/status/2090655207831298095?s=20

https://x.com/MaxForAI/status/2090783750217162788

Artikel ini dari akun WeChat publik "机器之心" (ID:almosthuman2014), penulis: yang memperhatikan AI

Pertanyaan Terkait

QApa itu model 'Ox Alpha' atau '牛来' yang disebutkan dalam artikel?

AOx Alpha, yang dijuluki '牛来' oleh pengguna internet di Tiongkok, adalah model anonim baru yang muncul di platform OpenRouter. Menurut informasi dari OpenRouter, model ini memiliki konteks 1 juta token, mendukung input teks, gambar, dan video, mampu memanggil alat (tool), dan saat ini tersedia sepenuhnya gratis. Kemampuannya dalam pemrograman (coding) sangat menonjol, mendekati level model kode top saat ini.

QBagaimana performa model 'Ox Alpha' dalam uji kemampuan pemrograman (coding)?

ADalam pengujian awal oleh pengembang Ben Davis yang menggunakan 10 tugas dari DeepSWE (yang menguji kemampuan rekayasa perangkat lunak nyata), Ox Alpha berhasil menyelesaikan 8 tugas, dengan tingkat keberhasilan 80%. Hasil ini lebih tinggi dibandingkan beberapa model top lainnya dalam perbandingan yang sama. Namun, pengujian lebih lanjut dengan subset DeepSWE yang berbeda menunjukkan hasil sekitar 63%, yang menunjukkan bahwa model ini memiliki potensi kuat dalam pemrograman jarak jauh (long-range coding).

QSiapa yang diduga di balik pengembangan model 'Ox Alpha' atau '牛来'?

ASpekulasi paling kuat saat ini adalah bahwa Ox Alpha adalah model GLM-5.3 Flash yang belum dirilis atau versi multimodal dari GLM-5.3, yang dikembangkan oleh perusahaan Tiongkok, Zhipu AI (智谱). Bukti pendukung termasuk kesamaan tokenizer teks, konsumsi token visual yang identik dengan GLM-5V-Turbo untuk video, dan gaya penolakan pemrosesan audio yang serupa. Namun, baik OpenRouter maupun Zhipu AI belum memberikan konfirmasi resmi.

QModel anonim lain apa yang disebutkan dalam artikel, dan apa spekulasi tentang asalnya?

AArtikel juga menyebutkan model anonim lain bernama 'korrine' yang sedang diuji di Code Arena. Awalnya, banyak yang menduga ini adalah model Kimi K3.1 dari Moonshot AI, karena kemiripan struktur nama dengan kode pengujian sebelumnya 'kivine'. Namun, spekulasi lain juga muncul, termasuk kemungkinan model ini berasal dari tim Qwen atau MiMo V3. Identitasnya bahkan lebih misterius dibandingkan Ox Alpha.

QMengapa pengembang model AI sering melakukan pengujian anonim atau 'menyamar' sebelum peluncuran resmi?

APengujian anonim (atau 'menyamar') memiliki beberapa keuntungan bagi pengembang model AI: 1) Menghilangkan bias pengguna terhadap merek tertentu, sehingga penilaian hanya berdasarkan output aktual model. 2) Berfungsi sebagai tes tekanan (stress test) publik di lingkungan nyata (seperti melalui agen coding) untuk mengungkap kelemahan sebelum peluncuran. 3) Dapat menjadi strategi pemasaran, karena misteri identitas model dapat memperpanjang siklus diskusi dan menarik perhatian komunitas.

Bacaan Terkait

Putri Jensen Huang, dari Koki ke Gaji Rp 13 Miliar per Tahun

Putri Jensen Huang, Madison Huang (Huang Minshan), baru-baru ini muncul di Beijing untuk menghadiri World Robot Conference 2026. Sebagai Senior Director of Product and Technical Marketing untuk Platform Fisik AI di Nvidia, dengan gaji sekitar $1,2 juta per tahun, kunjungannya berfokus pada ekosistem robot China. Dia mengunjungi booth perusahaan seperti Yuejiang, Guanglun Zhineng, Ubtech, dan JD.com, menyaksikan demo robot dan mengeksplorasi kemajuan dalam simulasi fisik, pengumpulan data, dan pelatihan. Yang menarik, karir Madison tidak dimulai di teknologi. Awalnya dia mempelajari seni kuliner, bekerja sebagai koki, dan juga di LVMH sebelum beralih ke dunia AI. Dia bergabung dengan Nvidia sebagai magang pada 2020 setelah mengambil kursus AI dan MBA, dan naik pangkat dengan cepat. Kakaknya, Spencer, juga memiliki jalur tidak biasa, sebelumnya membuka bar koktail sebelum akhirnya bergabung dengan Nvidia di bidang perangkat lunak robotika. Kunjungan Madison mencerminkan betapa panasnya industri robot China saat ini. Konferensi ini menampilkan ribuan produk, dan perusahaan seperti Unitree baru saja melantai di bursa, dengan banyak startup lainnya dalam antrean IPO. Industri bergerak melampaui demonstrasi fisik menuju pengembangan "otak" atau kecerdasan robot, di mana kemampuan untuk memahami dan beradaptasi dalam lingkungan baru menjadi kunci. China, dengan basis manufaktur dan skenario aplikasi industrinya yang luas, menjadi medan uji dan arena persaingan yang penting untuk gelombang AI Fisik berikutnya yang didorong Nvidia.

marsbit20m yang lalu

Putri Jensen Huang, dari Koki ke Gaji Rp 13 Miliar per Tahun

marsbit20m yang lalu

Dia yang Memberi Wang Xingxing 2 Juta Pertama, Kini Menjadi Ketua Dewan untuk "Yushu" Berikutnya

Pada 19 Agustus, perusahaan robot humanoid pertama di pasar saham A China, Unitree Robotics, resmi melantai di bursa. Yin Fangming, investor awal yang memberi pendanaan angel pertama sebesar 2 juta yuan (sekitar 15% saham) kepada pendiri Wang Xingxing pada 2016 ketika Unitree kesulitan dana, kini menuai hasil investasinya. Perhitungan berdasarkan harga IPO menunjukkan, total pengembalian investasinya mencapai sekitar 280 juta yuan, atau 140 kali lipat. Namun, Yin Fangming bukan hanya investor sukses. Ia juga pernah menjadi co-founder ROOBO, perusahaan robot AI yang sempat mendapat pendanaan besar namun akhirnya menghadapi tantangan bisnis. Pengalamannya sebagai entrepreneur di bidang hardware robot membantunya mengenali potensi Unitree yang mengutamakan penelitian mandiri dan kontrol biaya hardware. Selain Unitree, Yin aktif berinvestasi di bidang energi dan aerospace. Namun, langkah terbaru dan terpentingnya adalah menjadi Chairman Galaxy General Intelligence (Galaxy通用), unicorn kecerdasan embodied yang didirikan 2023 dan telah mendapat pendanaan lebih dari 6,96 miliar yuan. Penunjukannya sebagai Chairman mengindikasikan keterlibatan mendalam dalam strategi perusahaan, tidak sekadar sebagai investor. Perubahan besar dalam manajemen Galaxy通用 ini juga dikabarkan sebagai persiapan untuk langkah kapital berikutnya. Dengan latar belakang karir di industri telepon seluler dan internet mobile (seperti di Sougou dan 360), Yin terkenal karena kemampuannya membaca tren teknologi berikutnya. Ia meninggalkan puncak karir di internet mobile untuk merintis usaha di bidang AI, meyakini itulah masa depan dekade berikutnya. Meski rendah profil dan menolak wawancara, pesannya jelas: mendukung entrepreneur robot berbakat seperti Wang Xingxing.

marsbit34m yang lalu

Dia yang Memberi Wang Xingxing 2 Juta Pertama, Kini Menjadi Ketua Dewan untuk "Yushu" Berikutnya

marsbit34m yang lalu

Refleksi Pencurian Coldcard: Kode Terlihat Bukan Berarti Aman

**Refleksi Pencurian Coldcard: Kode Terlihat Belum Tentu Aman** Insiden pencurian dompet keras Coldcard yang menyebabkan kerugian lebih dari $100 juta mengungkap kesalahpahaman umum dalam komunitas Bitcoin: kode yang terbuka (source available) tidak sama dengan perangkat lunak sumber terbuka (open source/FOSS) yang aman. Coldcard menggunakan lisensi MIT dengan klausa tambahan yang membatasi penggunaan komersial, menjadikannya "source available" tetapi bukan open source sepenuhnya. Hal ini mengurangi insentif bagi pihak ketiga untuk mengaudit kodenya secara mendalam. Bug kritis dalam pustaka `libngu` tetap tak terdeteksi selama sekitar lima tahun karena kurangnya tinjauan eksternal, meskipun kodenya dapat diakses publik. Prinsip open source menekankan empat kebebasan pengguna, termasuk hak untuk mempelajari, mengubah, dan mendistribusikan ulang kode. Namun, keamanan sejati tidak otomatis tercipta hanya dengan membuka kode; keamanan membutuhkan insentif ekonomi dan upaya kolektif untuk memverifikasi. Proyek seperti Bitcoin Core menunjukkan praktik terbaik di mana pengembangan transparan dan tinjauan sejawat yang ketat membangun kepercayaan. Insiden ini menyoroti "tragedi kepemilikan bersama" di mana setiap pengguna mengandalkan orang lain untuk mengaudit, tetapi tidak ada yang benar-benar melakukannya. Dalam ekosistem bernilai tinggi seperti Bitcoin, pilihan lisensi yang membatasi dapat mengurangi pool auditor potensial, menggeser tanggung jawab ke perusahaan itu sendiri. Perkembangan AI mengubah lanskap ini. Proyek Bitcoin Red Team menunjukkan bahwa AI dapat membantu peninjauan kode secara masif. Namun, AI juga membanjiri pemelihara proyek dengan kode yang dihasilkan otomatis, meningkatkan beban verifikasi. Keunggulan keamanan melalui ketidakjelasan (security through obscurity) pada kode tertutup juga semakin terkikis oleh kemampuan AI. Kesimpulannya, visibilitas kode hanyalah langkah pertama. Keamanan yang sebenarnya dalam keuangan digital memerlukan model lisensi yang mendorong insentif audit, budaya pengembangan yang transparan, dan mungkin, adopsi alat bantu AI untuk analisis yang lebih komprehensif. Hanya proyek yang diaudit dengan baik yang dapat bertahan di lingkungan yang semakin kompetitif dan penuh tekanan ini.

marsbit46m yang lalu

Refleksi Pencurian Coldcard: Kode Terlihat Bukan Berarti Aman

marsbit46m yang lalu

Trading

Spot
活动图片