Загадочная модель «Ox Alpha» набирает популярность, временно доступна бесплатно

marsbitОпубликовано 2026-08-23Обновлено 2026-08-23

Введение

В сообществе больших языковых моделей набирает популярность практика анонимного тестирования. Недавно на OpenRouter появилась анонимная модель Ox Alpha (прозванная в китайском интернете «Приходи, бык»). Она предлагает контекст в 1 млн токенов, поддерживает ввод текста, изображений и видео, умеет вызывать инструменты и пока полностью бесплатна. Модель привлекла внимание благодаря впечатляющим способностям в программировании. В тестах на наборе задач DeepSWE, проверяющих навыки реальной инженерной разработки, Ox Alpha показала результат около 80% (по данным одного теста), что приближает её к ведущим специализированным код-моделям. Аналитики предполагают, что за анонимной моделью может стоять компания Zhipu AI, а именно её готовящаяся к выпуску модель GLM-5.3 Flash или её мультимодальная версия. В качестве доказательств приводятся совпадения в работе видеоэнкодера и токенизатора текста с моделями GLM, а также схожий стиль ответов. Параллельно на другой платформе, Code Arena, появилась ещё одна анонимная модель — korrine. Её происхождение ещё более загадочно: высказываются предположения, что это может быть Kimi K3.1, Qwen или MiMo V3. Анонимное тестирование позволяет проводить объективную оценку моделей без влияния бренда, служит стресс-тестом перед релизом и становится эффективным маркетинговым инструментом, поддерживающим интерес и обсуждения.

В мире больших языковых моделей сейчас популярно тестирование под чужим именем.

Недавно на OpenRouter появилась анонимная модель под названием Ox Alpha. «Ox» в переводе означает «бык», и китайские пользователи быстро дали ей более народное название:

Модель «Бык пришёл».

Согласно информации от OpenRouter, Ox Alpha имеет контекст в 1 миллион токенов, поддерживает ввод текста, изображений и видео, может вызывать инструменты и в настоящее время полностью бесплатна.

Вскоре после запуска разработчики подключили её к кодирующему агенту и протестировали на реальных репозиториях кода.

Предварительные результаты тестов показали, что эта модель неизвестного происхождения, «Бык пришёл», по способностям уже приближается к текущим топовым кодогенерирующим моделям.

В то же время некоторые пользователи сообщили, что анонимная модель под названием korrine проходит тестирование на Code Arena. Кто-то предполагает, что это Kimi K3.1, другие указывают на Qwen и MiMo — версии самые разные.

Август в мире больших моделей внезапно превратился в большую игру в угадайку.

Модель «Бык пришёл» показывает впечатляющие результаты

Настоящее внимание Ox Alpha привлекла своими способностями в программировании.

Разработчик Бен Дэвис отобрал 10 задач из DeepSWE для тестирования. Ox Alpha выполнила 8 из них, достигнув показателя успешности в 80%. В опубликованных им сравнительных результатах, Fable 5 Max показал 65%, GLM-5.3 Max и Grok 4.6 xhigh — по 62%, а GPT-5.6 Sol Max — 52%.

DeepSWE проверяет реальные навыки в области программной инженерии. Модель должна прочитать репозиторий кода, определить проблему, изменить код, запустить тесты, а затем продолжить исправления на основе ошибок. По сравнению с одношаговыми задачами по программированию, это больше похоже на реальную работу кодирующего агента.

Однако, выборка из 10 задач очень мала. Позже другие разработчики провели тест на другом подмножестве задач DeepSWE и получили результат около 63%. Области задач и конфигурации выполнения в двух тестах не были идентичны, поэтому пока невозможно точно определить место Ox Alpha в рейтинге.

Тем не менее, эти результаты предварительно показывают, что эта анонимная модель уже демонстрирует большой потенциал в задачах программирования с длинным контекстом, приближаясь по способностям к ведущим моделям.

Кто же стоит за моделью «Бык пришёл»?

Наиболее распространённая версия о происхождении модели «Бык пришёл» — это ещё не выпущенная модель GLM-5.3 Flash от компании Zhipu AI или её мультимодальная версия.

Кто-то даже написал блог с анализом:

1. Самое сильное доказательство — видеокодер. Для четырёх видео с разной частотой кадров, длительностью и разрешением количество визуальных токенов, потребляемых Ox Alpha, полностью совпало с GLM-5V-Turbo. MiMo, Qwen и GLM-4.6V показали заметно другие результаты.

2. Текстовый токенизатор также высоко совпадает. Исследователь протестировал 25 наборов промптов, и количество токенов у Ox Alpha и GLM-5.3 всегда отличалось на фиксированные 75 токенов.

3. Другие характеристики также указывают на Zhipu AI. Ox Alpha отказывается обрабатывать аудио, что совпадает с методом маршрутизации GLM-5V; стиль ответов, количество шагов выполнения агентом и интерфейс рассуждений также очень близки к GLM. Ранее Zhipu AI уже проводила анонимное тестирование GLM-5 под именем Pony Alpha, что является прецедентом.

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

Другие пользователи нашли улики в диалогах.

Бен Дэвис считает, что на 99% уверен, что это GLM-5.x.

Эти улики повышают доверие к версии о GLM, но их всё ещё недостаточно для окончательного подтверждения личности.

На данный момент ни OpenRouter, ни Zhipu AI публично не прокомментировали ситуацию.

Личность korrine ещё более загадочна

В то время как личность «Быка пришёл» всё ещё покрыта тайной, на Code Arena появилась ещё одна анонимная модель под названием korrine.

Изначально многие предположили, что это Kimi K3.1, поскольку перед выпуском Kimi K3 считалось, что она тестировалась под кодовым именем kivine. Kivine и korrine имеют схожую структуру, что и вызвало ассоциации.

Однако, первоначальный источник информации позже добавил, что ранее известная новая модель от Moonshot, возможно, соответствует другому кодовому имени adamant-ananke. Korrine также может принадлежать другой китайской команде, например, Qwen.

В комментариях некоторые также указывают на MiMo V3.

Почему производители больших моделей любят «менять вывеску»?

Анонимное тестирование становится важным этапом перед официальным выпуском больших моделей.

Скрытие производителя и модели на Arena позволяет максимально ослабить предвзятость, вызванную брендом. Пользователи не видят личность модели и могут выбирать только на основе фактического вывода, а накопленные результаты сравнений также ближе к реальному пользовательскому опыту.

OpenRouter предоставляет другую среду тестирования.

Разработчики подключают модель к различным кодирующим агентам, заставляя её работать в реальных репозиториях, последовательно вызывать инструменты и обрабатывать задачи программной инженерии, длящиеся несколько часов. Стабильность контекста, надёжность вызова инструментов, способность модели не зацикливаться или не сбиваться с пути в длительных задачах — всё это быстро выявляется при интенсивном использовании.

Для производителей моделей это эквивалентно публичному стресс-тесту. Команда может заранее наблюдать случаи неудач, проверять возможности службы вывода, а также накапливать реальную репутацию до официального выпуска.

Кроме того, «угадывание модели» сейчас всё больше становится маркетинговым инструментом, а интрига с личностью действительно может продлить цикл обсуждения.

Наконец, вернёмся к самой модели. Если Ox Alpha действительно является моделью Flash, чьи способности в программировании уже приближаются к топовому уровню, то куда заведёт полноценная версия с большими ресурсами и более полными возможностями?

Ссылки:

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

Статья из официального аккаунта WeChat «Машинный разум» (ID:almosthuman2014), автор: следит за ИИ.

Связанные с этим вопросы

QКакая новая анонимная модель ИИ появилась на OpenRouter и каково её популярное название в Китае?

AНа платформе OpenRouter появилась новая анонимная модель под названием Ox Alpha. Китайские пользователи дали ей более простое и запоминающееся название — «牛来» (Niú Lái), что можно перевести как «Идёт Бык» или «Бык Пришёл».

QКаковы основные характеристики и возможности модели Ox Alpha («牛来»)?

AСогласно информации с OpenRouter, модель Ox Alpha («牛来») имеет контекстное окно в 1 миллион токенов, поддерживает ввод текста, изображений и видео, а также обладает возможностью вызова инструментов (tool calling). На момент публикации статьи модель была полностью бесплатной.

QВ чём проявились сильные стороны модели Ox Alpha в ходе тестирования?

AМодель Ox Alpha проявила себя особенно хорошо в тестах на программирование. В одном из предварительных тестов на платформе DeepSWE, которая проверяет способность к реальной инженерии ПО (чтение репозитория, поиск и исправление ошибок, запуск тестов), модель успешно выполнила 8 из 10 задач, что соответствует результату в 80%. Эти результаты указывают на её высокий потенциал в области программирования, близкий к текущим топовым моделям для кода.

QКакая компания является основным «кандидатом» на создание модели Ox Alpha согласно анализу в статье?

AОсновная гипотеза, представленная в статье, указывает на китайскую компанию Zhipu AI (智谱AI) как на разработчика модели Ox Alpha. Анализ основан на нескольких совпадениях: идентичном количестве визуальных токенов с моделью GLM-5V-Turbo, фиксированной разнице в количестве текстовых токенов с GLM-5.3, схожем стиле ответов и способе работы Agent. Предполагается, что Ox Alpha может быть ещё не выпущенной моделью GLM-5.3 Flash или её мультимодальной версией.

QПочему разработчики моделей ИИ проводят анонимное тестирование под «псевдонимами»?

AСогласно статье, анонимное тестирование (или «тестирование под псевдонимом») преследует несколько целей. Во-первых, оно позволяет получить более объективные оценки, исключая предвзятость пользователей, связанную с брендом модели. Во-вторых, это форма стресс-тестирования в реальных условиях (например, при интеграции в агенты для программирования), которое помогает выявить слабые места до официального релиза. В-третьих, создание интриги и «игры в угадайку» вокруг личности модели стало дополнительным маркетинговым инструментом, продлевающим дискуссию в сообществе.

Похожее

Главный инвестиционный директор Bitwise Мэтт: Если у вас сейчас 0% крипто-активов, это означает, что вы активно смотрите на рынок вниз

Мэтт Хауган, главный инвестиционный директор Bitwise Asset Management, в интервью Milk Road подчеркивает, что несмотря на падение крипторынка на 50% с пиков, Уолл-стрит усиливает вовлеченность. Ключевые тезисы: **Основные инсайты:** * **0% криптоаллокации — это активный медвежий взгляд.** При глобальной капитализации акций в ~$110 трлн и крипто в $2.5 трлн нейтральный вес должен составлять около 2%. Отсутствие позиции — это сознательное решение против рынка. * **Медвежий рынок умирает в апатии.** BTC перестал реагировать на плохие новости (продажи Майкла Сэйлора, проблемы с AI-акциями, задержки CLARITY Act), что сигнализирует об исчерпании продавцов. * **Институции перестраиваются на долгосрочную перспективу.** Крупные управляющие (Wells Fargo, UBS, Morgan Stanley) рассматривают крипто как формирующийся класс активов на 10 лет, не фокусируясь на краткосрочной волатильности. Morgan Stanley одобрил Solana ETF именно на спаде рынка. * **Движение к токенизации активов не остановить.** BlackRock анонсировал токенизированные фонды на блокчейне в неделю задержки голосования по CLARITY Act. Регуляторы отстают, но спрос и экономическая логика (24/7 торговля, глобальный доступ) движут процессом. **Инвестиционные советы:** * **Волшебные 5%.** Аллокация до 5% в криптоактивы исторически давала значительный прирост доходности портфеля почти без увеличения общей волатильности («бесплатный обед»). * **DCA vs единовременная покупка.** DCA (усреднение стоимости) — это поведенческая страховка от панических продаж. Но с точки зрения абсолютной доходности, учитывая потенциал роста, оправдано ускоренное построение позиции. * **Видение по ETH.** Целевая цена Bitwise для Ethereum — $8000, основанная на его лидирующей позиции в токенизации и экосистеме стейблкоинов. **Вывод:** Рынок переходит в новую фазу, где институциональное принятие и развитие базовых технологий (токенизация RWA, цепи) становятся более важными драйверами, чем краткосрочные ценовые движения или политическая неопределенность.

marsbit50 мин. назад

Главный инвестиционный директор Bitwise Мэтт: Если у вас сейчас 0% крипто-активов, это означает, что вы активно смотрите на рынок вниз

marsbit50 мин. назад

Только что стартовал первый в мире теннисный матч человек-робот. Робот совершил невероятное спасение мяча, ошеломив Чжэн Цзе

Глобальный первый в истории теннисный матч «человек против робота» стартовал на 2-м Всемирном спортивном фестивале человекоподобных роботов. Китайский робот Galaxy AI от компании Galaxy General столкнулся с известной теннисисткой Чжэн Цзе. В ходе одиночного и парного матчей робот продемонстрировал навыки подачи, ударов справа и слева, активного перемещения по корту и даже встал после падения, вызвав всеобщее восхищение. Эта игра знаменует собой прорыв в развитии воплощенного искусственного интеллекта (embodied AI) в Китае. В отличие от игр в шахматы или го, таких как AlphaGo, теннис представляет собой экстремальный стресс-тест в физическом мире, требуя от системы способности к восприятию, принятию решений, управлению движением всего тела и динамическому взаимодействию в режиме реального времени за доли секунды. Ключом к успеху робота является его автономная разработка — крупная модель воплощенного интеллекта «Galaxy Astrabrain». Её инновационная архитектура интегрирует «мозг» (понимание задач и тактическое принятие решений) и «мозжечок» (высокодинамичное управление движениями всего тела) в единую модель, устраняя задержки и потери информации при передаче между слоями. Модель обучалась в два этапа: сначала на «неидеальных» данных о движениях человека-теннисиста для получения базовых представлений, а затем в огромном масштабе в симулированной среде, где множество агентов играли друг с другом. В процессе этого виртуального противоборства и самостоятельного совершенствования у модели проявились навыки, которым её изначально не обучали, например, выполнение растяжек для спасения мяча или подъем после падения. Момент «AstraTennis» символизирует выход ИИ из цифровой сферы в физический мир, демонстрируя способность замкнуть цикл от восприятия и познания до принятия решений и физического выполнения задач. Это знаменует собой важную веху на пути к новому этапу сосуществования кремниевых и углеродных систем, где китайские технологии начинают играть ведущую роль в создании чудес.

marsbit1 ч. назад

Только что стартовал первый в мире теннисный матч человек-робот. Робот совершил невероятное спасение мяча, ошеломив Чжэн Цзе

marsbit1 ч. назад

Срочно, DeepSeek объявляет круглосуточные тарифы на выходных. Теперь работать в выходные выгоднее?

Внезапно DeepSeek объявил об изменении тарифной политики для своего API: с 23 августа все субботы и воскресенья будут считаться периодом «низкого» тарифа, независимо от времени суток. Ранее тарифы делились на пиковые (до 2 раз дороже) и непиковые периоды. Это решение вызвало бурную реакцию. Для разработчиков это выгодно — они могут перенести ресурсоемкие задачи на выходные, чтобы значительно снизить затраты. В соцсетях пользователи уже шутят о том, чтобы выполнять недельную работу за два выходных дня. Однако среди работников появилось беспокойство: не начнут ли компании, стремясь к экономии, пересматривать графики работы? Уже есть примеры из индустрии коротких видео и сообщения от программистов о том, что их компании вводят работу по выходным или сдвигают обеденные перерывы, чтобы использовать более дешевые тарифные периоды на AI-вычисления. Хотя такой подход потенциально снижает прямые расходы на вычисления, многие задаются вопросом о скрытых издержках — например, на координацию команд в нестандартное время. Причины изменения тарифов остаются предметом спекуляций. Одна из версий гласит, что пиковые цены соответствуют времени, когда DeepSeek тренирует собственные модели, а на выходных сотрудники не работают, поэтому цены снижены. Скептики отмечают, что процесс обучения моделей высокоавтоматизирован и не должен зависеть от рабочего графика людей. Новые правила уже вступили в силу. Остается открытым вопрос, насколько широко компании адаптируют свои рабочие процессы под эту новую экономическую реальность.

marsbit1 ч. назад

Срочно, DeepSeek объявляет круглосуточные тарифы на выходных. Теперь работать в выходные выгоднее?

marsbit1 ч. назад

AI-платежи: главный тёмный конь — возможно, это Coinbase, который дал агенту кошелек

**Coinbase как «тёмная лошадка» в сфере платежей для ИИ** В то время как большинство обсуждает будущее платежей для AI-агентов между традиционными системами (Visa, Stripe) и стабильными монетами, данные Coinbase показывают иной расклад. По их информации, более 90% транзакций блокчейн-агентов происходит в сети Base (собственный L2 Coinbase), 99% коммерческих сделок агентов осуществляются в USDC, а 97% используют протокол x402. Это делает Coinbase ключевым оператором платежей для агентов. Февраль 2026: Coinbase представил Agentic Wallets — инфраструктуру, дающую агентам собственный цифровой кошелёк и финансовую идентичность. Это фундаментально отличается от подхода Visa или Stripe, которые лишь подключают агентов к существующим платежным сетям. Агент получает автономный адрес для хранения средств (в основном USDC) и совершения транзакций по заданным правилам. Ключевая причина такого подхода — природа взаимодействий между агентами: микроплатежи, высокая частота, полная автоматизация. Традиционные карты неэффективны из-за высоких комиссий, необходимости постоянного ручного подтверждения и сложности с определением ответственной стороны. Собственный кошелёк на блокчейне решает эти проблемы. Coinbase создал полный цикл для таких платежей: сеть Base, протокол x402, кошельки Agentic Wallets и активы (USDC, cbBTC). Это обеспечивает бесшовный опыт, хотя и создаёт зависимость от одной экосистемы. Успех Coinbase во многом стал результатом долгосрочных инвестиций в базовую блокчейн-инфраструктуру (Base, протоколы, инструменты разработчика) ещё до бума экономики агентов. Когда спрос возник, их решения оказались готовы. Вывод: практическое внедрение платежей для ИИ определяется не только борьбой стандартов, но и доступностью готовой к использованию инфраструктуры. Coinbase, имея такую инфраструктуру, первой захватила значительную долю этого нового рынка.

marsbit2 ч. назад

AI-платежи: главный тёмный конь — возможно, это Coinbase, который дал агенту кошелек

marsbit2 ч. назад

Далио предупреждает о дисбалансе спроса и предложения на гособлигации США: золото и биткойн могут стать активами для хеджирования долгового кризиса

В своей книге «Как страны становятся банкротами: большой цикл» Рэй Далио описывает механизм, по которому развивается кризис государственного долга, когда спрос и предложение на долговые обязательства становятся несбалансированными. Он указывает на три текущих события: продажу Японией части казначейских облигаций США, рост доходности американских гособлигаций при слабеющем долларе и ограниченные закупки казначейских бумаг Минфином США. Эти события соответствуют его модели. Далио сравнивает кредитную систему с кровообращением, а чрезмерные долговые платежи — с бляшками в сосудах. Когда долговое бремя становится неподъемным, возникает проблема рефинансирования: кредиторы не хотят продлевать долги, что ведет к росту процентных ставок или вынужденному печатанию денег центральным банком, вызывающему инфляцию и обесценивание валюты. Он выделяет три ключевых индикатора надвигающегося кризиса: 1) соотношение выплат по долгу к государственным доходам, 2) объем предложения облигаций против рыночного спроса, 3) масштабы денежной эмиссии ЦБ для покупки госдолга. На примере США Далио показывает серьёзность проблемы: доходы $5.5 трлн, расходы $7.5 трлн, дефицит $2 трлн, госдолг $32 трлн (600% доходов). Ежегодные выплаты по процентам — $1 трлн, а с учётом рефинансирования $10 трлн основной суммы долга потребность в финансировании достигает $11 трлн. В качестве решения он предлагает «трехсоставной план 3%»: сбалансированное сокращение расходов, увеличение налогов и снижение процентных ставок, чтобы уменьшить дефицит до 3% ВВП. Далио утверждает, что аналогичные проблемы существуют в Великобритании, ЕС, Китае и Японии. В качестве хеджирования рисков долгового кризиса и обесценивания фиатных валют он рекомендует инвесторам диверсифицировать активы, недостаточно инвестировать в облигации, иметь сверхнормативную долю в золоте (10-15% портфеля) и небольшую долю в биткойне.

marsbit2 ч. назад

Далио предупреждает о дисбалансе спроса и предложения на гособлигации США: золото и биткойн могут стать активами для хеджирования долгового кризиса

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片