摘要： 2026 年 8 月 20 日，一个没有官方身份声明的推理模型以 stealth/ox-alpha 出现在 OpenRouter，OpenCode 同步接入并宣传近乎无限免费额度。约 100 万 token 上下文、文本+图片+视频输入、工具调用，预览期完全免费——社区热度瞬间拉满。本文基于 OpenRouter 官方页面、OpenCode 公告与社区指纹测试，讲清它是什么、表现如何、值不值得薅，以及「保留但不训练」背后的真实数据隐私风险。
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一、它是什么？核心规格

  • 模型 ID：OpenRouter 上为 stealth/ox-alpha；OpenCode 侧有 Free / Zen 相关标识（如 x-preview-f-free 等）。
  • 定位：推理模型，面向编码、持续 Agent 工作与生产级工作负载，强调长程软件工程、复杂推理以及「文本 + 视觉」混合工作流。
  • 上下文：1,048,576 tokens（约 100 万）。
  • 最大输出：约 131,072 tokens。
  • 输入模态：文本、图片、视频（音频请求通常被拒）。
  • 能力：工具调用（function calling）、结构化输出（JSON，无强制 schema）、推理强度可调（默认偏高）。
  • 定价：预览期 $0 / M input + $0 / M output（完全免费）。
  • 发布时间：2026 年 8 月 20 日。
  • 开发者：官方写明为匿名第三方提供商。OpenRouter 只负责路由，不拥有、不开发、不运营该模型。权重未公开，无法本地部署。
OpenRouter 页面明确写着：
Prompts and completions are retained by the provider and are not used for training（提示和补全由提供商保留，但不用于训练）。
其他使用受 Stealth Model Terms 约束。

OpenCode 侧则强调 Zero Data Retention、近乎无限额度，并声称有每日约 100 万亿 token 级容量；免费期约一周（从 8 月 20 日起算，OpenRouter 部分消息指向 8 月 24 日前后，OpenCode 侧可能稍长）。

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二、为什么叫「神秘隐匿模型」？社区猜测

没有官方身份声明。系统提示要求模型只自称 ox-alpha, developed by an undisclosed organization，拒绝认领 GPT / Claude / Gemini / Grok / GLM / Qwen 等品牌。

社区通过 tokenizer 指纹、错误码字符串、视频 token 预算、代码风格等多维度探测，目前证据最集中的方向是 Z.ai（原智谱）的 GLM 系列（尤其是 GLM-5.x 多模态变体）。多组独立测试显示 tokenizer 匹配度极高，错误信息也高度相似。也有人提过小米 MiMo、微软 MAI 等可能，但 GLM 方向证据相对更集中。截至 2026 年 8 月下旬，官方仍无人认领。

这种「先匿名上线、免费测流量、再正式发布」的打法，在相关实验室中已出现过多次。

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三、实际表现与热度

早期社区小样本（如 DeepSWE 子集）一度给出很高分数；后续更完整测试显示它与 GPT-5.6 等前沿模型大致持平，编码与 Agent 场景表现亮眼，但并非全面碾压。

热度极高：OpenCode 侧几天内出现数万到数十万用户、数百万 session、数万亿级 token 处理量，迅速冲到平台近期使用前列。Stripe CEO Patrick Collison 等也公开称「非常 impressive」。多个 Agent 工具已大量调用该模型。

适合场景： 大代码库理解与修改、长上下文 Agent 任务、需要看图/视频的开发工作流。 不适合： 对延迟极敏感、或需要严格身份认证与合规证明的生产环境。

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四、是否值得薅羊毛？

短期个人 / 非敏感场景：值得

  • 完全免费 + 额度宽松 + 100 万上下文 + 多模态 + 工具调用，预览期内性价比极高。
  • 对个人开发者、学习、开源项目、原型验证、非核心代码实验，几乎没有理由不用。
  • OpenCode 终端 Agent 接入顺滑，适合直接跑真实编码任务。

明确时间窗口

免费预览大约一周左右（OpenRouter 消息多指向 8 月 24 日前后，OpenCode 侧可能到 8 月 26–27 日）。之后定价未知，模型也可能下线或改价。

不适合的场景

  • 公司私有代码库、客户数据、密钥、内部文档、任何敏感或高合规要求的内容。
  • 需要长期稳定 SLA、明确合同责任的生产环境。
  • 对数据去向有严格审计要求的团队。
结论： 个人玩玩、测能力、做非敏感实验——可以赶紧用；把公司核心资产丢进去——不建议。

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五、数据隐私风险（重点）

这是最需要警惕的部分。

1. OpenRouter 路径

官方明确：提示词和补全会被提供商保留，只是「不用于训练」。

「保留」≠「零保留」。匿名提供商持有你的数据，你无法知道存放位置、保留时长、是否可能被内部查看、是否会因法律要求被调取。Stealth 通用条款还可能赋予更宽的权利。

2. OpenCode 路径

OpenCode 宣传 Zero Data Retention，并声称对部分模型有零保留协议。但社区与报道指出，OpenRouter 与 OpenCode 对同一模型的政策表述存在差异。真正严格的零保留（内存中处理、不落盘、不长期日志）很难独立验证；有人质疑「ZDR」更多是营销表述。

3. 匿名带来的合规问题

提供商身份未知 → 难以签订符合 GDPR 等要求的数据处理协议、难以确认数据跨境流向、难以完整记录处理活动。在欧洲等地区，合规团队几乎无法合法把敏感数据送进这条链路。

4. 其他现实风险

  • 指纹若指向中国实验室，数据可能位于相关司法管辖区内。
  • 免费期结束后，政策可能变化。
  • 安全护栏未充分公开审计，有人报告部分限制较弱。
  • 任何「不训练」承诺都是单方声明，缺乏第三方审计。

实用建议

  • 只发脱敏、可公开的内容。
  • 绝不发送密钥、客户 PII、专有算法核心、未脱敏代码库。
  • 优先走 OpenCode 官方声明的零保留路径（仍需自行判断风险）。
  • 企业使用前必须法务评估；个人用户也建议最小化数据。
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六、如何快速上手

  1. 1. OpenRouter：注册获取 API Key → 模型选 stealth/ox-alpha → 使用 OpenAI 兼容接口或 Playground。
  2. 2. OpenCode（编码场景更推荐）：安装后 /connect 选 OpenRouter 或 OpenCode Zen，选择 Ox Alpha Free 相关模型。当前额度通常很慷慨。
  3. 3. 也有第三方聊天站、Agent 桥接工具已支持。
使用前请以 OpenRouter 模型页 与 OpenCode 最新文档为准——Stealth 模型可能随时下线或改价。

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七、总结

Ox Alpha / 0x-alpha 是一次典型的「匿名前沿模型免费测水」：规格漂亮（100 万上下文 + 多模态 + 编码向）、表现够用、热度爆炸，但身份成谜、数据至少在 OpenRouter 路径会被保留、免费窗口很短。

场景建议
个人非敏感实验、编码试玩值得，窗口有限，尽快
有隐私 / 合规要求的内容不值得用真实数据试
企业生产 / 客户数据不建议

羊毛有限，风险真实存在。用免费算力换取对前沿模型的体验可以，但请把「数据可能被匿名方长期持有」写进决策清单。免费结束后，真正的定价与官方身份揭晓，才会决定它是否能从「神秘试玩品」变成可长期依赖的工具。

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信息截至 2026 年 8 月 24 日左右。Stealth 模型随时可能下线或改价，使用前请以 OpenRouter / OpenCode 最新页面为准。