匿名牛來大模型被扒出智譜血緣，也有人懷疑Cursor拿開源GLM訓的

這兩天，AI圈已經快把它扒了個底朝天。目前討論度最高的模型廠商候選人，一是智譜，二是谷歌。猜智譜的人已經開始驗Tokenizer、測視頻token消耗、找API報錯，恨不得給模型做一套數字DNA鑑定。猜谷歌的人則主要盯著DeepMind員工最近的發言，以及那個遲遲沒有正式露面的Gemini 3.5 Pro。牛來大模型其實叫Ox Alpha。因為Ox就是“牛”，又正趕上最近《牛來》梗火遍互聯網，國內網友乾脆給它起了個親切的名字叫“牛來大模型”。8月20日，它突然以匿名模型的身份出現在OpenRouter上，OpenRouter只說它來自一家暫時保持匿名的第三方提供商。它有104.

86萬token上下文，單次最多吐出13.1萬token，能讀文本、圖片和視頻，專門盯著代碼、長週期Agent和複雜推理。而且OpenCode隨後宣佈，Ox Alpha上線OpenCode Go，連續數天幾乎不限量免費使用，而且不計入用戶原本的Go額度（公開討論中甚至出現了每天100萬億token級別服務容量的說法）。於是開發者們拿著代碼庫、終端和各種刁鑽任務，一擁而上去給它出題。然後紛紛猜測： 牛來啊牛來，你到底是誰家的大模型？為啥猜是這兩家的？大家之所以猜牛來大模型是智譜或谷歌的，是因為它在中文深度理解、超長上下文處理或多模態融合上展現出了這兩家公司的模型特色。

而且在底層工程細節上暴露出了相似的技術指紋。為啥猜是智譜的？智譜是這場猜謎遊戲中的領先大熱門。網友已經從牛來大模型的分詞器、視頻編碼方式一路扒到了API服務層。先來看tokenizer。tokenizer負責把輸入內容切成模型能夠處理的token。不同模型家族往往採用不同的詞表和切分邏輯，所以面對一些刻意設計的文本時，token數量會留下較穩定的“指紋”。有測試者拿不同Prompt對Ox Alpha和多款模型進行比較，結果發現，Ox Alpha與GLM-5.3的token計數呈現高度一致的關係。一組流傳較廣的測試中，同樣一段混合了中英文、代碼和emoji的文本，GLM-5.3與GLM-5.

2都計算出68個token，Ox Alpha則顯示143個。多出來的75個token，恰好能夠由模型外部附加的一段隱藏System Prompt解釋。另有測試者使用25組不同Prompt進行驗證，也觀察到了類似的固定偏移關係。後面的多模態指紋更有意思。文本模型可能通過蒸餾、後訓練或者System Prompt模仿另一款模型的回答習慣，視頻編碼和token預算卻涉及多模態輸入進入模型前的工程設計。有研究者專門製作了4段受控測試視頻，然後分別交給Ox Alpha和幾款多模態模型，觀察系統為視頻分配多少輸入token。

結果Ox Alpha和GLM-5V-Turbo在多項特徵上出現了高度相似的token預算。其中包括視頻幀率變化後採樣策略基本不受影響、視頻時長增加時token消耗約以每秒147個token的速度增長，以及每幀分辨率變化對應的token縮放方式。在4段控制視頻上，兩者測出的額外token預算甚至能夠逐項對上。測試中拿來比較的MiMo、Qwen和GLM-4.6V等模型，都呈現出了不同特徵。此外還有API服務層留下來的蛛絲馬跡。社區有人故意給Ox Alpha傳入異常參數，捕捉到了類似[1210] The temperature parameter is illegal的錯誤信息。

類似錯誤碼、參數限制以及中英文混排的返回方式，也被認為與智譜相關服務存在較高相似度。甚至還有用戶聲稱，在模型的推理輸出中捕捉到過“trained by Z.ai”這樣的殘留信息。不過這一條目前主要來自社區截圖和二手轉述，證據等級明顯低於前面的Tokenizer和視頻token測試，現階段更適合當作彩蛋來看。還有一個背景，讓“智譜說”顯得更加順理成章。今年2月，OpenRouter曾經上線另一款匿名模型Pony Alpha，當時大家也圍著它猜了半天。最後OpenRouter揭曉答案，Pony Alpha就是GLM-5的早期測試版本。

所以看到Ox Alpha以後，不少人的第一反應就是—— 智譜，你又來了？谷歌突然成“認牛大會”熱門人選 原本智譜的線索一路領先，結果這兩天，劇情又拐向了谷歌。的確，Ox Alpha公開出來的產品畫像，確實容易讓人聯想到Gemini。1M級超長上下文、原生圖像和視頻輸入、面向長期Agent任務、強調複雜代碼工程和工具調用，這些都是Google過去幾代Gemini持續重點投入的方向。而谷歌此時恰好還有一款遲遲沒有正式公佈的Gemini Pro。今年Google I/O期間，谷歌曾經給出Gemini 3.5 Pro“Coming next month”的預期，後續發佈時間一拖再拖。

直到現在，外界依舊在等待新的Gemini Pro旗艦型號。關於它的發佈節奏、內部測試和產品調整，也出現過多輪爆料。主要是Google和DeepMind員工這兩天的社交媒體動態，也開始瘋狂給網友提供想象空間。例如Google DeepMind研究員Evan Otero在相關討論中發了“Gemini”，隨後又說了一句“如果Ox Alpha就是我們一路遇到的朋友呢”。當然，這兩條發言都沒有明確表示“Ox Alpha就是Gemini”。但放在全網瘋狂猜模型身份的背景下，很快被社區解讀為一次vague posting。

Techmeme彙總的社媒討論裡，還有不少開發者注意到，近期Gemini團隊成員突然密集談論Gemini以及下一代模型，也有人因此把牛來大模型與Gemini 3.5 Pro甚至Gemini 4聯繫起來。於是網上迅速分成兩派—— 一派拿著Tokenizer和視頻token賬單喊“這明明就是GLM”。另一派指著DeepMind員工的帖子說“Google你別演了”。目前沒有公開證據能夠支持這種說法，但這也說明，僅憑模型外部行為判斷開發者身份越來越困難。尤其在蒸餾、模型融合、後訓練以及第三方推理服務越來越普遍以後，“模型是誰訓練的”和“模型在哪裡部署”甚至都可能是兩道題。

一頭免費牛，把全世界程序員都吸過來了 拋開身份謎題，牛來大模型自己也足夠有戲。首先是規格。1M上下文意味著，一次Prompt理論上能夠塞進去整個大型代碼倉庫、數百頁文檔，或者一長串Agent運行記錄。131K最大輸出也遠超普通聊天場景。再加上圖片和視頻輸入、工具調用以及強制推理模式，Ox Alpha從一開始瞄準的就是代碼Agent和長週期任務。目前OpenCode公開數據顯示，牛大勞模模型已經累計出現250B token級別的使用量，擁有約8500名獨立用戶和超過11萬次完成會話。

Stripe CEO Patrick Collison也親自上手試了一遍後也表示“It’s very impressive.” 一些小規模代碼測試更把它推上了風口。一項包含10個真實軟件工程任務的社區測試裡，Ox Alpha完成8個，得到80%的結果。同一組任務裡，Fable 5為65%，GLM-5.3為62%，GPT-5.6 Sol為52%。需要強調的是，這只是10道題的小樣本社區測試，不屬於官方Benchmark，也遠遠不足以證明Ox Alpha綜合能力已經超過這些旗艦模型。而另一邊，唱反調的人也不少。Abacus.

AI CEO Bindu Reddy公開表示，他們測試後發現Ox Alpha表現低於預期，一些指標只達到較早一代模型左右的水平。沃頓商學院的教授Ethan Mollick也表示，驚豔程度一般般啦～ 還有開發者拿自己的私有Benchmark測試以後認為，它在低推理強度下表現一般；視覺任務中，也有人發現它明顯弱於Gemini系列。所以眼下對Ox Alpha最準確的描述，可能還是—— 一款某些代碼和Agent任務表現極亮眼、規格極激進，同時評測結果分歧也極大的匿名模型。免費，再加神秘身份，給它額外套了一層流量Buff。

One More Thing 另一種調侃稱，也有可能是Cursor拿智譜模型自己訓了一遍。然後套了個牛頭（？） 至於答案，大概率不會藏太久。畢竟按照OpenRouter最近幾次Alpha模型的劇情發展，匿名期結束之後，總得有人出來牽牛回家。哞—— 參考鏈接：[1] https://openrouter.ai/api/v1/models[2] https://opencode.ai/docs/zen/[3] https://www.reddit.

com/r/singularity/comments/1vufbx1/ifingerprintedoxalphasametokenizerasglm53/[4] https://www.businessinsider.com/ox-alpha-ai-model-mystery-2026-8[5] https://openrouter.ai/models?fmt=cards&inputmodalities=video&q=amazon[6] https://ox-alpha-evidence-production.up.railway.

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