神秘 AI 模型 Ox Alpha 登場：100萬 Token 免費測試，幕後開發者三大猜測

神秘 AI 模型引發市場轟動

喺人工智能技術競爭日益激烈嘅年代，各大科技公司往往會透過非正式途徑測試未發布嘅技術。8月20日，一個名為 Ox Alpha 嘅全新人工智能模型突然以「隱藏模式」（Stealth Model）姿態登陸 AI 模型平台 OpenRouter 以及 OpenCode 。呢個模型宣稱專為程式編寫、持續性代理工作（Agentic Work）及生產環境工作負載而設計，並且喺預覽期間完全免費開放俾公眾使用。

令到整個科技界震驚嘅地方，並唔單止係免費提供服務，而係 Ox Alpha 展現出極之龐大嘅運算資源。根據平台資料顯示，呢個模型具備處理每日高達 100 萬億個 Token 嘅能力，並且支援高達 100 萬個 Token 嘅上下文窗口（Context Window）。由於目前全球只有極少數頂尖人工智能實驗室擁有如此龐大嘅運算資源，Ox Alpha 嘅出現隨即喺網絡上引發強烈討論，各界紛紛透過技術特徵去推測到底邊一間科技巨頭係幕後黑手。

咩係 Ox Alpha？核心功能與技術規格解析

要理解點解 Ox Alpha 能夠引起如此大嘅關注，我哋必須先拆解佢嘅技術規格以及實際應用潛力。

1. 百萬 Token 上下文窗口（Context Window）

Ox Alpha 最引人注目嘅規格，係佢提供高達 1,048,576 個 Token 嘅上下文窗口，以及最高 131,072 個 Token 嘅輸出限制。對於一般讀者而言，100 萬個 Token 意味着用家可以一次過將幾本厚重嘅參考書、整間公司嘅財務報告，甚至係極度複雜嘅軟件源代碼（Source Code）完整輸入到模型當中，而毋須分件處理。呢種長視角（Long-horizon）嘅處理能力，對需要處理大量數據嘅軟件工程師及數據分析師極具吸引力。

2. 強大嘅多模態輸入（Multimodal Input）能力

目前市場上許多針對程式編寫嘅模型主要只支援純文字處理。然而，Ox Alpha 原生支援文字、圖像甚至影片（Video）輸入。呢項規格代表模型可以理解視覺資訊，例如開發者可以直接上載一段應用程式操作影片，要求模型重寫相關嘅程式碼，大幅提升實際生產環境中嘅工作效率。

3. 日均 100 萬億 Token 嘅驚人運算力

Ox Alpha 宣稱能夠每日處理高達 100 萬億個 Token。呢個數字反映出幕後營運者擁有極度龐大嘅伺服器群組及繪圖晶片（GPU）算力支援。以目前主流嘅硬件成本計算，要維持如此高流量嘅免費測試，需要數以十萬計嘅頂級 GPU 同時運作，亦係分辨幕後開發者身份嘅重要線索。

邊個係幕後黑手？市場三大技術推測

由於開發者選擇保持匿名，各界技術人員及分析師紛紛透過模型嘅輸出特徵、運算數學模型（Tokenization Math）及安全限制等蛛絲馬跡進行「起底」。目前市場上主要有三個最有可能嘅猜測方向。

猜測一：中國智譜 AI（Zhipu AI）嘅 GLM 模型升級版

目前最多技術證據指向中國人工智能公司智譜 AI（Zhipu AI）及其 GLM 模型系列。根據 AI 分析員 Andrew Curran（Andrew Curran）及各大討論區嘅分析，有以下幾點支持呢個推論：

• 測試習慣： 中國 AI 實驗室一直有使用「Alpha」代號進行實時測試嘅習慣。智譜 AI 之前就曾經以 Pony Alpha（Pony Alpha）嘅名義測試過 GLM-5 模型。
• 技術特徵脗合： Ox Alpha 嘅影片編碼流程、分詞器（Tokenizer）計算方式，甚至逐字回應嘅特徵，都同智譜 AI 嘅架構極度相似。
• 評測成績相近： 喺第三方排行榜 Kingbench（Kingbench）上，Ox Alpha 取得 87.5% 嘅分數，緊隨 GLM-5.3 嘅 91.25% 之後。考慮到現有公開版本嘅 GLM-5.3 缺乏原生視覺及影片能力，Ox Alpha 極有可能係 GLM 系列嘅未發布大幅升級版。
• 硬件實力： 智譜 AI 擁有足夠運算資源，該公司目前運行多個由一萬張 GPU 組成嘅運算叢集，並剛啟動一個高達 1吉瓦（1GW）容量嘅數據中心，絕對有能力應付龐大流量。

猜測二：微軟（Microsoft）未曝光嘅 MAI 2 模型

8月21日，網絡上出現另一派具說服力嘅技術分析，將矛頭指向美國科技巨頭微軟（Microsoft）。主要理據在於 Ox Alpha 所使用嘅底層技術細節：

• 分詞器（Tokenizer）特徵： 分詞器扮演著將人類輸入嘅文字轉換為 AI 模型可以理解嘅數字編碼嘅關鍵角色。技術人員發現 Ox Alpha 使用嘅係名為 cl100k_base 嘅位元組對編碼（BPE）分詞器。呢個技術最初由 OpenAI 研發。
• 排除中國廠商可能性： 由於地緣政治、語言處理習慣及技術標準差異，中國開發嘅頂尖 AI 模型為咗更有效處理中文字元，通常會自行研發分詞器，而唔會直接採用 OpenAI 嘅標準。呢項發現成為一個強烈嘅反證，幾乎排除了大部分中國實驗室嘅可能性。
• 微軟技術血脈： 目前符合呢項分詞器特徵，又擁有龐大算力嘅未發布模型，最有可能屬於微軟即將推出嘅 MAI 2（或 Phi 模型系列分支），部分分析亦將 IBM 嘅 Granite 模型列為冷門猜測之一。

猜測三：DeepSeek 或 SpaceXAI 嘅可能性

除咗上述兩大陣營，市場亦有聲音討論其他具備足夠算力嘅機構。

• DeepSeek： 該公司嘅 V4 模型最初亦以 Hunter Alpha 嘅名義推出，符合「蒙面」測試嘅作風。不過，DeepSeek 近期調高了 V4-Flash 模型嘅價格，顯示其運算資源未必足以支撐 Ox Alpha 如此巨大嘅免費吞吐量。此外，其技術特徵亦同 Ox Alpha 有明顯差異。
• SpaceXAI 與 Grok 模型： 雖然該機構擁有足夠運算力，但有測試人員發現，Ox Alpha 針對中國內部高度敏感政治話題嘅安全審查準則，表現出明顯嘅中國內部數據集訓練特徵，呢一點與總部位於美國嘅 SpaceXAI 原則有所衝突。

Ox Alpha 嘅實際應用情境與安全私隱考量

面對如此強大且免費嘅 AI 工具，企業及個人用家喺應用時必須保持理性，並深入了解相關嘅實用價值與潛在風險。

適合嘅應用情境

1. 大規模程式碼審查（Code Review）： 受惠於 100 萬 Token 嘅上下文窗口，軟件工程團隊可以利用 Ox Alpha 進行系統級別嘅錯誤排查。
2. 多語言及跨模態翻譯： 企業可透過輸入宣傳影片及文案，要求模型同步進行多語言本地化（Localization）及字幕生成。
3. 自動化代理系統（AI Agents）開發： 結合其強大嘅推理能力，適合用於建立能夠長時間自主執行任務嘅 AI 代理，例如全天候嘅客戶服務排解系統。
4. 複雜數據對比與分析： 商業用戶可以同時輸入多份過百頁嘅市場研究報告及財務報表，要求 Ox Alpha 進行深度交叉比對，並以結構化嘅格式輸出結果，協助管理層進行決策。
5. 視像教材及指引轉換： 教育機構或企業人力資源部門，可以將教學影片輸入到模型當中，直接生成包含時間軸嘅詳細文字筆記或考核問卷，大幅節省人手處理時間。

網絡安全與數據私隱風險

雖然免費資源相當吸引，但「隱藏模式」同時帶嚟嚴重嘅數據安全隱患。

• 數據保留政策差異： 根據技術指南指出，若透過 OpenCode Zen 接入 Ox Alpha，系統標榜零數據保留。然而，若透過 OpenRouter 平台使用，平台聲明雖然供應商唔會將數據用於模型訓練，但會保留用戶嘅提示詞（Prompts）及生成結果（Completions）。
• 機密外洩風險： 由於幕後營運者身份不明，企業絕對唔應該將包含公司機密、客戶個人資料或未公開嘅專利代碼輸入至 Ox Alpha 進行測試。網絡安全人員亦發現該模型喺處理邊界安全守則時缺乏足夠防護。分析建議，用家只應該使用經過除名及淨化（Redacted）嘅數據集進行功能評估。

人工智能市場嘅「蒙面」測試趨勢

Ox Alpha 嘅出現，揭示了目前 AI 行業一個重要趨勢：透過第三方 API 平台進行匿名壓力測試。對於頂尖科技實驗室而言，喺正式發布新一代旗艦模型前，喺真實環境中收集邊緣案例（Edge Cases）及系統負載數據係必不可少嘅步驟。透過匿名發布，開發者可以喺毋須承擔品牌公關風險嘅情況下，獲取全球開發者嘅免費算力測試及真實使用反饋。不論 Ox Alpha 最終屬於中美邊一間科技巨頭，呢種競爭模式反映出目前生成式 AI（Generative AI）技術正處於運算力與模型效能高速迭代嘅黃金時期。

相關事實整理：Ox Alpha 規格與特徵比較一覽

為方便讀者快速掌握資訊，以下為 Ox Alpha 嘅核心規格及目前市場猜測整理：

總結

綜合各方資訊及技術分析，Ox Alpha 作為一個擁有百萬 Token 處理能力及多模態輸入嘅神秘 AI 模型，無疑為開發者提供咗一個效能強大嘅免費測試工具。目前市場證據雖然存在分歧，部分指向中國智譜 AI（Zhipu AI），亦有技術特徵暗示可能與微軟（Microsoft）有關，但無論幕後主腦為邊間公司，呢項技術已充分展現未來 AI 處理複雜長視角任務嘅潛力。

對於香港以至亞洲各地區嘅企業與一般用家而言，喺把握免費技術紅利嘅同時，必須審慎評估數據私隱風險。由於營運方身份未明，建議大家喺測試時嚴格篩選輸入資料，確保敏感資訊得到妥善保護。面對日新月異嘅 AI 發展，保持客觀理性嘅態度，方能喺科技浪潮中安全且有效率地提升生產力。