神秘模型 Union Alpha 突袭！上线首日跑掉20亿Token，部分网友实测称性能直逼 Astra

神秘模型 Union Alpha 突袭 继“牛来”Ox Alpha之后，OpenRouter昨晚上又出现了一款身份不明的模型。 当地时间9月16日，OpenRouter 宣布上线匿名模型 Union Alpha。官方将其描述为一款面向研究、编程和智能体工作流的多模态模型，并称其能够在广泛的通用任务中提供“前沿级性能”。 与此前的Ox Alpha一样，Union Alpha没有公布开发团队、参数规模、训练方法和基准测试成绩，而是先以免费模型的形式向用户开放，让开发者在真实任务中“盲测”。 这种带有悬念的发布方式很快吸引大量用户尝试。 OpenRouter 披露，Union Alpha 上线首日处理的 Token 数量已经达到约 20 亿，截至发稿前，Union Alpha 公布的 Token 消耗总量已超过1000亿。 截至目前，OpenRouter 对 Union Alpha的“前沿级”定位仍然只是平台和模型提供方的描述，外界尚未看到足够完整、可复现的第三方测试结果。 从 OpenRouter 公布的信息看，Union Alpha 并不是一款只面向聊天场景的普通大模型。 它拥有 262144 Token，也就是约 256K 的上下文窗口，单次最大输出长度达到131072 Token。模型支持文本和图片输入、文本输出，同时支持工具调用、工具选择和JSON格式输出，目标场景明确指向代码库分析、研究任务和需要连续调用工具的智能体工作流。 目前，Union Alpha在OpenRouter上的输入和输出价格均为零，即用户无需为Token付费。 不过，OpenRouter 将其标记为预览阶段的 Stealth Model，即“隐身模型”：模型由一家选择匿名的第三方提供商开发并运营，OpenRouter只负责路由请求，并不是模型的开发者或所有者。 OpenCode 也已在其 Zen 服务中接入Union Alpha，并表示该模型将在限定时间内免费提供。OpenCode对这一版本给出的说明是，服务商遵循零数据保留政策，不会使用用户数据训练模型。 从参数配置看，Union Alpha 与此前的 Ox Alpha 存在一些相似之处：两者都是匿名上线、免费试用，都强调编程、长周期智能体任务和多模态输入，也都提供了高达131072 Token的最大输出。 不过，Union Alpha的上下文窗口为256K，明显小于Ox Alpha当时的1048576 Token。根据OpenRouter 描述，这款神秘模型的重点是放在了模型本身的推理、编程和工具使用能力上。 OpenRouter给打上的标签——“前沿级性能” Union Alpha 最引人注意的表述，是“frontier-level performance”，即“前沿级性能”。 但OpenRouter目前没有公布支撑这一结论的具体数据。模型页面上没有SWE-bench、Terminal-Bench、GPQA、ARC-AGI等常见基准测试成绩，也没有列出与GPT-6 Astra、Claude Opus 5或Fable 5.1的直接对比。 模型架构、参数数量、是否采用MoE、训练数据截止时间以及推理资源配置，同样没有公开。 因此，更准确的判断是：Union Alpha 被定位为一款面向前沿任务的模型，但尚不能仅凭产品介绍，就认定它已经达到当前头部闭源模型的水平。 该模型发布后，在x、reddit 等平台引发大量围观和热议，闲不住的网友们肯定要先测一测呀。 在x上，有用户测试了该神秘模型，然后表示，用下来真的很聪明，而且有视觉能力，说话风格也特别像 GPT。 但也有用户测试过表示，Union Alpha 的速度极其缓慢，在 DeepSWE 中的性价比略优于 Opus 5 和 GLM-5.3。他写道： “即使在 OpenRouter 中，使用仅 262k 上下文窗口，Union Alpha 的速度也极其缓慢，尽管它在 DeepSWE 中的性价比表现非常出色，仅略优于 Opus 5 和 GLM-5.3。我已经看到很多人说它是 GLM 系列模型，他们将其与 GLM-5.3 Flash 进行比较，得到了类似的结果。” x用户 Mike Gannotti 和其团队一同运行了 SMF Official A 测试（共 157 项测试，仅供参考）。Union Alpha 得分：136/157 (86.6%)，零错误，成本 0 美元，随后他表示，推理和工具方面都完美无缺，问题出在代码编写上。 “它比本地版本 Qwen3.8-Flash-Next (137/157) 低 1 分，比 Hy4 预览版高 4 分。它不是 Grok。它是一个可用的免费终端，拥有原生工具、简洁的代码语法基础，以及一个功能强大的写作套件。我们并没有猜到供应商是谁。社区指纹识别只是传言。” 此外，Mike Gannotti他们还对比了该模型与ox 模型的一些性能，最终结论是：Union 在编码/数学/推理方面这几个方面表现更好。Ox 的写作能力更强，上下文信息窗口也更长。 部分早期测试者认为，Union Alpha在生成完整应用、理解图片和连续修改代码方面表现不错。 名为Ananth 的用户强调，Union Alpha在 DeepSWE 上得分 74，与 GPT-6 Astra 匹配。目前免费 + 零数据保留。在 Terminal-Bench v4 上的表现约为 50%，每任务成本为 1.5~2 美元。 一名开发者使用 Union Alpha 与 OpenCode 搭建完整应用，并特别强调整个模型调用过程没有产生Token费用。 Cline 社区也开始提供该模型，并将其描述为支持256K上下文、图像输入和智能体编程的免费模型。 但也有用户对它的实际智能体能力持保留态度。 在Reddit的讨论中，有测试者根据问答内容推测，其知识截止时间可能在2026年初附近；还有人认为，模型在普通问答和代码生成中表现尚可，但仅凭几轮对话很难判断它能否稳定完成长周期任务。 Reddit 网友 olafurara 表示，模型在真实任务中的表现令其沮丧，还需要继续测试。 另一名用户则称，自己在 OpenCode 中试用时，Union Alpha 一直停留在思考状态，没有返回任何结果。 此外，还有x用户表示，对这款模型比较失望，因为连糖果测试都过不了。 这也是匿名模型最容易制造误判的地方：一个模型能够生成结构完整的代码，或者一次性搭建出看起来不错的网页，并不等于它能够在大型代码库中持续工作数十分钟，正确使用工具、处理报错、运行测试，并在多轮修改后不破坏原有功能。 Union Alpha 会是谁？ 和Ox Alpha刚出现时一样，Union Alpha的真实身份很快成为讨论焦点。 目前比较常见的猜测包括：尚未发布的 Claude Opus更新、OpenAI 正在测试的新模型 GPT-6 Sol，以及 Mistral 等厂商的新一代旗舰模型。 在 x 上，有用户表示Union alpha 是 OpenAI 的全新 GPT 6 Luna 模型，特征与 GPT 6 Astra 非常接近。 持同样观点的用户不在少数。一位ID 名为 KC 的中国用户