神秘模型Union Alpha突袭
OpenRouter上线匿名模型Union Alpha，定位编程与智能体任务，支持256K上下文，免费开放。其“前沿级性能”暂无完整第三方测试，身份引发OpenAI、GLM等猜测。匿名盲测正成为大模型发布的新型预热机制。
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。