神秘模型Union Alpha首日狂烧20亿Token，实测性能直逼Astra

当地时间9月16日，OpenRouter上线匿名模型Union Alpha，称其为面向研究、编程和智能体工作流的多模态模型，具备“前沿级性能”。该模型未公布开发团队、参数规模、训练方法和基准测试成绩，以免费形式开放，供开发者盲测。

OpenRouter披露，Union Alpha上线首日处理Token约20亿，截至发稿前消耗总量已超1000亿。其定位仍为平台和提供方描述，尚无完整可复现的第三方测试结果。

Union Alpha拥有约256K上下文窗口，单次最大输出131072 Token，支持文本和图片输入、文本输出，以及工具调用、工具选择和JSON格式输出，目标场景包括代码库分析、研究任务和连续调用工具的智能体工作流。目前在OpenRouter上输入输出价格均为零。OpenRouter将其标记为预览阶段Stealth Model，由匿名第三方提供商开发运营，OpenRouter仅负责路由。OpenCode已接入该模型，限时免费，并称服务商遵循零数据保留政策。

Union Alpha与Ox Alpha相似：匿名上线、免费试用，强调编程、长周期智能体任务和多模态输入，最大输出均为131072 Token。但Union Alpha上下文窗口为256K，小于Ox Alpha的1048576 Token。OpenRouter称其重点在推理、编程和工具使用能力。

“前沿级性能”是Union Alpha最引人注意的表述，但OpenRouter未公布具体数据，模型页面无SWE-bench、Terminal-Bench、GPQA、ARC-AGI等基准成绩，也无与GPT-6 Astra、Claude Opus 5或Fable 5.1的直接对比。架构、参数数量、是否MoE、训练数据截止时间及推理资源配置均未公开。因此，更准确判断是：Union Alpha被定位为面向前沿任务的模型，但尚不能仅凭介绍认定其已达头部闭源模型水平。

模型发布后在x、Reddit等平台引发热议。有用户称其聪明、有视觉能力、说话风格像GPT；也有用户称速度极慢，在DeepSWE中性价比略优于Opus 5和GLM-5.3。x用户Mike Gannotti团队运行SMF Official A测试，Union Alpha得分136/157（86.6%），零错误，成本0美元，认为推理和工具方面完美，问题在代码编写。部分早期测试者认为其在生成完整应用、理解图片和连续修改代码方面表现不错。用户Ananth称其在DeepSWE得分74，与GPT-6 Astra匹配，Terminal-Bench v4约50%，每任务成本1.5至2美元。也有用户对其实际智能体能力持保留态度，称在真实任务中表现令人沮丧，或在OpenCode中一直停留思考状态。

Union Alpha真实身份引发猜测，常见猜测包括未发布的Claude Opus更新、OpenAI测试中的GPT-6 Sol、Mistral新旗舰等。有用户猜测其为OpenAI的GPT-6 Luna，理由包括风格像GPT、有视觉能力、时间点与Sam Altman预告及DevDay吻合，且通过system提示可使其回答ChatGPT、OpenAI。反对者认为OpenAI不太可能免费试运行旗舰模型，且Union Alpha未表现OpenAI模型常见识别特征。另一批网友猜测其为Qwen 4.0 27B或GLM系列，但均未获证实。