Tabbit
活动资源博客模型
Tabbit LogoTabbit

Tabbit — 为你工作的 AI 浏览器

主题资源

  • AI Browser Resources
  • Agentic Browser Resources
  • Browser Downloads and Install Guides
  • Browser Comparisons
  • AI Browser Alternatives
  • Browser Productivity Resources

热门指南

  • AI Browser
  • Agentic Browser Download
  • Best AI Browser 2026: Top 9 Tested & Ranked
  • AI Browser Download
  • Free AI Browser
  • Best AI Browser 2026
  • AI Browser Comparison 2026
  • AI Browser for Windows
  • AI Browser for Mac
  • Chrome Alternative 2026

活动

  • 别装了,你在《牛来》里早有原型
  • Tabbit 妙招大赛
  • KPOP SBTI 饭圈人格测试
  • Tabbit 校园共创者计划
  • fifi 的论文文献妙招精选
  • 用户问卷

关于

  • Tabbit 博客
  • 媒体报道
测评
官方Ox Alpha

OpenRouter 官方记录:Ox Alpha 的规格、可用性与匿名提供商

原始来源

OpenRouter

作者OpenRouter

原文日期2026-08-21

Tabbit 整理2026-08-27

查看原文

一句话结论

OpenRouter 将 Ox Alpha 描述为面向编码、持续 Agent 工作和生产工作负载的推理模型,并列出免费、1,048,576 token 上下文、最多 131,072 token 输出以及文本/图像/视频输入;提供商只标为 Stealth,开发者仍匿名,页面没有公开可复现的能力基准。

测试环境

  • 入口:OpenRouter 的 stealth/ox-alpha 模型记录。

  • 提供商:页面显示一个名为 Stealth 的提供商;OpenRouter 说明自己只负责转发,不是开发者、所有者或提供商。

  • 页面状态:免费预览;价格表显示输入和输出均为 $0/M tokens。

  • 页面动态指标(采集时):提供商表格显示 P50 延迟 5.78 秒、吞吐 24 tokens/s;页面的近一周汇总另显示 P50 平均吞吐 31 tokens/s、P50 平均延迟 4.44 秒。两组口径不同,不应合并成一个基准分数。

输入/配置

  • 上下文上限:1,048,576 tokens(约 1M)。

  • 最大输出:131,072 tokens。

  • 输入模态:文本、图像和视频。

  • 定位:推理模型,面向长时程软件工程、复杂推理以及结合文本与视觉上下文的工作流。

  • 未公开项:prompt、temperature、effort、工具 harness、重复次数、任务集与失败轨迹均未在页面上给出。

结果数据

项目页面可核验信息解释边界
输入价格$0/M当前预览价格,不是长期承诺
输出价格$0/M当前预览价格,不是长期承诺
上下文1,048,576 tokens容量上限,不等于整库召回质量
最大输出131,072 tokens服务端上限,不等于每次都会生成这么长
P50 延迟5.78 秒(提供商表格)页面动态观测,需记录采集时间
P50 吞吐24 tokens/s(提供商表格)与近一周汇总的 31 tokens/s 口径不同
3 日可用性98.78%OpenRouter 的服务观测,不是模型能力基准

结论

这是一条规格透明度较高、能力证据仍不足的匿名预览路线。它适合在没有敏感数据的前提下,做低成本的编码、长上下文和 Agent 原型测试;不能仅凭 1M 上下文、免费或当前延迟,就断言它优于 GPT、Claude、GLM 或其他模型。

OpenRouter 页面写明,提示和完成内容会由提供商保留但不用于训练;同时页面将其他使用行为交给 Stealth Model Terms。正式使用前应重新核对适用条款,不要把匿名预览当成隐私或可用性 SLA。

局限

  • 没有开发者名称、权重、版本快照或公开技术报告。

  • 页面没有公开 SWE-bench、Arena 或统一 harness 的分数,当前指标是路由/服务观测。

  • 延迟、吞吐、可用性会随时间和流量变化;近实时数据不能写成固定性能承诺。

  • 免费状态是预览条件,后续价格、限额和可用性未确定。

  • 页面上的数据保留表述与通用 Stealth 条款需按更严格边界解读。

复现步骤

  1. 在 Tabbit 中打开 OpenRouter 的 stealth/ox-alpha,记录页面日期、提供商、价格和服务指标。

  2. 用脱敏仓库固定 10–20 个编码与长上下文任务,保存完整 prompt、工具权限、模型 ID 和响应轨迹。

  3. 至少重复三次,报告首轮通过率、修复后测试、延迟、输出 token、重试和人工返工时间。

  4. 与一个已知快照的基线模型使用相同任务、harness 和权限,再下结论。

Tabbit 小编提醒

本文是第三方资料导航。测试环境、模型版本和主观体验可能不同,请以原文为准。

Ox Alpha

在 Tabbit 中使用并对比模型

Ox Alpha

相关测评

社区X2026-08-25

Cline 实测:Ox Alpha 与 Fable 在真实仓库 bug 上都修好,但输出 token 约少三倍

社区X2026-08-25

OpenCode 官方观测:四天 26T Ox Alpha tokens

社区X2026-08-21

OpenCode 官方 Go 入口:免费期与负载反馈

社区X2026-08-26

Aniruddha 实测:代理工具调用与搜索任务体验

Ox Alpha

相关提示词

社区Reddit2026-08-21

SVG 视觉一致性烟雾测试:龙骑自行车

社区Reddit2026-08-22

自定义语言文档到平台游戏:长任务工作流

社区Reddit2026-08-25

OpenCode 中途卡住与上游错误:四步排障工作流

社区X2026-08-21

OpenCode 上的 Ox Alpha:长上下文与免费预览配置