stealth/ox-alpha — ฟรี 100% (ราคา $0/$0), context window 1 ล้านโทเคน, รองรับ input หลายรูปแบบ (ข้อความ/รูปภาพ/วิดีโอ), tool calling และตัว reasoning model ที่ออกแบบมาสำหรับ coding + งาน agentic ระยะยาว ตัวโมเดลเข้าถึงได้ในไทยผ่าน OpenCode Go ซึ่งให้สิทธิ์ฟรีแบบ near-unlimited เป็นเวลา 6 วัน (ไม่นับโควตา)
Stealth model = โมเดลที่ provider บุคคลที่สามปล่อยรูปแบบ preview แบบ ไม่เปิดเผยตัวตน ระหว่างช่วงทดสอบ — OpenRouter ทำหน้าที่เป็นแค่ "เส้นทางจราจร" (router) ไม่ใช่เจ้าของน้ำหนักจริง ชื่อภายในใช้รหัสตามธรรมเนียม เช่น Hunter Alpha, Healer Alpha, Owl Alpha และตอนนี้ Ox Alpha หลังจบ preview บางตัวก็เฉลยตัวตน (เช่น Hunter/Healer กลายเป็น Xiaomi MiMo) แต่ Ox Alpha ยังไม่มีใครเฉลย
ช่วง preview มักแจกฟรีเพื่อดึง traffic มาทำ eval — และนี่คือที่มาของราคา $0 ในตอนนี้
| Model slug | stealth/ox-alpha |
|---|---|
| Provider | Stealth (ไม่เปิดตัวตน / 1 upstream host) |
| ราคา | $0 / $0 ต่อล้านโทเคน (ฟรีตอนนี้) |
| Context window | 1,048,576 โทเคน (1M) |
| Max output | 131,072 โทเคน |
| Input modalities | ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ → ข้อความ |
| Reasoning | รองรับ (มี reasoning parameter) |
| Tool calling | รองรับ (~อัตรา error ~4.45% เฉลี่ย 3 วัน) |
| Throughput / latency | ~50 tok/s · P50 latency ~2.02s |
| Cache hit rate (3 วัน) | ~67% |
| Uptime (3 วัน) | 99.99% |
คำโปรยจาก OpenRouter เน้น "long-horizon software engineering, complex reasoning และ workflow ที่รวมข้อความกับ visual context" — ภาษาที่ตรงกับวิธีที่ agent harness ใช้จริง (repo map, screenshot, test log, tool loop หลายขั้น)
stealth/ox-alpha ผ่าน APIOpenRouter เปิดข้อมูล token share ต่อแอปบนหน้าโมเดล และในช่วงวันแรกอันดับเต็มไปด้วย agent harness ไม่ใช่แชท UI:
| เครื่องมือ | ประเภท | สัดส่วน |
|---|---|---|
| Claude Code | agent coding (Anthropic) | ~9.32B tokens |
| Hermes Agent | open-source agent (Nous Research) | ~8.98B tokens |
| Oh-My-Pi / DeepSeek Harness / Z Code | agent อื่นๆ | อยู่ใน top senders |
สัญญาณนี้บอกว่า ทีมที่รัน coding agent จริง กำลังใช้ Ox Alpha เป็น "workhorse model" จริงๆ ไม่ใช่แค่ลองเล่น
นักพัฒนา Ben Davis ผ่าน Ox Alpha กับ DeepSWE (benchmark สำหรับ coding agent) ได้ 80% — นำหน้า Fable (65%) และ GPT-5.6 Sol (52%)
ยังไม่มีใครเฉลย แต่การตรวจสอบลายนิ้วมือ (forensics) เมื่อ 22 ส.ค. ชี้ไปทางทฤษฎี Zhipu / Z.AI GLM-5.3 โดยผู้วิเคราะห์หลายคน (เช่น teortaxestex) คาดว่า "อาจเป็น GLM 5.3-Vision หรือ 5.5" และเห็นว่าสู้กับ "Sol" ได้สูสี
อ่านสองบรรทัดนี้ให้ดีก่อนส่งโค้ด proprietary ของคุณเข้าไป:
1. นโยบายของ OpenRouter (หน้า model):
Prompts and completions for this model are retained by the provider and are NOT used for training; all other use is governed by the Stealth Model Terms.
หมายความว่า ไม่เอาไปเทรน (โมเดลนี้) แต่ เก็บ logs ไว้ ที่โครงสร้าง provider — ต่างจาก "ไม่เก็บเลย" อย่างสิ้นเชิง และยังมีเงื่อนไขอื่น (eval, abuse monitoring, legal holds) ที่ใช้อยู่
2. คำเคลม "Zero Data Retention" ของ OpenCode: ใช้กับ traffic ที่ไหลผ่าน client ของ OpenCode เอง ส่วน OpenRouter ใช้กับ upstream provider
OpenCode ประกาศ "We have capacity for 100T tokens per day, let's see what you can do" และโดนแซวโดย Theo (t3.gg) ทันที:
"'We have capacity for 100T tokens per day' — okay who the fuck made this model and where did they get this much compute?"
เป็นคำถามตรงจุด — ตัวเลข 100T tokens/วันอยู่ในช่วงที่แค่ provider frontier ระดับใหญ่สุดเท่านั้นที่เคลมได้ รวมทุกโมเดลและทุกคัสตอเมอร์ โมเดล stealth ฟรีโมเดลเดียวที่จะเคลมเพดานนี้ได้ คือเรื่องราคอินฟราสโคป extraordinary จริง หรือเป็นการตลาดกลมๆ — ยังไม่มีใครเคลียร์
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "stealth/ox-alpha",
"messages": [{"role":"user","content":"Write a small Python script that ..."}]
}'Ox Alpha เป็นปรากฏการณ์ที่น่าจับตา: โมเดลฟรี สเปกแรง (1M context, multimodal, reasoning) ถูกวางตัวเป็น workhorse สำหรับ coding agent และเริ่มมี traffic จริงจากเครื่องมืออย่าง Claude Code, Hermes Agent, OpenCode — ก่อนที่ทุกอย่างเข้าสู่เฟสชำระเงินระยะยาว คำแนะนำคือ ใช้โอกาสช่วงฟรีนี้ทำ eval กับงานจริง แต่ถือเป็น "การทดลองแบบ time-boxed" ไม่ใช่โครงสร้างระยะยาว และเฝ้าดูว่า 6 วันของ OpenCode Go จะ spawn ผลงานอะไรออกมาได้บ้าง