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，称其能在广泛通用任务中提供“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，而是先以免费模型形式开放，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数量约达20亿，截至发稿前公布的Token消耗总量已超过1000亿。不过，OpenRouter对其“前沿级”的定位仍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。

从公布信息看，Union Alpha并非只面向聊天场景的普通大模型。它拥有约256K的上下文窗口，单次最大输出长度达131072 Token，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。目前其在OpenRouter上的输入和输出价格均为零。

OpenRouter将Union Alpha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。OpenCode也已在其Zen服务中接入该模型，并表示将在限定时间内免费提供，服务商遵循零数据保留政策，不会使用用户数据训练模型。与Ox Alpha相比，Union Alpha的上下文窗口为256K，明显小于后者的1048576 Token，重点放在模型本身的推理、编程和工具使用能力上。模型架构、参数数量、是否采用MoE、训练数据截止时间及推理资源配置均未公开，因此更准确的判断是：它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认定其已达到当前头部闭源模型水平。模型发布后在x、reddit等平台引发大量围观，有用户称其聪明且具备视觉能力、说话风格像GPT，也有用户反馈其速度极其缓慢。