智谱再发匿名模型：GLM-5.3-Flash刚转正，Omen Alpha又来了
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「牛来」模型Ox Alpha就是 GLM-5.3 Flash？预测市场超九成认定智谱
动察 Beating AI 快讯，神秘模型 Ox Alpha 的身份竞猜已经明显倒向智谱。Polymarket 上，Z.ai 的概率目前超过 90%，第二名 Google 只有约 5%。Ox Alpha 是最近突然出现在 OpenRouter 上的匿名推理模型，主打编程和长时间 Agent 任务。 最硬的线索来自后端。社区开发者故意向 OpenCode 的 Ox Alpha 接口发送错误参数，服务器吐出了 com.wd.paas.api.domain.v4.chat.ChatCompletionRequest。其中的 paas/v4/chat 与 Z.ai 官方 API 路径直接对上。继续发送非法 role 时，Ox Alpha 又返回 1214 Incorrect role information，和 Z.ai 自己托管的 GLM 一致。换成 DeepInfra 托管同一 GLM 权重，报错格式就变了。 模型本身的指纹也对上了。一份公开取证跑了 600 多次请求、约 1350 万输入 Token，44 组分词器测试全部匹配 GLM-5 这一代。
灵犀专业版Day 0首发接入智谱GLM-5.3-Flash
火星财经消息，8月26日，金山办公旗下AI办公智能体灵犀专业版宣布Day 0首发接入智谱GLM-5.3-Flash模型。该模型此前以匿名身份在OpenRouter、OpenCode测试走红，被社区称为“牛来大模型”（Ox-Alpha）。
「牛来」模型 ？OpenRouter又放匿名模型，Ox Alpha疑似小米MiMo新模型
动察 Beating AI 快讯，OpenRouter 上线新匿名模型 Ox Alpha，定位为面向代码、长时间 Agent 工作和真实生产环境的前沿模型，支持 100 万 Token 上下文，并支持文本、图片、视频输入。目前模型免费开放测试，提供方不会使用用户的 prompt 和输出训练模型。 Ox Alpha 的身份暂未公开，但社区普遍猜测它可能来自小米 MiMo 团队。小米 CFO 林世伟此前也透露，新一代 MiMo 模型正在训练中，有望很快发布。 在 OpenRouter 上匿名放新模型已经快成中国模型厂商的固定节目。此前智谱的 GLM-5、小米的 MiMo-V2-Pro 和 MiMo-V2-Omni、蚂蚁的 Ling-2.6-flash、美团的 LongCat-2.0，都曾先换个名字在 OpenRouter 免费跑一轮，再公开真实身份。
「牛来」模型GLM-5.3-Flash正式开源：320B 参数仅激活 18B，价格只有 GLM-5.2 十分之一
动察 Beating AI 快讯，白天认领 Ox Alpha 后，智谱晚上正式开源 GLM-5.3-Flash，模型权重已经上线 Hugging Face，采用 MIT 许可。它总参数 320B，但每次只激活 18B，原生支持文字、图片和视频，也是 GLM-5 系列首个原生多模态模型。 官方称，GLM-5.3-Flash 整体性能超过 GLM-5.2，编程和 Agent 评测已经接近 Claude Opus 4.8，但价格只有 GLM-5.2 的十分之一。它还换了一套新的基础模型，首次在 GLM 主系列引入稀疏注意力和线性注意力混合架构，并用 30T Token 多模态数据预训练。 此前社区对 Ox Alpha 的 DeepSWE 小样本测试一度跑出 80%，但那只有 10 道题。扩大样本后成绩回落到约 63%，测试者也主动纠正了最初的说法。这个成绩依然属于第一梯队，但没有最初 80% 那么夸张。 权重开源后，开发者可以直接用 vLLM、SGLang、KTransformers 等框架自己部署，不需要再走匿名模型的 API。
匿名模型“牛来”刷新OpenRouter纪录 技术线索被指关联GLM
火星财经消息,近日，代号Ox‑Alpha的匿名模型上线大模型聚合平台OpenRouter，被中文社区称作“牛来”模型。该模型支持百万Token上下文与多模态输入，上线首日调用量登顶平台并刷新单日纪录，其还在OpenCode平台终结DeepSeek长达56天的榜首位置。OpenCode官方公告称，该模型背后提供方每天拥有100万亿（100T）tokens的算力。目前初步技术线索猜测其或与GLM系列有关，《科创板日报》记者向智谱求证，暂未获回应。 （科创板日报记者 李明明）
DeepSeek V4.1 Flash第三方实测：没夺回国模第一，但成本只有Kimi、GLM七分之一
动察 Beating AI 快讯，Artificial Analysis 完成 DeepSeek V4.1 Flash 独立测试，综合智能指数拿到 40 分。它已经超过自家 V4 Pro 0813 的 36 分，但仍低于 Kimi K3 的 44 分和 GLM-5.3 的 45 分。按这套第三方榜单，DeepSeek 还没夺回国产模型第一。 但价格差距非常夸张。V4.1 Flash 跑完一个 Intelligence Index 任务平均只花 0.27 美元，Kimi K3 和 GLM-5.3 都在 2 美元左右，相差约 7 倍。输出速度达到 197 Token/s，也远高于 Kimi K3 的约 36 Token/s 和 GLM-5.3 的约 58 Token/s。 Agent 依然是它最强的部分。AutomationBench-AA 上，V4.1 Flash 拿到 69%，追平 GPT-6 Astra，并超过 GLM-5.3 的 62%；长上下文测试 AA-LCR 也拿到 84%。缺点是它特别能说，AA 测试中单任务平均输出约 8.9 万 Token，比 V4 Pro 多 62%，吃掉了一部分价格优势。