TL;DR:
- Ox Alpha apareció el 20 de agosto de 2026 en OpenRouter como stealth/ox-alpha: gratis, 1,048,576 tokens de contexto y entrada de texto, imagen y video.
- OpenCode anunció capacidad para 100 billones de tokens al día y retención cero; la ficha de OpenRouter dice que el proveedor sí conserva prompts y respuestas, aunque no los use para entrenar.
- Ningún laboratorio lo ha reclamado: el rastreo del tokenizador apunta a la familia GLM de Z.ai, y un analista lee la misma huella como un modelo de Microsoft.
Un modelo de inteligencia artificial que nadie ha reclamado apareció el 20 de agosto de 2026 en OpenRouter bajo el identificador stealth/ox-alpha. Se llama Ox Alpha y su ficha oficial reúne una combinación que rara vez se regala: 1,048,576 tokens de contexto, salida de hasta 131,072 tokens, entrada de texto, imagen y video, y costo cero. OpenCode, el agente de programación de terminal que lo distribuye en paralelo, subió la apuesta al anunciar límites casi ilimitados por una semana, capacidad para 100 billones de tokens al día (100 millones de millones) y retención cero de datos. La ficha de OpenRouter dice otra cosa sobre ese último punto: quien opera el modelo sí conserva los prompts y las respuestas, aunque se comprometa a no usarlos para entrenar. Tres días después del estreno, nadie ha dicho quién es ese operador.
Las dos promesas sobre tus datos salen de capas distintas
La página del modelo en OpenRouter es corta y dice tres cosas que conviene leer juntas. La primera: a Ox Alpha lo desarrolla y lo opera un tercero que decidió permanecer anónimo durante el preview, y OpenRouter aclara que solo enruta las peticiones, sin ser su desarrollador, dueño ni proveedor. La segunda: los prompts y las respuestas quedan en manos de ese proveedor, con el compromiso de no usarlos para entrenamiento. La tercera: el resto se rige por los Stealth Model Terms, un contrato aparte del que aplica al catálogo normal.
OpenCode lo anunció con otra frase: retención cero de datos. No es la misma promesa. Una describe qué hace el cliente por el que pasa el tráfico; la otra, qué hace el proveedor que ejecuta el modelo al final de la cadena. Un compromiso de la primera capa no anula la política de la segunda, y hoy nadie sabe quién firma esa segunda capa.
Hay un detalle más antes de conectarle un repositorio completo: la propia ficha indica que un único proveedor sirve el modelo. Cuando OpenRouter reparte un modelo entre varios proveedores, uno puede fallar y la petición sigue su camino. Aquí no hay a dónde saltar.
El tokenizador apunta a la familia GLM, y un analista lee esa huella como Microsoft
El rastreo comunitario se concentró en el tokenizador, la pieza que convierte el texto en números antes de que el modelo lo procese. Según Techstrong.ai, las pruebas de desarrolladores sobre varios prompts de referencia arrojaron conteos de tokens casi idénticos a los de GLM-5.3, el modelo de Z.ai, antes Zhipu AI, con una diferencia atribuible a un envoltorio estándar; otros indicadores, como ciertos errores de tokens corruptos, coinciden con el comportamiento previo de las familias Qwen y GLM. NPowerUser reportó además coincidencias exactas en 30 de 30 pruebas de tokenizador, un código de error de servidor asociado a la infraestructura de Z.ai y una paridad de fotogramas por token con el codificador de video GLM-5V-Turbo.
Ese candidato no es un desconocido: GLM-5.3 alcanzó el nivel de Kimi K3 en el índice de Artificial Analysis, como contamos el 19 de agosto.
Dilis Salazar
La huella, sin embargo, no se lee igual desde todos lados. Robert Lukoszko, director ejecutivo de Stormy, sostuvo que Ox Alpha usa el tokenizador cl100k_base, desarrollado por OpenAI, y que eso descarta a OpenAI, Google, Anthropic, xAI y a todos los laboratorios chinos de frontera, dejando como candidato más probable el modelo MAI de Microsoft. Wccftech recogió esa lectura como actualización de su propia nota, que hasta entonces apuntaba a un GLM sin publicar. Techstrong.ai menciona una tercera hipótesis: el equipo MiMo de Xiaomi, que ya había probado modelos en OpenRouter bajo seudónimos como Hunter Alpha antes de anunciarlos. Y NPowerUser cuenta que la primera teoría en circular fue Gemini, empujada por publicaciones de investigadores de Google DeepMind, hasta que el análisis técnico llevó la conversación hacia China.
La cifra de capacidad es justo lo que alimenta la duda. Wccftech recogió un cálculo publicado por la cuenta Teortaxes, según el cual mover 100 billones de tokens diarios a las velocidades observadas exigiría cerca de 580,000 GPU, con la conclusión de que la cifra probablemente no se refiere a tokens de salida. Nadie de los involucrados lo ha aclarado.
El 80% en DeepSWE no salió de una tabla auditada
El dato que más circuló entre desarrolladores es un puntaje superior al 80% en DeepSWE, un banco de pruebas de agentes de programación. Salió de una ejecución de diez tareas hecha por un desarrollador, no de una tabla auditada, y las versiones que circulan ni siquiera coinciden en qué modelo rival quedó en 65%. Techstrong.ai advierte que el modelo todavía no tiene validación independiente en tablas públicas formales, y recoge la recomendación de expertos de la industria de tomar con calma los benchmarks nacidos en redes sociales, que suelen decir poco sobre la estabilidad a largo plazo.
Lo que sí es medible es quién lo está usando. Al 22 de agosto, la lista de aplicaciones que más tráfico enviaron a Ox Alpha en OpenRouter la encabezan agentes de programación, no interfaces de chat: Hermes Agent, de Nous Research, con 490,000 millones de tokens; Claude Code, de Anthropic, con 314,000 millones; omp, con 279,000 millones; DeepSeek Harness, con 242,000 millones, y pi, con 129,000 millones. El mismo tablero registra 19 tokens por segundo de rendimiento y 99.51% de disponibilidad en tres días.
El estreno cae en un momento revelador para la plataforma. La proporción de tokens procesados por modelos estadounidenses en OpenRouter cayó de 70% a alrededor de 30% en un año, reporta Techstrong.ai, mientras los laboratorios chinos ganan terreno con lanzamientos de contexto amplio y precio bajo. Y ocurre en plena compra de la propia OpenRouter por parte de Stripe, anunciada el 19 de agosto y todavía pendiente de cerrar.
La ventana gratuita dura una semana desde el 20 de agosto, así que se apaga en cuestión de días. El preview terminará con el mismo hueco con el que empezó, sin nombre en la casilla del fabricante, pero el tráfico ya quedó registrado: cientos de miles de millones de tokens de código pasaron por un modelo cuyo operador nadie ha identificado, y eso no se deshace cuando llegue el anuncio.
