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近日，一款名為“Quasar Alpha”、不知來源的神秘 AI 模型悄然上線，并迅速成為第三方平臺 OpenRouter（一個提供統(tǒng)一接口訪問多種 AI 語言模型的服務(wù)平臺）上使用率排名第一的計算機編程類 AI 模型（基于連續(xù)數(shù)天的 token 消費量），甚至被評價“比現(xiàn)在出現(xiàn)的任何模型都要好”。更令人驚訝的是，多位模型體驗者及業(yè)內(nèi)研究人員從種種技術(shù)細節(jié)中發(fā)現(xiàn)，Quasar Alpha 很可能是 OpenAI 的新版本模型。

體驗地址：https://www.quasar-alpha.org/

據(jù)了解，Quasar Alpha 在幾天前被推出，其擁有 100 萬 token 上下文窗口、能處理超長文本和復(fù)雜文檔，代碼生成能力出色、指令遵循能力強，支持聯(lián)網(wǎng)功能和多模態(tài)功能，且完全免費提供使用。并且，在 Quasar Alpha 在 AI 社區(qū)引發(fā)熱烈討論后，另一款神秘模型 Optimus Alpha 又在昨日被推出，同樣是免費開放的，再度點燃大家的關(guān)注熱情。

目前所公開的信息

根據(jù)公開的項目公告，Quasar Alpha 是一個向社區(qū)提供的經(jīng)過偽裝處理的通用模型，目的是收集反饋意見。該模型的所有提示和生成內(nèi)容都會由提供者記錄下來，且可能會被用于改進該模型。

項目地址：https://openrouter.ai/openrouter/quasar-alpha

Quasar Alpha 的最大亮點在于其超長的上下文處理能力。100 萬 token 的上下文長度意味著該模型能夠一次性處理相當于數(shù)百頁文檔的信息量，這一特性使其在長序列任務(wù)中具備顯著優(yōu)勢，尤其是在需要深度理解和復(fù)雜推理的場景中。

并且，該模型專門針對編碼任務(wù)進行了優(yōu)化，能夠高效生成高質(zhì)量代碼，但其設(shè)計初衷仍定位于通用型 AI 工具，適用于從文本生成到數(shù)據(jù)分析的多樣化應(yīng)用。這種兼顧專業(yè)性與廣泛性的設(shè)計，正在讓 Quasar Alpha 在眾多 AI 模型中脫穎而出，各類用例持續(xù)激增。

從概覽頁面來看，該模型正在迅速獲得關(guān)注，目前已經(jīng)在五大用例類別中挺進前十。根據(jù) OpenRouter 提供的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，調(diào)用 Quasar Alpha 的知名應(yīng)用包括 Roo Code 與 Cline 等，二者均為依托 AI 編碼的開源 VS Code 擴展，這也表明 Quasar Alpha 算是一款穩(wěn)定可靠的模型。

另一款神秘模型 Optimus Alpha 同樣具有 100 萬 token 上下文窗口和表現(xiàn)卓越的編碼能力。不同的是，Optimus Alpha 針對通用任務(wù)進行了優(yōu)化，適用于現(xiàn)實世界中的各種應(yīng)用場景。并且，Optimus Alpha 目前也獲得多個知名應(yīng)用的調(diào)用。

項目地址：https://openrouter.ai/openrouter/optimus-alpha

值得注意的是，Optimus Alpha 為 300 多家模型及供應(yīng)商提供了一個與 OpenAI 兼容的補全 API，用戶可以直接調(diào)用它，也可以使用 OpenAI 軟件開發(fā)工具包來調(diào)用。此外，還有一些第三方軟件開發(fā)工具包可供使用。

種種線索將來源指向 OpenAI

然而，Quasar Alpha 和 Optimus Alpha 的神秘性也引發(fā)了 AI 社區(qū)的一些疑問。其具體來源至今未明，有人猜測它可能是某大型科技公司（如 OpenAI 或 Google）的實驗性項目，甚至可能是下一代旗艦?zāi)Ｐ偷臏y試版。

X 用戶 paradite_ 注意到，Quasar Alpha 的風(fēng)格與 OpenAI 目前的頂級模型 GPT-4o 非常相似，這讓人不禁懷疑 Quasar Alpha 是否出自 OpenAI，只是換了個名字而已。

并且，有許多關(guān)于 Quasar Alpha 或出自 OpenAI 之手的其他技術(shù)細節(jié)被一一披露出來，具體如下：

• Quasar Alpha 的工具調(diào)用 ID 格式與 OpenAI 格式一致，這款新模型還在消息對象中支持“name”字段，該字段由 chat completion API 范式提供。目前只有兩家 AI 提供商支持“name”字段，分別為 xAI 與 OpenAI。

• 在生成細節(jié)中發(fā)現(xiàn)的 upstream ID 與 OpenAI 生成 ID 相同。

• 存在一些與 OpenAI 高度相似的層次聚類模式。

X 用戶 Pallav Agarwal 發(fā)布的一張與 Quasar Alpha 聊天的截圖，也進一步顯示出 Quasar Alpha 與 OpenAI 之間的關(guān)聯(lián)。

為了進一步探究，AI 研究員 Sam Paech 針對模型輸出結(jié)果，運用了被稱為 PHYLIP 簡約法（PHYLIP pars）的生物信息學(xué)聚類工具。這種方法通過找出模型回復(fù)內(nèi)容中的細微差異，來檢驗各個模型之間的關(guān)聯(lián)。與常規(guī)聚類方法不同，PHYLIP 簡約法旨在尋找出最為簡潔的模型譜系樹。Paech 發(fā)現(xiàn)，Quasar Alpha 與 OpenAI 的模型極為相近，尤其是與 GPT 4.5 預(yù)覽版，并且與其他模型存在顯著差異。

另值得一提的是，據(jù)外媒昨日報道，OpenAI 將推出一系列全新 AI 模型，其中包括作為 GPT-4o 升級本的 GPT-4.1，同時還將推出出更輕量級的 GPT-4.1 mini 和 nano 版本，以滿足不同應(yīng)用場景的需求。

所有這些線索似乎都強烈表明：Quasar Alpha 歸 OpenAI 所有，又或者有人正在極力模仿 OpenAI 的 API 設(shè)計。有不少網(wǎng)友猜測道，“ Quasar Alpha 可能是 GPT-4.1，而 Optimus Alpha 是 GPT-4.1 mini。”還有人甚至猜測，其神秘面紗背后隱藏的可能是 OpenAI 的 o4-mini-low 模型，“營銷鬼才這是又想出新招來了”。

而就在今天，OpenAI 的 CEO Sam Altman 也公開稱贊了 Quasar Alpha 模型，稱其是“非常明亮的事物”。

至于為何 AI 實驗室會選擇在沒有大規(guī)模宣傳的情況下秘密推出一款模型，有觀點認為，在不炒作的情況下于現(xiàn)實環(huán)境中進行測試，能夠收集到開發(fā)者真實的反饋意見，同時保持低調(diào)可以減輕滿足過高期望所帶來的壓力。秘密發(fā)布還能夠促使這款模型與市場上的其他模型進行更為公平、客觀的比較，而不會受到營銷宣傳言論的干擾。

此外，Quasar Alpha 的“隱秘”（Stealth）標簽和預(yù)發(fā)布狀態(tài)也讓外界對其成熟度和穩(wěn)定性存有好奇。專家指出，盡管 Quasar Alpha 在編碼和長上下文任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，但在其他通用場景下的全面性能仍需進一步驗證。

性能超越任何現(xiàn)有模型？

目前的用戶反饋顯示，Quasar Alpha 表現(xiàn)出很強的能力，尤其是在編程和遵循指令方面。

據(jù)開源 AI 配對編程工具創(chuàng)建者 AiderPaul Gauthier 稱，Quasar Alpha 運行起來似乎非常快，在 Aider 多語言編碼基準測試中取得了 55% 的成績，可與 o3 - mini - medium、DeepSeek V3 以及 Claude 3.5 Sonnet 相抗衡。

X 用戶 paradite_ 在體驗 Quasar Alpha 后表示，該模型在遵循指令方面比 Claude 3.5 Sonnet 和 Gemini 2.5 Pro 出色得多，并評價：“就我默認的編碼測試提示而言，它給出了我目前為止所見過的最佳輸出結(jié)果。 ”

對于關(guān)注 AI 領(lǐng)域的從業(yè)者與創(chuàng)業(yè)者來說，“誰是最強大語言模型”無疑是個值得探究的重要問題。一位模型體驗者 Austin Starks 對 Optimus Alpha 和 Quaser Alpha 在進行一段時間的手動測試后稱，對于復(fù)雜的 SQL 查詢生成任務(wù)，OpenRouter 打造的這兩款隱秘模型在 PURE 性能和準確率方面無疑是當今市面上最強大的選項。

從公布的數(shù)據(jù)來看，Optimus Alpha 和 Quasar Alpha 不單是完全可用，甚至遠遠超越了其他老牌經(jīng)典模型。Optimus Alpha 的平均得分達到了 0.83，而 Claude 3.7 Sonnet 的平均得分僅為 0.66。至于 Gemini 2.0 Flash 和 Grok 3，它們的得分分別只有 0.717 和 0.747。此外，二者的其他指標，如成功率（即模型是否執(zhí)行完成）亦位居榜首。更要命的是，這兩款模型還完全免費。

各領(lǐng)先AI模型在SQL查詢生成方面的性能比較

具體來講，他在測試中嘗試使用大模型處理股市變化的復(fù)雜性和噪音。圖中所示，為如何使用大模型回答“在市值超過 200 億美元的企業(yè)股票中，哪些股票的 RSI 指標最低？”等問題。其具體實現(xiàn)流程為：由大模型將自然語言問題轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫查詢；對數(shù)據(jù)庫執(zhí)行查詢；由另一大模型對輸出進行“評分”并確保結(jié)果合理；不斷生成查詢，直到結(jié)果準確無誤。

為了評估各模型，他使用了開源 EvaluateGPT 進行測試，通過一組共 40 道金融問題可以看到各模型的平均處理性能，結(jié)果則完全出乎意料。在這項任務(wù)中，Quaser Alpha 和 Optimus Alpha 模型的表現(xiàn)遠遠優(yōu)于其他所有模型，Optimus Alpha 亦成為響應(yīng)速度最快的模型之一。

在成本方面，Quaser Alpha 和 Optimus Alpha 的輸入和輸出均免費，而成本第二低的是 Gemini 2.0 Flash，每百萬輸入 token 的成本為 0.10 美元，每百萬輸出 token 的成本為 0.40 美元。

Starks 認為，相較于還在按 token 收費的競爭對手，這些“世外高手”般的模型卻正在重新定義零成本的可能性。雖然后續(xù)情況很可能發(fā)生變化，但這些不受限的模型當前確實可以隨意使用。

https://blog.kilocode.ai/p/quasar-alpha-what-we-know-thus-far

https://medium.com/@austin-starks/there-are-new-stealth-large-language-models-coming-out-thats-better-than-anything-i-ve-ever-seen-19396ccb18b5

https://prompt.16x.engineer/blog/quasar-alpha-openai-stealth-model

https://www.theverge.com/news/646458/openai-gpt-4-1-ai-model

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