Ox Alpha – Пользуйтесь, пока это БЕСПЛАТНО (Стелс-модель)
BBetter Stack
Computing/SoftwareInternet Technology
Transcript
00:00:00прямо сейчас есть топовая модель, которую можно использовать совершенно бесплатно, и никто не знает, что это такое.
00:00:04Она называется oxalpha, и она доступна на open router, open code klein и news portal бесплатно. У неё
00:00:08контекстное окно на 1 миллион токенов, она принимает текст, изображения и видео и выдает
00:00:13поистине впечатляющие результаты. И хотя никто не говорит, что это за модель, у нас есть довольно хорошие подсказки.
00:00:22Всё началось с того, что open code написал в твиттере: секретная модель oxalpha бесплатна в течение следующей недели,
00:00:261 миллион контекста, мультимодальность, нулевое сохранение данных, а пропускная способность составляет сто триллионов
00:00:31токенов в день. Следом open router сделал аналогичное объявление, а news research
00:00:36заявили, что их мощность составляет один квадриллион токенов в день. Черт, это невероятно масштабный
00:00:40скрытый запуск. Прежде чем мы начнем играть в детективов, стоит задаться вопросом: а вообще стоит ли
00:00:44этим заниматься? Действительно ли эта модель хороша? Мнения разделились. Klein опубликовал в твиттере бенчмарк,
00:00:49показывающий, что она значительно опережает fable и soul на deep sw bench, но, на мой взгляд, это вводит в заблуждение,
00:00:54и любой, кто говорит вам, что она лучше fable, либо кликбейтит, либо сильно преувеличивает её возможности. Я
00:00:58здесь не для этого, так что подпишитесь, если цените это. Источником для этого послужил твит Бена,
00:01:03где он прогнал её по 10 задачам из deep swe, и да, она обошла gpt 5.6 в них, но при
00:01:08более полном прогоне показатель ближе к 63, что ставит её на один уровень с grok, deep seek, gemini или fable
00:01:14и 5.6 soul при среднем уровне усилий. Имейте это в виду для сравнения. Ещё кое-что
00:01:18интересное: судя по всему, в среднем выдавалось 47 000 выходных токенов, что приближает её к закрытым
00:01:23моделям, но должен сказать, я не думаю, что она таковой является. В Твиттере сейчас так много спекуляций,
00:01:28так что вместо сравнения всех этих конкурирующих бенчмарков давайте просто протестируем её сами.
00:01:32Я запустил стандартные тесты, которые провожу для всех этих моделей при их выходе. Первый
00:01:36тест — это панель управления личными финансами с кучей функций, но я не указываю ей,
00:01:40какой стек использовать. Мне просто нужно полнофункциональное приложение, потому что мне очень любопытно, какой же стек
00:01:44эти модели выберут на самом деле. Вы можете видеть здесь, что я использовал aux alpha, ушло 84 000 токенов, работа заняла целых 45 минут,
00:01:50но хорошая новость в том, что эта модель полностью бесплатна. Я также сравнил её с fable medium, soul
00:01:55medium, deep seek, glm 5.3, gemini 3.7 flash и kimmy k3, потому что я почти уверен, что это открытая модель,
00:02:01поэтому хочу сравнить её с ними, но мне также интересно, как она справляется на фоне передовых моделей.
00:02:05Вот результат, который я получил от aux alpha по одному этому промпту, и должен сказать, я весьма
00:02:09впечатлен. Это невероятно пригодное к использованию приложение, мне нравится интерфейс, он выполнен в стиле shadcn, все эти
00:02:15страницы работают, я проверил работоспособность функций, и в целом, как я уже сказал, приложением можно пользоваться, я бы мог
00:02:20использовать его для себя. Если бы я создавал собственный софт, я бы не расстроился, если бы он выглядел
00:02:24вот так. Что касается самого кода, она выбрала вполне разумный стек: использовала next js, на
00:02:28что я не могу жаловаться, а также задействовала drizzle и better sqlite, что очень грамотный шаг. Она применила
00:02:33настоящую базу данных, чего некоторые из этих моделей не делают. В общем, я бы сказал, что она отлично справилась
00:02:37с этим приложением финансового дашборда: выбран хороший стек, и приложением удобно пользоваться. Далее у нас то,
00:02:42что выдала мне deep seek v4 pro, и должен сказать, когда я впервые это увидел, я подумал, что aux alpha может быть одной
00:02:46из моделей deep seek, потому что эти интерфейсы невероятно похожи. И опять же, это
00:02:50очень удобный интерфейс, на него не на что жаловаться, дизайн очень напоминает приложения на shad cn, а все эти вкладки
00:02:55счетов, транзакций и целей работают, за исключением того, что на самом деле это не вкладки, а переходы к другой
00:02:59точке на странице. Так что этим она немного отличается от aux alpha, но интерфейсы
00:03:03невероятно похожи, как и код. Если посмотреть на выбранный стек, здесь тоже используются next
00:03:08js и better sqlite. Единственное отличие в том, что здесь нет drizzle, модель пошла своим путем,
00:03:12обращаясь к базе данных напрямую. Я бы предпочёл иметь этот слой drizzle. Deep seek потратила на эту задачу 15
00:03:16минут, и это обошлось в 19 центов. И хотя здесь много общего с aux alpha, я не
00:03:21думаю, что это ox alpha, и вы скоро узнаете почему. Продолжая тему открытых моделей, вот что
00:03:25дала мне kimmy k3, которую многие считают лучшей открытой моделью на данный момент. На неё
00:03:29ушло 38 минут, и она обошлась мне в 1 доллар 92 цента, так что цена здесь заметно возросла.
00:03:34И снова результат довольно сильно похож на то, что мы имеем у ox alpha. Ox alpha определенно является китайской
00:03:39открытой моделью, или по крайней мере основана на ней, так как все они используют примерно один и тот же дизайн интерфейса. Как видите,
00:03:44всё работает, есть отличный дашборд, страница счетов, транзакции и цели. Эта модель больше
00:03:48похожа на ox alpha тем, что для них действительно созданы отдельные страницы, но опять же, всё
00:03:52выглядит стандартно и пригодно для использования. Однако kimmy сильно отличается в плане кода: она просто
00:03:56использовала чистый фронтенд на react без всякой маршрутизации и тому подобного, а для бэкенда
00:04:00выбрала сервер express и node sqlite для базы данных. То есть база данных здесь есть,
00:04:05но, честно говоря, за 1 доллар 92 цента я предпочитаю то, что дали мне ox alpha и deep seek,
00:04:10что было полноценным приложением Next.js, которое я смогу масштабировать. А теперь я сделаю небольшое отклонение
00:04:14от открытых моделей и сосредоточусь на закрытых. Вот что мне выдала Fable Medium. Разумеется, будучи
00:04:19средней по уровню, она не любит долго размышлять, поэтому у нее ушло всего 3 минуты и 42 секунды,
00:04:23но при этом она обошлась мне в 2 доллара 60 центов, что оказалось дороже всего среди них.
00:04:27И результаты довольно удручающие: это просто одностраничник, он делает то, что заявлено, я могу отправить
00:04:32деньги, я могу пополнить счет, все это работает, но перед нами обычное приложение на React с бэкендом
00:04:36на Express, и в нем даже не используется реальная база данных — все сохраняется прямо в JavaScript, так что при обновлении
00:04:41страницы все исчезает. Думаю, главный вывод отсюда такой: если вы не переходите на некоторые
00:04:45из этих открытых моделей, чтобы сэкономить деньги на более сложных рассуждениях, вы определенно многое теряете.
00:04:49Довольно похожая история с GPT-5.6 Soul на среднем уровне усилий: у нее довольно приятный интерфейс, это
00:04:54прямо-таки в стиле GPT — она обожает все эти моноширинные надписи и боковые рамки, но я не могу
00:04:58особо жаловаться на то, как выглядит интерфейс. Функции же на самом деле не работают: мы не можем перейти
00:05:03во вкладки счетов, транзакций, инвестиций или целей — они не реализованы; отправить деньги и пополнить счет
00:05:08можно, но при этом приложение собрано на Next.js без использования реальной базы данных — опять же, все
00:05:12просто хранится в JavaScript, и вероятно потому, что она потратила на это всего четыре минуты, а обошлось мне это
00:05:16в 33 цента. Последняя закрытая модель, которую я попробовал, — это Gemini 3.7 Flash на высоком
00:05:21уровне, поскольку она соответствует бенчмаркам, и вы видите, что интерфейс очень похож на то, что
00:05:26нам давали открытые модели. Я называю это прошлым поколением ИИ-интерфейсов, у них всегда похожий
00:05:31внешний вид, хотя Fable и OpenAI похоже от этого уходят. Зато здесь все работает, и
00:05:36все эти вкладки действительно функционируют, на них что-то есть, так чтоплюс балы для Gemini 3.7
00:05:41Flash. На это ушло около 10 минут, а стоимость составила 50 центов. Что касается выбранного стека,
00:05:46то это приложение на Next.js, но в нем не использовалась настоящая база данных, так что оно весьма похоже
00:05:50на GPT-5.6. Перейдем к нашему последнему сравнению — это GLM-5.3, и я оставил ее напоследок не просто так.
00:05:56Интерфейс довольно приятный, она выполнена в другом стиле по сравнению с остальными, но в ней все еще используется
00:06:00зеленый цвет, который, кажется, задействуют все подряд. На этот раз была выбрана светлая тема, а что касается
00:06:04функций — все очень похоже на остальные варианты, и все они
00:06:08работают. Генерация заняла около 50 минут, и в итоге это стоило мне пять долларов, так что
00:06:13это действительно самый дорогой вариант, но самое интересное кроется в выбранном ею стеке:
00:06:17она выбрала приложение на Next.js, использовала better-sqlite и задействовала Drizzle — то есть абсолютно ту же
00:06:23конфигурацию, что и Aux Alpha. Увидев это, я решил попросить Claude сравнить все эти кодовые базы
00:06:28и проверить, есть ли между ними сходства, а также узнать его мнение о том, что это за секретная модель. Вот краткая выжимка
00:06:32 выводов Claude: как видите, он считает, что секретная модель — это GLM. Если взглянуть на тесты,
00:06:36которые провел Claude, одним из них было сравнение структурных паттернов — то есть того, как собираются
00:06:40компоненты. Выяснилось, что у GLM-5.3 совпадает 22.4% со стелс-моделью, что выше,
00:06:46чем у всех остальных. Единственный близкий конкурент — DeepSeek с 19%. При этом отмечается, что это может быть
00:06:50ложноположительным результатом, поскольку Drizzle использовалась как в Aux Alpha, так и в GLM-5.3, и они единственные,
00:06:55кто ее применял. Если исключить Drizzle, то больше всего общего с нашей стелс-моделью
00:07:00окажется у DeepSeek. Так может ли это быть модель от DeepSeek? Ответ: скорее всего, нет, потому что далее
00:07:04были рассмотрены редкие маркеры — неочевидные решения в каждой кодовой базе, — и обнаружилось, что у стелс-модели
00:07:08и GLM-5.3 их очень много общего. Обе использовали функцию passAmountToSense, причем
00:07:14эта функция была практически идентичной; обе использовали Drizzle ORM, а также обе переписали README — ни один из других
00:07:18проектов этого не делал. Это единственные модели, переписавшие README, причем сам файл обладает идентичной
00:07:23структурой. Так что на основе всего этого анализа весьма вероятно, что это модель GLM, или по крайней мере она создана на ее базе.
00:07:29Вам необязательно верить мне на слово: множество других людей тоже это изучали и выяснили,
00:07:33что токенизатор практически идентичен токенизатору GLM, она выдает такие же сообщения об ошибках
00:07:38и, пожалуй, самый веский аргумент — видеоэнкодер в этой модели использует те же токены, что и в зрение-модели GLM.
00:07:43Я оставлю ссылку на эту страницу ниже, там есть список других сходств, но я думаю,
00:07:47что совершенно очевидно: это модель GLM. Это может быть GLM-5.5, которая теперь мультимodalьная, или, возможно,
00:07:52пост-тренированная версия GLM-5.3, или, что еще интереснее, это может быть Flash-версия. Более того, это
00:07:57не обязательно Zhipu AI, так как GLM открыта, это вполне могла быть другая компания, взявшая GLM за основу.
00:08:02В общем же и целом, это невероятно компетентная модель с ценой, которую просто невозможно перебить,
00:08:07и этот тариф продержится до 27-го числа, так что пользуйтесь, пока есть возможность. Только учтите, что промпты и
00:08:11генерации сохраняются провайдером, но, судя по всему, они не используются для обучения. Что вы
00:08:15думаете об этой модели? Напишите в комментариях ниже, а заодно подпишитесь,
00:08:19как всегда, до встречи в следующем видео!
Community Posts
No posts yet. Be the first to write about this video!
Write about this video