上線僅三天的神秘模型，已經鯊瘋了！
大模型聚合平臺OpenRouter新推出的Optimus Alpha，已經處理了772億Token，平均每天超過200億。
并且這個數字還在上升，日Token處理已超過340億，排名第二，并在Trending榜單上位列第一。
有網友試著用它挑戰MC-Bench，生成《我的世界》風格的場景，并對比了4o-mini，結果高下立判：
還有人系統測試了它的編程水平，發現Optimus Alpha在Ruby語言上是表現最好的模型。
有人更是直接稱贊，Optimus Alpha必須是SOTA。
驚訝于其優異表現的同時，Optimus Alpha神秘身份也引發了猜測……
百萬上下文窗口，面向現實世界任務
Optimus Alpha支持百萬上下文窗口，最大輸出位32K。
并且響應速度很快，首個Token延遲中位數僅有0.81秒，輸出速度中位數為每秒24.8個Token。
同時介紹中提到，Optimus Alpha主要面向現實世界中的任務，并特別提及了編程。
有博主讓它寫一個帶購物車功能的電商網站，結果Optimus Alpha設計出了合理的UI界面，其他很多AI都翻車的購物車功能也能正常工作，并且跨越不同文件時也一切正常。
或者寫一個貪吃蛇游戲，不僅能正常工作，還加入了蛇頭部顏色變化、蛇身顏色漸變等巧妙設計，在新思上勝過了一些其他AI編程工具。
甚至還有人用它編寫出了OCR文字識別應用，支持手寫文字的那種。
成績方面，其Elo分數為1338，在榜單中排名第二，僅次于Claude 3.7 Sonnet，領先于DeepSeek-R1，以及疑似Optimus Alpha前身的Quasar Alpha。
特別是在SQL數據庫查詢任務上，Optimus Alpha取得了最高的平均成績。
Aider榜單則顯示，Optimus Alpha的編程能力與Quasar Alpha，以及Grok 3和中號o3-mini接近，略勝過GPT-4.5-preview。
除了編程之外，Optimus Alpha在創意寫作上也表現優異，Elo分數排名第四，位列DeepSeek-V3之后。
神秘模型來自OpenAI？
最簡單粗暴的調查方式，就是直接讓模型自己交代。
因為模型發出來的目的就是收集反饋，Optimus Alpha目前在OpenRouter上可以免費使用，也就有了試驗的可能。
當被問及身份時，Optimus Alpha毫不猶豫地說自己是ChatGPT。
如果追問具體版本，回答則是“基于GPT-4，知識截止時間2024年6月”。
此外，還有人直接根據Optimus這個名字，聯想到特斯拉的擎天柱機器人，認為神秘模型來自馬斯克。
但也有人認為這是奧特曼的障眼法，如果信了它來自馬斯克旗下的公司就正中奧特曼下懷了。
更有說服力的證據，還要從已經下線的Quasar Alpha說起，它最早出現在本月2日。
Reddit上有網友發現，在試圖用Quasar Alpha進行違規操作時，模型的拒絕方式和OpenAI非常相似。
這名網友提到的Tokenizer bug，指的是更早之前有人發現Quasar Alpha在執行中譯英任務時出現了GPT-4o同款的已讀亂回現象。
這個bug似乎是OpenAI獨有，Grok、Claude以及DeepSeek上都不會出現此類情況。
還有人甚至進行了更為復雜的分析——AI研究員Sam Paech（前面的創意寫作榜單也是他發起的）通過模型回答中的差異，利用信息學方法試圖建立模型之間的關聯。
結果Paech發現，Quasar Alpha與OpenAI的模型極為相近，并且特別點明了是GPT-4.5-preview。
后來，奧特曼也在推文中暗示了Quasar Alpha的身份。
終于可以回到Optimus Alpha，測試發現，ChatGPT和Quasar Alpha中的同款bug，再次出現在了其中。
Paech這邊也有新結果，在最新的譜系圖中加入了Optimus Alpha，與其最接近的模型是今年3月27日更新的ChatGPT-4o。
而從時間上看，Quasar Alpha的下架時間是Optimus Alpha上線次日，因此有人認為Optimus Alpha是Quasar Alpha的替代。
除了實驗觀察到的種種跡象之外，以神秘模型的方式對新模型進行社區測試，已經是OpenAI的傳統藝能。
加上奧特曼對Quasar Alpha的暗示，Optimus Alpha來自OpenAI的概率，整體看還是非常高的。
至于再具體的細節，結合OpenAI剛剛泄露出的“GPT-4.1”，被視為是GPT-4o的升級，加上Paech最新譜系圖的印證……
你認為這個神秘模型的真實身份是什么呢？
參考鏈接：
[1]https://x.com/TheMattBerman/status/1910813233008509191
[2]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1jrd0a9/chinese_response_bug_in_tokenizer_suggests/
[3]https://x.com/sam_paech/status/1910346895110848553
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