Zhipu mengonfirmasi pada 26 Agustus bahwa Ox Alpha, model yang sebelumnya muncul secara anonim di OpenRouter, adalah iterasi baru dari seri GLM miliknya, dan menyatakan akan merilis bobot model pada malam yang sama. Identitas model ini terus-menerus ditebak-tebak oleh developer sejak hari pertama diluncurkan, sementara pihak resmi tidak pernah menanggapi — sampai volume penggunaannya mendorongnya ke puncak papan peringkat platform.
Ox Alpha muncul di OpenRouter dan OpenCode pada 20 Agustus, dengan kolom penyedia hanya bertuliskan "stealth" dan ID model stealth/ox-alpha. Model ini mendukung jendela konteks 1,04 juta token, menerima input teks, gambar, dan video, dengan output maksimum sekitar 128 ribu token — semuanya gratis selama masa preview. Tidak ada acara peluncuran, tidak ada laporan teknis, bahkan tidak ada satu kalimat pun perkenalan resmi.
Sidik jari tokenisasi lebih dulu membongkar identitasnya
Komunitas tidak menunggu pernyataan resmi. Sekitar 22 Agustus, beberapa pengujian independen mengarahkan kecurigaan ke Zhipu. Caranya, sekumpulan prompt yang sama diberikan ke Ox Alpha dan GLM-5.3, lalu hasil tokenisasinya dibandingkan: pada 25 hingga 30 prompt berbeda, jumlah token di kedua sisi hampir persis sama, hanya selisih konstan 75 token akibat lapisan pembungkus. Overhead encoding untuk input video juga cocok dengan GLM-5V-Turbo milik Zhipu. Petunjuk yang lebih langsung datang dari stack trace Java yang dipicu permintaan bermalformasi, yang memuat nama paket API internal Zhipu berikut kode error 1214.
Semua bukti ini saat itu masih berstatus "sangat dicurigai". Seorang peneliti bahkan memberi tingkat keyakinan 0,98, tapi Zhipu, OpenRouter, maupun penyedia anonim tersebut sama-sama bungkam. Konfirmasi kali ini praktis menutup enam hari spekulasi.
Preview gratis mendorong penggunaan ke puncak
Yang membuat Ox Alpha jadi sorotan adalah volume penggunaannya. Empat hari setelah rilis, pihak OpenRouter menyebut volume pemrosesan hariannya mendekati 6 triliun token; saat ini model tersebut sudah menduduki peringkat pertama penggunaan di platform tersebut, dengan laporan publik menyebut volumenya lebih dari dua kali lipat DeepSeek. Preview gratis diperkirakan masih akan berlangsung sekitar seminggu lagi, sementara harga resminya belum diumumkan.
Menjadikan preview gratis sebagai taktik distribusi adalah sesuatu yang makin dikuasai para pembuat model asal Tiongkok dalam beberapa tahun terakhir. Membiarkan developer memakai model dalam alur kerja nyata lebih dulu, baru membicarakan harga belakangan, terbukti lebih cepat efeknya ketimbang acara peluncuran yang penuh angka benchmark. Namun pendekatan ini punya konsekuensi nyata: dengan perkiraan kasar volume pemrosesan 6 triliun token per hari, bahkan dengan estimasi biaya beberapa sen yuan per juta token, biaya inferensi harian saja bisa mencapai jutaan yuan — anggaran akuisisi pengguna yang tidak kecil dalam seminggu. Imbalannya adalah posisi di papan peringkat, data penggunaan nyata, dan sekelompok developer yang sudah menyambungkan API-nya ke proyek mereka.
Angka benchmark perlu dilihat dengan hati-hati
Klaim awal yang paling banyak beredar menyebut Ox Alpha mengungguli Claude Fable 5 dan GPT-5.6 Sol pada DeepSWE. Kesimpulan itu berasal dari sampel hanya 10 tugas. Dua pengujian independen berikutnya yang menjalankan seluruh 113 tugas secara penuh menghasilkan skor sekitar 63% — kurang lebih setara dengan GPT-5.6 Sol. Itu tetap performa kelas atas, tapi jauh dari kata "mengungguli telak".
Hasil benchmark dari sampel kecil menyebar di media sosial jauh lebih cepat ketimbang angka koreksinya, pola yang sudah berulang kali muncul di beberapa peluncuran model belakangan ini. Bagi siapa pun yang harus membuat keputusan pemilihan teknologi, menunggu evaluasi lengkap dan bobot model terbuka sebelum menarik kesimpulan jauh lebih murah biayanya.
Setelah bobot model dirilis
Begitu Zhipu merilis bobotnya, Ox Alpha tidak akan berhenti sebagai "API tertutup yang bisa dipakai gratis selama seminggu". Seri GLM sebelumnya berkali-kali menempuh jalur open source, dan begitu bobot model dibuka ke publik, penyedia layanan inferensi pihak ketiga biasanya langsung ikut men-deploy, sementara komunitas mulai melakukan kuantisasi dan fine-tuning dalam hitungan hari.
Bagi developer Tionghoa, ada dua hal yang layak dipantau ke depan: pertama, di kisaran mana harga resminya akan ditetapkan, dan apakah masih melanjutkan strategi harga murah khas GLM; kedua, ketentuan lisensi yang menyertai bobot terbuka tersebut — apakah lisensi bergaya Apache yang sepenuhnya permisif, atau yang membawa pembatasan komersial. Yang pertama menentukan apakah model ini bisa bertahan lama dalam alur kerja sehari-hari, yang kedua menentukan apakah bisa masuk ke lingkungan enterprise.
Sumber: Bloomberg, OpenRouter, CocoLoop, ITHome; panjang konteks, durasi preview gratis, dan hasil pengujian ulang DeepSWE masing-masing diverifikasi berdasarkan halaman platform dan metodologi pengujian publik.