Un modello IA comparso dal nulla e offerto gratuitamente sta alimentando uno dei misteri più interessanti delle ultime settimane nel settore. Si chiama Ox Alpha, non ha un produttore ufficialmente dichiarato e, soprattutto, sostiene di poter elaborare fino a 100 trilioni di token al giorno. Una capacità talmente elevata da restringere drasticamente il numero di aziende potenzialmente in grado di sostenerla.

Il modello è apparso il 20 agosto su OpenRouter e OpenCode, con condizioni di utilizzo estremamente generose tra una finestra di contesto multimodale da 1.048.576 token, un limite di output di 131.072 token e accesso gratuito fino a 100 trilioni di token giornalieri per una settimana. Una combinazione che ha immediatamente trasformato Ox Alpha in un caso investigativo per sviluppatori, ricercatori e appassionati di AI.

Secondo la descrizione associata al modello, Ox Alpha è un sistema di reasoning progettato per il coding, il lavoro agentico prolungato e i carichi produttivi. Il suo obiettivo comprende attività di software engineering su orizzonti temporali molto lunghi, ragionamento complesso e workflow nei quali testo e contenuti visuali vengono elaborati insieme.

Il punto, però, è capire chi si nasconde dietro Ox Alpha. Una delle ipotesi considerate più credibili riconduce il modello a Zhipu, azienda cinese nota soprattutto per la famiglia GLM. A sostegno di questa teoria ci sono diversi indizi tecnici come somiglianze nei processi di codifica video, nella gestione della tokenizzazione e persino nella formulazione delle risposte generate.

Il confronto con i benchmark alimenta ulteriormente il sospetto. Su Kingbench, Ox Alpha avrebbe raggiunto un punteggio dell’87,5% posizionandosi vicino a GLM-5.3, accreditato del 91,25%. Non si tratta naturalmente di una prova definitiva, ma la vicinanza delle prestazioni rappresenta un elemento interessante.

C’è poi un’altra anomalia. GLM-5.3, almeno nelle implementazioni pubbliche, non dispone dello stesso livello di capacità native nella gestione di immagini e video dichiarato da Ox Alpha. Quest’ultimo accetta invece input testuali, immagini e filmati, caratteristica che potrebbe indicare una versione non ancora annunciata e profondamente evoluta di un modello della famiglia GLM.

ox alpha

Anche la capacità computazionale rende plausibile l’ipotesi Zhipu. L’azienda dispone infatti di diversi cluster con 10.000 GPU e ha recentemente attivato un data center da 1 GW. In altre parole, tra i potenziali sospettati è una delle realtà che potrebbe avere infrastrutture sufficienti per sostenere un esperimento tanto aggressivo.

L’altra pista porta inevitabilmente a DeepSeek, soprattutto per la strategia adottata. L’approccio di Ox Alpha, con disponibilità gratuita e capacità di elaborazione apparentemente spropositate, ricorda infatti il modo in cui DeepSeek ha spesso presentato e testato i propri modelli. Non è un dettaglio secondario che il modello V4 di DeepSeek sia comparso inizialmente con il nome Hunter Alpha, proprio secondo una pratica di test preliminare attraverso denominazioni temporanee.

Ci sono però anche elementi che giocano contro questa teoria. DeepSeek non sembrerebbe disporre, almeno secondo le informazioni disponibili, di una capacità infrastrutturale sufficiente a mantenere per una settimana il throughput dichiarato da Ox Alpha. Inoltre, DeepSeek ha recentemente aumentato il prezzo di V4-Flash, una scelta difficile da conciliare con la distribuzione gratuita e potenzialmente enorme di Ox Alpha.

A rendere il mistero ancora più intricato è arrivata infine una terza pista. Ox Alpha potrebbe essere una versione non annunciata del futuro modello frontier di Microsoft, indicato come MAI 2. L’indizio più interessante riguarda il tokenizer. Ox Alpha sembrerebbe infatti utilizzare cl100k_base, un tokenizer basato su Byte Pair Encoding sviluppato da OpenAI. Se l’identificazione fosse corretta, diventerebbe più difficile sostenere l’origine cinese del modello, dal momento che i principali laboratori cinesi utilizzano normalmente tokenizer differenti, ottimizzati per le proprie architetture e dataset.

Per ora, quindi, Ox Alpha rimane senza un’identità ufficiale, ma il vero elemento significativo è la possibilità che un laboratorio possa mettere online, senza preavviso e gratuitamente, un modello multimodale con un contesto da un milione di token e un throughput dichiarato di 100 trilioni di token al giorno. Una scommessa che mostra quanto sia diventata ormai imprevedibile la competizione nell’AI. Se l’esperimento fosse autentico, il confine tra test pubblico, lancio commerciale e dimostrazione di forza tecnologica sarebbe ormai diventato estremamente sottile.