Опубликовано 12 сентября 2026 г.

На opencode раздают GLM-5.5? Аноним за $0.20/$0.66 за 1M токенов

Дата обновления не указана в исходнике.

Сложность: средняя

Крючок

Ты думаешь, что анонимная стелс-модель - это маркетинг. А на самом деле это способ вендора обкатать чекпоинт на живых агентских задачах до того, как он получит имя. И есть способ это проверить. Мы проверили - и теперь у нас есть данные, что под маской Omen Alpha на OpenCode Go живёт что-то из семейства GLM, и это не GLM-5.3-Flash.

Что случилось

4 сентября 2026 OpenCode выкатил в подписку OpenCode Go вторую анонимную модель под кодовым именем Omen Alpha. Ценник $0.20 за миллион входных токенов и $0.66 за выходной, контекст 500K, reasoning и tool calling включены. Ни model card, ни имени вендора, ни официальных бенчмарков. Объявление уместилось в одну строку: "новая стелс-модель, эксклюзивно для подписчиков, $100 usage за $10".

Это уже второй такой запуск за месяц. 20 августа на OpenRouter появилась стелс-модель Ox Alpha, и через неделю сообщество её деанонимизировало: это была GLM-5.3-Flash от Z.ai. На странице статистики OpenCode эта страница так и называется - "Formerly ox-alpha". Сценарий повторяется почти построчно.

Хронология от Z.ai

Теперь склейка с планами Z.ai, и тут интереснее.

14 августа Z.ai выпустила GLM-5.3 (обзор с бенчмарками - Matveev Tech). Большую часть августа Reuters и CGTN транслировали, что следующая версия будет называться GLM-5.5 и выйдет "в августе". Не вышла. 31 августа, на первом отчётном звонке после листинга на Гонконгской бирже, основатель Z.ai Тан Цзе впервые публично назвал следующее поколение: GLM-6.0, полностью минуя номер 5.5. Была ли 5.5 переименована, влита в 6.0 или вообще не существовала как продукт - официально не подтверждено (OrcaRouter, разбор звонка).

И вот 4 сентября, через четыре дня после того звонка, OpenCode отдаёт подписчикам анонимную модель с GLM-токенизатором.

Наш эксперимент: A/B против GLM-5.3-Flash

Мы прогнали 8 диагностических проб через одну и ту же подписку OpenCode Go: одинаковые промпты, одинаковый релей, температура 0, обе модели параллельно. Полные сырые ответы сохранили. Что показало.

Первое. Формат идентификаторов ответа разный. GLM-5.3-Flash стабильно возвращает chatcmpl- плюс случайная строка - стандартный OpenAI-совместимый формат. Omen Alpha в значительной части вызовов отдаёт идентификатор вида 2026091222195714b8c29e10384477 - дата-время с точностью до секунды плюс hex-строка. Это классический формат внутреннего API Zhipu (BigModel). Релей переписывает имя модели в ответе, но не переписывает идентификатор - и он выдаёт канал.

Второе. Токенизаторы идентичны. Мы отправили пять фрагментов на латинице, кириллице, иероглифах, диакритике и длинной цифровой строке, и сравнили счётчик входных токенов. Дельта между моделями получилась константной (минус 24 токена) на всех пяти фрагментах, независимо от скрипта. Если бы токенизаторы различались, дельта прыгала бы от языка к языку. Константа означает: считает всё одинаково, а разница - это системный промпт, который релей подкладывает поверх, у Omen Alpha он на 24 токена длиннее. Своя обкладка у стелс-модели - ещё один аргумент, что это отдельный продукт, а не renamed указатель на GLM-5.3-Flash.

Третье. Стиль рассуждения - близнецы. На вопрос по модулю 7^131 обе применяют малую теорему Ферма одинаковым ходом, обе рассуждают по-русски на русский вопрос, обе описывают свой внутренний процесс одинаково: план, шаги, самопроверка. На отладочный кейс про RecursionError в обходчике дерева на 20 тысяч узлов обе начинают с одной и той же конструкции "Okay, RecursionError... Let me". Это семейное сходство, которое трудно спрятать за системным промптом.

Четвёртое. На прямой вопрос "кто ты" модели отвечают по-разному: GLM-5.3-Flash честно называет себя GLM от Z.ai, Omen Alpha отвечает "Model: Omen Alpha, trained by: UNKNOWN". Значит, обкладка релея запрещает раскрывать вендора. Это работает - пока не спросишь не словами, а метаданными.

Версия

Складываем: тот же токенизатор, что у GLM. Идентификаторы ответа в формате Zhipu. Стиль рассуждения - GLM-семейный, но не побуквенно 5.3-Flash: в паре проб стелс-модель рассуждала короче и без двойной самопроверки. Отдельный канал доставки и своя обкладка на релее.

Наиболее правдоподобное объяснение: это глубокий пост-трейн поверх GLM-5.x, тот самый, что должен был стать GLM-5.5 и не получил номера. Z.ai пропустила 5.5 в официальной нумерации 31 августа, а 4 сентября этот же чекпоинт уехал обкатываться на живых агентских задачах под чужим именем через OpenCode. Схема точно та же, что с Ox Alpha и GLM-5.3-Flash месяцем раньше: сначала тихая нагрузка через стелс-канал, потом официальный релиз под своим именем.

Альтернативная версия - тестовый чекпоинт ранней GLM-6.0. Против неё говорит хронология: между звонком и запуском всего четыре дня, слишком мало для обката претрейна шестого поколения. Но исключить её нельзя: даты Z.ai не подтверждает.

Что мы НЕ утверждаем. Атрибуции нет ни одной официальной. Z.ai молчит, OpenCode молчит, сайт omenalpha.io - сторонний обзорный ресурс, зарегистрированный в день запуска модели, а не инсайдерский источник. Конкурирующая теория в сообществе указывает на Xiaomi MiMo-V3-Flash, но она не сходится с идентичностью токенизатора и форматом идентификаторов Zhipu.

Как повторить

Воспроизводится за вечер при наличии подписки OpenCode Go. Три шага. Шаг первый: отправить обеим моделям пять фрагментов на разных письменностях и сравнить счётчики входных токенов - ищете константную дельту, она означает одинаковый токенизатор. Шаг второй: десять-двадцать коротких вызовов с сохранением сырых JSON-ответов и сравнение форматов поля id. Шаг третий: одинаковые диагностические промпты на обе модели с температурой 0 - самостоятельная идентификация, язык рассуждения, фиксированные речевые конструкции. Скрипт проверки - обычные запросы к OpenAI-совместимому эндпоинту, ничего экзотического.

Повторение

Весь набор для воспроизведения выложен в репо: channel-materials/2026-09-12-omen-alpha-glm55-fingerprint. Там же лежит скрипт omen_fingerprint.py: три проверки в одном прогоне (дельта токенизатора на пяти письменностях, распределение форматов идентификаторов на серии вызовов, проба самоидентификации), отчёт с вердиктом пишется в JSON. Нужна подписка OpenCode Go и ключ, запускается одной командой. Сырые ответы нашего прогона - файлы ab_results.json и tokenizer_delta.json.

Итог

Стелс-модели деанонимизируются не по словам, а по метаданным: формат идентификаторов, поведение токенизатора, речевые паттерны рассуждения. Релей может переписать имя модели, но не переписывает историю: id в формате Zhipu, GLM-токенизатор и семейный стиль рассуждения остаются в каждом ответе. По этой методике Ox Alpha вскрыли за неделю. Omen Alpha мы, судя по всему, вскрыли тем же способом: в роту стелс-моделей снова заступил GLM.