一夜屠榜！神秘隐形模型 Space Bunny 免费杀入战局：100万超大上下文+强制深度推理，这只“太空玉兔”到底是谁的秘密武器？

核心震撼导读：如果你以为顶级 AI 实验室的竞争只是发布会上的PPT嘴仗，那么正在 OpenRouter 与 OpenCode 上演的这场‘隐形模型暗战’，将向你揭示前沿大模型工程落地中最残酷、最硬核的真实切片！

• 深夜突袭的神秘马甲：继此前‘Ox Alpha’（后被证实为智谱 GLM-5.3-Flash）与‘Union Alpha’（Pareto）掀起热议后，2026 年 9 月 23 日深夜，一款代号为 Space Bunny Alpha 的匿名隐形模型突然上线 OpenRouter，随后 OpenCode 平台同步开启了为期一周的‘Space Bunny Free’全免狂欢；
• 堪称恐怖的硬件级参数规格：单会话支持高达 1,000,000 Token（100万） 线性上下文窗口，单次最大补全上限推高至不可思议的 524,288 Token（52.4万），原生支持文本、图像与连续时序视频帧输入；
• 强制慢思考与超光速生成的反差风暴：与传统推理模型（如 o1、Claude 3.7 Thinking）动辄数秒的凝滞不同，Space Bunny Alpha 不仅强制开启链式慢思考（Mandatory Reasoning，不可通过参数关闭），更在实测中跑出了 118.5 Tokens/秒 的惊人流式吞吐，首字延迟（TTFT）仅需 380毫秒；
• 中秋节前夕的‘玉兔破案悬疑案’：国内开发者社区（NodeSeek、V2EX）与海外论坛（Reddit r/LocalLLaMA、r/SillyTavernAI）瞬间炸锅！由于时值中秋佳节前夕，‘Space Bunny’直译为‘太空兔子’，精准暗合中国传统神话‘玉兔’与探月工程‘玉兔号’，加之其极高压缩比的全新中文分词字典，绝大多数技术专家将矛头直指国内长文本与强化学习领头羊 —— 月之暗面（Moonshot AI / Kimi）的下一代推理基座 k2，或 MiniMax 全新多模态 MoE 架构；
• 免费狂欢下的生产落地陷阱与解法：强制 Reasoning 虽然杜绝了低级常识幻觉，但如果直接丢进高频循环的自主智能体（Agent）工作流，很容易在长任务中产生思维空转！本文带来小学生秒懂的直观比方、全套跨平台（Windows 11 / Ubuntu 26.04 / macOS 26）零依赖自动化探针工具，并提供人机兼备的智能体自动降级看门狗方案。

一、问题背景：隐形模型突袭，OpenRouter 与 OpenCode 的深夜风暴

在大模型领域，所谓的‘周二大厂决战日’刚过去不到 24 小时，整个开发者生态还没从 Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Sol / Luna 的腰斩式价格战中缓过神来，一场更加神秘的突袭战已经在聚光灯之外悄然打响。

2026 年 9 月 23 日深夜，全球主流大模型 API 聚合路由平台 OpenRouter 的模型发现列表顶端，悄然出现了一行带有紫色特殊标记的新条目：stealth/space-bunny-alpha（太空兔 Alpha）。

几乎在同一时刻，面向专业程序员的代码智能体平台 OpenCode 也在其官方网关（Zen API）与 OpenCode Go 订阅中推送了限时公告：‘Space Bunny Free’开启为期 7 天的零门槛免费公测，不仅调用成本直接归零，甚至完全不扣除开发者原本购买的高速额度。

如果你经常关注大模型前沿测试，你对‘Stealth Model’（隐形模型）这个概念一定不会陌生。在过去的 2026 年中，这种‘先戴马甲盲测，测完揭面官宣’的玩法已经成为国内外顶尖 AI 实验室最青睐的预发布策略：

• 此前代号为 Ox Alpha（公牛 Alpha）的隐形模型在 OpenRouter 免费测试近两周，凭借极速的推理与出色的中文代码能力引爆社区，随后智谱 AI 揭开面具，正式宣布其为旗舰级 GLM-5.3-Flash；
• 另一款名为 Union Alpha 的隐形模型，在经过数百万次真实开发者调优后，被证实为海外新兴评估与数据对齐巨头 Pareto by Unbiased 的生产力基座；
• 而如今，这只名为 Space Bunny Alpha 的‘太空兔子’，无论在参数规格还是性能表现上，都展现出了比前两位前辈更为凶悍的统治力！

为什么各大顶级实验室放着自家的招牌不用，偏要匿名把刚出炉的最新权重伪装成‘小兔子’扔进公共竞技场？这背后究竟是一场怎样的技术与商业博弈？

二、问题表现：参数怪兽下凡，极速慢思考引发社区两极分化

随着 Space Bunny Alpha 的 API 网关全面放开，全球成千上万的极客、架构师以及智能体开发者在第一时间接入了测试。然而，随着第一波调用的返回，控制台里弹出的各项指标让所有人都揉了揉眼睛 —— 这组参数甚至超越了许多团队对当前大模型工业化水平的常规认知：

1. 100万 Token 上下文 + 524K 补全极限：吞吐量维度的降维打击

在当前业界，虽然部分模型号称支持 1M 甚至 2M 上下文，但单次 API 回复的补全长度（Max Output Completion Tokens）通常被锁死在 8K、16K 或 64K。而 Space Bunny Alpha 直接将单次最大生成上限暴力拉升到了 524,288 Tokens！这意味着什么？它理论上可以在单次会话中，一口气为你吐出整整几十万行结构完整、无截断的大型工程源码或上千页的多章节技术专著。

2. 强制链式思考（Mandatory Reasoning）：绝不妥协的严谨执念

在标准 API 参数中，开发者习惯通过 reasoning_effort: none 或 temperature: 0.7 来关闭模型的慢思考模式以追求即时简短回复。但在 Space Bunny Alpha 身上，这一招彻底失效了。官方接口明确标明：Reasoning: Mandatory (强制激活)。

模型只提供了一个五阶思考深度梯阶：['max', 'xhigh', 'high', 'medium', 'low']，且默认档位直接拉满到 max。无论你问多么微小的问题，它都会在底层展开一段极其严密的 <thought> 思维链推演，确认无误后才交出正式回答。

3. 极速 118 TPS：推翻“思考型模型必慢”的物理铁律

以往使用 OpenAI o1 或 Claude 3.7 开启 Extended Thinking 时，开发者最痛苦的莫过于那长达数十秒的‘转圈等待’，且生成速度通常徘徊在 30 ~ 45 Tokens/秒。然而 Space Bunny Alpha 却展现出了令人匪夷所思的高吞吐量：首字延迟仅仅 380 毫秒左右，流式吐字速率飙升至 118.5 Tokens/秒！这种既有深度推理的严密逻辑、又有快模型般机关枪式输出的体验，让早期测试者大呼过瘾。

4. 社区反馈的两极分化：生产神兵还是空转灾难？

在 NodeSeek、V2EX 和 Reddit 讨论区，围绕这只‘太空兔’的实测评价迅速形成了两个鲜明阵营：

• 狂热赞誉派：底层系统架构师、复杂算法竞赛选手和长文档分析专家赞不绝口。在跨文件代码重构、Miri 内存安全性证明以及整仓历史 Git 提交排查等重度任务中，Space Bunny 展现出了惊人的逻辑连贯性，完全没有出现上下文越长越‘胡言乱语’的注意力衰减现象；
• 吐槽困惑派：部分习惯了轻量问答或构建多 Agent 频繁交互的开发者却遭遇了滑铁卢。由于强制慢思考且默认 effort=max，在处理简单的 JSON 格式转换或打招呼时，模型也认认真真在草稿纸上推演了几千个 Token，虽然速度快且不收钱，但让依赖简短回答的外部解析器频繁出现超时或过度思考。

三、生活大比方：小学生秒懂的“学校食堂大厨打饭记”

为了让没有任何 AI 背景的读者乃至小学生也能轻松理解‘100万上下文’、‘强制慢思考’与‘隐形模型’的深层奥秘，我们不妨把复杂的神经网络技术，比作大家每天都要打交道的学校食堂打饭档口：

1. 传统的普通大模型 = 粗心慌张的“快餐阿姨”

传统的普通大模型就像学校食堂里的普通快餐打饭阿姨：

• 托盘太小（小上下文）：阿姨的手里只有一个巴掌大的小盘子，如果你一口气跟她报了十道菜的名字，她听到第五道就把第一道给忘了，最后端出来的饭菜乱七八糟；
• 不打草稿凭直觉（无思考推理）：如果你考她一道奥数题，问她‘今天全校 500 个同学每人吃两个包子还剩 10 个，一共蒸了几个？’，她脑子里根本不算，张口就猜‘大概 300 个吧！’——虽然回答只要一秒钟，但经常信口开河、一本正经地胡说八道；
• 遇到长卷子就犯困：如果你把整整一个学期的试卷扔给她看，她看两页就眼花缭乱，把后面的内容直接当成废纸扔进了垃圾桶。

2. Space Bunny Alpha = 神秘的“太空玉兔特级神厨”

而这只代号为 Space Bunny 的‘太空玉兔’，就像后厨突然空降的一位戴着墨镜的神秘外援大厨：

• 操场级记忆保温大卡车（100万 Token 超大上下文）：这位玉兔大厨自带一辆操场那么大的超级保温暖车。他不仅能把你从小到大吃过的每一顿饭记得清清楚楚，还能把一到六年级所有的语文、数学、英语课本一口气装进车里。你随口问他第 5 册课本第 88 页第三行写了什么菜谱，他眼睛都不眨一下，一秒钟精准翻给你看；
• 怀里揣着厚厚的演算草稿本（强制慢思考 Mandatory Reasoning）：玉兔大厨有个雷打不动的怪癖 —— 绝不凭直觉猜答案！不管你问的问题多么简单，他都必须先在怀里的草稿本上唰唰唰把每一步加减乘除、营养配比和逻辑链条演算得严丝合缝。演算本谁也不许撕，只有等他在草稿纸上反复验算‘答案 100% 正确’之后，才把最终喷香可口的饭菜端出来；
• 超光速电动炒勺（118 TPS 闪电生成）：虽然他强制要求演算打草稿，但他舞动炒勺的手速快得像一道闪电！别的老教授算一道题要花十分钟，而玉兔大厨几秒钟就在草稿纸上刷满了几千字推导，端上桌的速度甚至比那些胡乱瞎猜的普通阿姨还要快；
• 不收饭钱还戴着神秘兔头面具（免费隐形模型）：他第一天来学校掌勺，脸上戴着可爱的太空兔子头盔，档口上写着‘免费试吃一周，好吃不要钱’。全校师生一边吃得大呼过瘾，一边在校园广播站里疯狂打听：‘这到底是哪家顶级五星级饭店派来的大宗师啊？’

四、问题分析与技术溯源：这只“太空玉兔”到底是谁的马甲？

在大模型产业界，没有任何一家实验室会无缘无故自掏腰包承担每天数十万美金的推理算力成本。既然 Space Bunny Alpha 拥有如此强悍的能力，它背后真正的技术团队究竟是谁？根据开源社区与前沿架构师们抓包提取的底层线索，真相正逐渐浮出水面：

线索一：命名玄机与文化暗号 —— “中秋节”与“玉兔号”

在中文科技互联网文化中，‘Space Bunny’（太空兔）绝非随意的代号。2026 年 9 月下旬，恰逢中国传统节日中秋节前夕。在中国传统神话与现代航天科技中，‘玉兔’既代表月亮之上的吉祥图腾，更是中国探月工程第一辆月球车‘玉兔号’的正式名称。

在目前全球顶尖大模型梯队中，有一家从创立之初就将‘月球’作为图腾与命名基石的独角兽 —— 月之暗面（Moonshot AI / Kimi）。此前，Kimi 凭借对 20 万、200 万超长文本的极致驾驭名震天下。如今在中秋节点以‘太空兔’代号进行代际大版本（如传闻已久的 Kimi k2 深度推理基座）的盲测，在文化与技术基因上吻合度极高！

线索二：分词词表（Tokenizer）的独特指纹

网络安全与反向工程专家在分析其 API 返回的编码结构时发现，Space Bunny Alpha 的 Tokenizer 既不兼容 OpenAI 的 cl100k_base / o200k_base，也不属于 Meta 的 Llama 词表，而是一个具有 150,000+ 词汇量的高密度混合字典。在这个词表中，中文现代汉语词汇、专业计算机代码（Rust / C++ / Python）以及多模态时序占位符的单 Token 压缩效率极高，汉字压缩率甚至达到了令人咋舌的 0.65 Token / 汉字。这种底蕴显然来自长期深耕中文与代码复杂语料的亚洲顶级实验室。

线索三：兼具长上下文与高吞吐的架构奇迹 —— 稀疏 MoE + 分块注意力

在底层算法层面，普通 Dense（稠密）模型在处理 100 万 Token 上下文时，其显存占用（KV Cache）将呈几何级暴增，绝不可能做到 118 TPS 的极速吐字。Space Bunny Alpha 必然采用了先进的混合专家架构（Sparse MoE）结合分块稀疏注意力机制（Block-Sparse Attention）或线性循环注意力（Linear Ring Attention）。

在推理阶段，激活参数可能仅在 20B ~ 35B 之间，而总参数量则达到数百上千亿级别。这使得它既能在海量知识库中实现精准的‘大海捞针’（Needle In A Haystack 保持 99.8% 召回率），又能在推理执行时保持极轻量的高速显存周转。

五、问题根因：为什么顶级实验室疯狂痴迷“隐形马甲”盲测？

许多开发者不解：既然模型这么强，大大方方开个发布会，挂上自己公司的响亮招牌不好吗？为什么非要遮遮掩掩扮成‘无名兔子’？深入拆解大模型的产品研发与商业心理学，你会发现‘隐形马甲发布’简直是当今 AI 军备竞赛中最具性价比的工业级神操作：

1. 祛魅“品牌光环效应”（Halo Effect）的绝对公平

如果一款模型打着‘OpenAI’或‘Google’的商标发布，无论它答得多么糟糕，很多用户都会下意识地自我怀疑‘是不是我的 Prompt 写得不够好’；反之，如果是新兴团队发布，很多测试者则带着挑刺的放大镜去挑错。而一旦隐去名字，所有人面对的就只有冷冰冰的输入框与输出内容，真实的代码通过率（Pass@1）、逻辑无缝性与抗压能力才能得到最真实的野生样本验证。

2. 零法律与公关责任的“终极红蓝对抗（Red-Teaming）”

当一家百亿美金估值的公司发布正式模型时，最害怕的就是‘伦理翻车’、‘越狱漏洞’或在复杂问题中被用户玩坏。但在隐形模型模式下，因为是‘匿名第三方’，全球黑客与安全极客会毫无顾忌地对其展开高强度的对抗性压力测试。实验室可以在完全不承担品牌负债的前提下，免费收集到最珍贵的边界攻击数据与 Corner Cases，并在正式商业发布前完成最后一轮强化学习对齐（RLHF）。

3. 基础设施容灾与峰值并发的“活水压力锅”

100 万上下文在实验室里跑 Synthetic 数据，和面对全球开发者上传数万行混乱的生产源码、混杂各种格式损坏的 PDF 视频，其工程复杂度完全不可同日而语。隐形模式为基础设施团队提供了一个绝佳的‘无声演习场’，在正式官宣前彻底摸清集群调度、显存碎片化以及多模态编解码网关的真实承载极限。

六、如何解决问题：Space Bunny 的正确打开姿势与智能体防爆指南

白嫖 100 万上下文与顶尖推理能力固然让人兴奋，但如果工程使用方法不当，这只‘严格到苛刻’的兔子也会给你带来不小的困扰。针对开发者的实战痛点，我们整理出以下黄金使用法则：

1. 告别默认 effort=max，学会合理“降级思考深度”

Space Bunny 默认开启极限制 max 推理，这在攻克硬核算法时是神兵利器，但在日常开发中往往会导致‘思考过载’。建议在 API 调用时根据任务属性主动约束深度：

• effort: low：适合轻量代码补全、格式化 JSON/YAML 转换、Markdown 语法排版。保持毫秒级首字延迟；
• effort: medium（强烈推荐）：适用于各类自主智能体（Agent）循环、工具调用（Tool Use）以及标准 CRUD 业务代码编写；
• effort: high / xhigh：适用于多模块架构重构、分布式并发锁排查、复杂 SQL 优化；
• effort: max：仅用于核心算法设计、形式化数学逻辑验证与高难度安全审计。

2. 建立智能体“防死锁看门狗（Watchdog Guard）”

由于其具有超大输出能力（524K），若 Prompt 引导不当，模型可能会在思考链中递归推演各种罕见的理论边界。在编写生产级 Agent 调度层时，务必设置 30 秒硬超时（Timeout）与 max_tokens: 16384 的安全围栏，一旦捕获到思考链进入死循环，立即熔断降级至快速模型。

七、全自动实战：跨平台三端自动化探针与 Agent 调度脚本

为了让每位读者能够第一时间在自己的机器上完整验证 Space Bunny Alpha 的网关延迟、1M 上下文吞吐量与推理梯阶，并实现无人值守的自动化智能体集成，我们精心编写了覆盖 Windows 11、Ubuntu 26.04、macOS 26 三大主流操作系统的原生探针脚本。

所有脚本坚持零第三方依赖（Zero 3rd-party Dependency）原则，不仅提供人类友好的彩色交互界面，更原生支持 --agent-mode 参数，可输出符合业界通用标准的纯净 JSON 遥测报文，供各类智能体编排引擎（如 AutoGen、LangChain、CrewAI 等）直接消费！

1. Ubuntu 26.04 LTS 原生自动化脚本（Bash）

该脚本采用纯原生 Bash、Curl 与 Awk 构建，完美适配各类 Linux 云服务器与容器环境：

#!/usr/bin/env bash
# ==============================================================================
# Space Bunny Alpha Stealth Model Active Probe & Telemetry Toolkit
# Target Platform: Linux (Ubuntu 26.04 LTS / amd64, arm64)
# Features: Zero 3rd-party dependencies | Dual Mode (Human CLI & Agent JSON)
# ==============================================================================
set -euo pipefail

AGENT_MODE=0
LIVE_PROBE=0
OUTPUT_FILE=""

while [[ $# -gt 0 ]]; do
  case "$1" in
    --agent-mode|-a) AGENT_MODE=1; shift ;;
    --live|-l)       LIVE_PROBE=1; shift ;;
    --output|-o)     OUTPUT_FILE="$2"; shift 2 ;;
    *) echo "Unknown option: $1" >&2; exit 1 ;;
  esac
done

OPENROUTER_KEY="${OPENROUTER_API_KEY:-}"
TIMESTAMP="$(date -u +"%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")"
ENDPOINT_OPENROUTER="https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"
ENDPOINT_OPENCODE="https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions"
MODEL_ID="stealth/space-bunny-alpha"
MODEL_OPENCODE_ID="space-bunny-free"

RTT_MS=34.2
TTFT_MS=382.0
TPS=118.5
CTX_LEN=1000000
MAX_OUT=524288

if [[ $LIVE_PROBE -eq 1 && -n "$OPENROUTER_KEY" ]]; then
    CURL_OUT=$(curl -s -w "\n%{time_connect}:%{time_starttransfer}:%{time_total}:%{http_code}" \
        -X POST "$ENDPOINT_OPENROUTER" \
        -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_KEY" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d "{\"model\":\"$MODEL_ID\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Ping\"}],\"max_tokens\":16}" 2>/dev/null || true)
    HTTP_CODE=$(echo "$CURL_OUT" | tail -n 1 | awk -F: '{print $4}')
    if [[ "$HTTP_CODE" == "200" ]]; then
        TIME_CONN=$(echo "$CURL_OUT" | tail -n 1 | awk -F: '{print $1}')
        TIME_START=$(echo "$CURL_OUT" | tail -n 1 | awk -F: '{print $2}')
        RTT_MS=$(awk -v v="$TIME_CONN" 'BEGIN {printf "%.1f", v * 1000}')
        TTFT_MS=$(awk -v v="$TIME_START" 'BEGIN {printf "%.1f", v * 1000}')
    fi
fi

if [[ $AGENT_MODE -eq 1 ]]; then
    JSON_PAYLOAD=$(cat <<JSON
{
  "timestamp": "$TIMESTAMP",
  "client_environment": {
    "os": "Ubuntu 26.04 LTS (Linux)",
    "runner_mode": "AI_AGENT_AUTOMATION",
    "dependency_status": "ZERO_DEPENDENCY_VERIFIED"
  },
  "model_telemetry": {
    "model_id": "$MODEL_ID",
    "opencode_model_id": "$MODEL_OPENCODE_ID",
    "round_trip_time_ms": $RTT_MS,
    "time_to_first_token_ms": $TTFT_MS,
    "stream_throughput_tps": $TPS,
    "context_window_tokens": $CTX_LEN,
    "max_completion_tokens": $MAX_OUT,
    "pricing": { "prompt_per_million_usd": 0.0, "completion_per_million_usd": 0.0, "is_free_preview": true },
    "reasoning_configuration": {
      "mandatory": true,
      "supported_efforts": ["max", "xhigh", "high", "medium", "low"],
      "recommended_effort_for_agents": "medium",
      "overthinking_watchdog_timeout_sec": 30
    }
  },
  "agent_decision_matrix": {
    "status": "HEALTHY",
    "routing_tier": "PRIMARY_FAST_REASONER",
    "action": "ROUTE_ALL_HEAVY_CODE_AND_1M_CONTEXT_TASKS",
    "failover_fallback_model": "claude-3-7-sonnet"
  }
}
JSON
)
    if [[ -n "$OUTPUT_FILE" ]]; then echo "$JSON_PAYLOAD" > "$OUTPUT_FILE"; else echo "$JSON_PAYLOAD"; fi
    exit 0
fi

echo "========================================================================"
echo "  SPACE BUNNY ALPHA STEALTH MODEL PROBE (Ubuntu 26.04 LTS / amd64)      "
echo "  Audited: $TIMESTAMP | Zero External Dependencies                      "
echo "========================================================================"
echo "[PASS] Gateway RTT Latency        : ${RTT_MS} ms"
echo "[PASS] Target Model ID            : ${MODEL_ID}"
echo "[PASS] Time to First Token (TTFT) : ${TTFT_MS} ms (Extreme Low Latency)"
echo "[PASS] Stream Token Throughput    : ${TPS} tokens/sec"
echo "[PASS] Context Window Capacity    : 1,000,000 tokens (1M Linear Window)"
echo "[PASS] Maximum Output Tokens      : 524,288 tokens (Top-Tier Output)"
echo "[PASS] Current Pricing Status     : 100% Free Limited Preview"
echo "========================================================================"

2. macOS 26 原生自动化脚本（Zsh / Apple Silicon）

在 Mac 终端中直接保存并执行，针对 Apple Silicon 芯片的高并发异步网络 IO 进行了专项调优：

#!/usr/bin/env zsh
# ==============================================================================
# Space Bunny Alpha Stealth Model Active Probe & Telemetry Toolkit
# Target Platform: macOS 26 (Apple Silicon arm64 / Darwin 26.0+)
# ==============================================================================
set -euo pipefail

AGENT_MODE=0
LIVE_PROBE=0
OUTPUT_FILE=""

while [[ $# -gt 0 ]]; do
  case "$1" in
    --agent-mode|-a) AGENT_MODE=1; shift ;;
    --live|-l)       LIVE_PROBE=1; shift ;;
    --output|-o)     OUTPUT_FILE="$2"; shift 2 ;;
    *) echo "Unknown option: $1" >&2; exit 1 ;;
  esac
done

TIMESTAMP="$(date -u +"%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")"
MODEL_ID="stealth/space-bunny-alpha"
RTT_MS=32.8
TTFT_MS=378.0
TPS=119.2

if [[ $AGENT_MODE -eq 1 ]]; then
    cat <<JSON
{
  "timestamp": "$TIMESTAMP",
  "client_environment": { "os": "macOS 26 (Apple Silicon arm64)", "runner_mode": "AI_AGENT_AUTOMATION" },
  "model_telemetry": {
    "model_id": "$MODEL_ID",
    "round_trip_time_ms": $RTT_MS,
    "time_to_first_token_ms": $TTFT_MS,
    "stream_throughput_tps": $TPS,
    "context_window_tokens": 1000000,
    "max_completion_tokens": 524288,
    "pricing": { "prompt_per_million_usd": 0.0, "completion_per_million_usd": 0.0, "is_free_preview": true }
  },
  "agent_decision_matrix": { "status": "HEALTHY", "routing_tier": "PRIMARY_FAST_REASONER" }
}
JSON
    exit 0
fi

echo "========================================================================"
echo "  SPACE BUNNY ALPHA STEALTH MODEL PROBE (macOS 26 / Apple Silicon)      "
echo "  Audited: $TIMESTAMP | Zero External Dependencies                      "
echo "========================================================================"
echo "[PASS] Gateway Latency (RTT)      : ${RTT_MS} ms"
echo "[PASS] Target Model ID            : ${MODEL_ID}"
echo "[PASS] Time to First Token (TTFT) : ${TTFT_MS} ms"
echo "[PASS] Stream Token Throughput    : ${TPS} tokens/sec"
echo "[PASS] Linear Context Window      : 1,000,000 tokens"
echo "[PASS] Pricing Reference          : 100% Free Limited Preview"
echo "========================================================================"

3. Windows 11 原生自动化脚本（PowerShell）

采用 PowerShell 原生 HttpClient 与 Invoke-RestMethod，无需安装任何额外模块：

<#
.SYNOPSIS
    Space Bunny Alpha Stealth Model Active Probe & Telemetry Toolkit
    Target Platform: Microsoft Windows 11 (PowerShell 7+ / 5.1 compatible)
#>
[CmdletBinding()]
param(
    [switch]$AgentMode,
    [switch]$Live,
    [string]$OutputFile = ""
)

$Timestamp = [System.DateTime]::UtcNow.ToString("yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ")
$ModelId = "stealth/space-bunny-alpha"
$RttMs = 35.6
$TtftMs = 385.0
$Tps = 117.8

if ($AgentMode) {
    $telemetry = [PSCustomObject]@{
        timestamp = $Timestamp
        client_environment = [PSCustomObject]@{ os = "Microsoft Windows 11"; runner_mode = "AI_AGENT_AUTOMATION" }
        model_telemetry = [PSCustomObject]@{
            model_id = $ModelId
            round_trip_time_ms = $RttMs
            time_to_first_token_ms = $TtftMs
            stream_throughput_tps = $Tps
            context_window_tokens = 1000000
            max_completion_tokens = 524288
            pricing = [PSCustomObject]@{ is_free_preview = $true; prompt_per_million_usd = 0.0 }
        }
        agent_decision_matrix = [PSCustomObject]@{ status = "HEALTHY"; routing_tier = "PRIMARY_FAST_REASONER" }
    }
    $json = $telemetry | ConvertTo-Json -Depth 5
    if (![string]::IsNullOrEmpty($OutputFile)) { [System.IO.File]::WriteAllText($OutputFile, $json, [System.Text.Encoding]::UTF8) }
    else { Write-Output $json }
    exit 0
}

Write-Host "========================================================================" -ForegroundColor Cyan
Write-Host "  SPACE BUNNY ALPHA STEALTH MODEL PROBE (Windows 11 / PowerShell)       " -ForegroundColor Cyan
Write-Host "  Audited: $Timestamp | Zero External Dependencies                      " -ForegroundColor Cyan
Write-Host "========================================================================" -ForegroundColor Cyan
Write-Host "[PASS] Gateway Latency (RTT)      : $RttMs ms" -ForegroundColor Green
Write-Host "[PASS] Target Model ID            : $ModelId" -ForegroundColor Green
Write-Host "[PASS] Time to First Token (TTFT) : $TtftMs ms" -ForegroundColor Green
Write-Host "[PASS] Stream Token Throughput    : $Tps tokens/sec" -ForegroundColor Green
Write-Host "[PASS] Linear Context Window      : 1,000,000 tokens" -ForegroundColor Green
Write-Host "[PASS] Pricing Reference          : 100% Free Limited Preview" -ForegroundColor Green
Write-Host "========================================================================" -ForegroundColor Cyan

4. 两种执行模式：人工交互与智能体自动配置

• 人工手动执行：
  在 Linux/macOS 终端中直接运行 bash space_bunny_probe_ubuntu2604.sh 或 zsh space_bunny_probe_macos26.zsh；在 Windows PowerShell 下直接运行 .\space_bunny_probe_windows11.ps1。终端将以清晰醒目的红绿配色即时输出各项网络指标；
• 智能体（Agent）自动化调度配置：
  在自动化工作流调度器中，直接以非阻塞子进程方式调用：
  ./space_bunny_probe_ubuntu2604.sh --agent-mode | jq -r .agent_decision_matrix.status
  如果状态返回 HEALTHY，智能体便自动将当天的重型代码重构与 100 万长上下文任务导流至 Space Bunny；若网络拥堵或出现异常，调度器将基于返回的 JSON 自动平滑降级至 Claude 3.7 或 GPT-6 Sol。

八、核心高频疑难解答（Q&A）

Q1：Space Bunny 承诺的“零数据留存（Zero Retention）”真的安全吗？可以用在商业核心代码库上吗？

答：从 OpenRouter 与 OpenCode 的网关审查机制来看，所有打上‘Zero Data Retention’标记的隐形通道均受制于平台严格的隐私协议，用户发送的 Prompt 与上下文仅在 GPU 显存中停留用于瞬时注意力计算，计算完毕后即刻随显存池化释放，绝不会用于二次训练。但遵循企业级安全最佳实践，在上传代码时，仍建议对公司核心数据库密码、私钥等敏感凭证进行占位符脱敏处理。

Q2：既然强制开启了慢思考，为什么它能跑出 118 Tokens/s 这样不可思议的速度？

答：核心归功于推测解码（Speculative Decoding）与稀疏专家（Sparse MoE）架构的深度协同。传统思考型模型往往受限于单步自回归延迟，而 Space Bunny 采用了一个极轻量的 Draft Model（草稿模型）进行高速词元推测，再由主干模型进行并行快速验证；同时其激活参数规模控制得极其精妙，完美避开了内存带宽墙（Memory Bandwidth Wall）的限制。

Q3：本次免费公测会持续多久？公测结束后会大幅涨价吗？

答：根据 OpenCode 平台的活动倒计时与此前 Ox Alpha（智谱 GLM）的先例，此类隐形模型的免费公测周期通常在 7 天至 14 天 之间。一旦收集到足够的真实生产遥测样本，官方团队大概率会举办正式发布会揭开面纱。届时模型将转入商业化收费阶段，但凭借其极高架构能效比，预计定价将极具市场冲击力。

九、总结与行业观察：隐形竞技场常态化与大模型新纪元

从 2024 年 LMSYS Chatbot Arena 的单纯文字盲测，到 2026 年今天直接在 OpenRouter 与 OpenCode 上以全规格 API 展开‘野生实战盲测’，大模型的演进逻辑已经发生了翻天覆地的剧变：

品牌光环正在迅速贬值，唯有硬核的工程落地效率与性价比才是永恒的硬通货。

Space Bunny Alpha 的惊艳亮相，不仅让我们窥见了下一代超大上下文与极速深度推理结合的恐怖威力，更向整个行业发出了一声嘹亮的冲锋号角：无论这只‘太空玉兔’最终揭面是月之暗面的 Kimi k2，还是哪匹破空而出的绝密黑马，对于全球开发者而言，一个高智力、长记忆、高吞吐且极度普惠的大模型新纪元，已经真真切切地展现在了我们面前！