Space Bunny Alpha
9026°
stealth | 1,000,000 令牌上下文 | 免费使用。Space Bunny Alpha 是一款匿名大型模型,推理速度极快,具备强大编码能力和原生多模态输入支持。提供可调推理强度和 100 万令牌上下文窗口。Space...
本模型的指南
2026年最便宜的10款ChatGPT替代品:免费本地模型、免费套餐和固定费率计划
2026年10月如何选择AI模型:先看闭源新闻,再看值得下载的开源权重
开放权重 vs 开源 vs 仅API:你到底能做什么
船长笔记
2026-10-13 的笔记
Space Bunny Alpha 是一款匿名的闭源模型,由名为 Stealth 的厂商发布,支持 100 万令牌上下文窗口、多模态输入(包括视频)和可调推理努力。它免费使用,且以速度为设计目标。该级别的匿名性较为罕见;你需要信任这位未公开姓名、未发布模型卡或开放权重的厂商。
以……著称
- 100 万令牌上下文窗口,适合超长文档或对话
- 原生支持视觉和视频输入,兼容文本
- 可调推理努力,权衡速度与深度
- 免费使用,推理速度快
- 从底层设计的多模态支持,而非后期附加
注意
- 厂商匿名,未发布模型卡,模型来源、训练数据和许可条款未知。
- 权重未开放,无法本地运行或审计发送的数据。
- Stealth 未披露模型规模、训练细节或任何基准结果。
推荐尝试的提示词
调试复杂异步竞态
我有一个 Node.js 函数,负责获取用户数据并写入数据库。偶尔写入操作在获取完成前执行,导致记录损坏。函数如下:[粘贴代码]。请找出竞态条件,解释原因,并重写函数修复问题,且不改变外部接口。
招聘方案推理
一家初创公司有 18 个月资金,需在 6 个月内发布移动应用,目前有两名高级工程师和一名设计师。他们在考虑是现在招聘两名中级工程师,还是外包给小型机构。请分析成本、速度、知识保留和风险的权衡,并给出推荐及理由。
长文档分析
我将粘贴一份 200 页的技术规范全文。请阅读完整文档,列出所有外部依赖,标记任何相互矛盾的需求章节,并总结团队将面临的三大高风险实施决策。
与……比较
- DeepSeek V4.1 Flash开源权重模型1,048,576 令牌上下文 · $0.04/M 输入,$0.68/M 输出
- GLM 5.3 Flash开源权重模型1,048,576 令牌上下文 · $0.02/M 输入,$0.72/M 输出
- Hy4 preview开源权重模型1,048,576 令牌上下文 · $0.83/M 输入,$2.50/M 输出
- MiMo-V2.6-Flash开源权重模型1,050,000 令牌上下文 · $0.14/M 输入,$0.28/M 输出
来自 stealth 的更多文本模型
常见问题
- 我能本地运行 Space Bunny Alpha 吗?
- 不能。权重未公开,且无 Hugging Face 仓库,无法本地部署。
- Space Bunny Alpha 的费用和上下文长度是多少?
- 免费使用,支持 100 万令牌上下文窗口。
- Space Bunny Alpha 是谁开发的?
- 厂商以 Stealth 名义发布,未披露身份、模型规模、训练数据或模型卡。
船长评语免费、快速且真正支持长上下文,但匿名厂商和缺失模型卡意味着你对来源和条款一无所知。
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据,可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #23 Hottest Text / LLM model · #23 Hottest Text / LLM text model
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Space Bunny Alpha 热度趋势
自23 Sep 2026以来的热度分数
热度评分
9,026°
本周
▲
31.6%
8,990° 当时,9,026° 现在
本月
n/a
尚未发布/跟踪
过去一年
n/a
尚未发布/跟踪
7,000°
起点
评分范围是 0° 到 9,999°。低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型,这些模型用替代数值填充,保证列表完整。7,000° 是有实际数据的起点:一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里,后续的度数都是基于它的测量。起点本身不反映模型质量,只有起点以上的度数才区分不同模型。
+2,026°
OpenRouter 令牌
该模型在过去30天内通过OpenRouter处理了56,716,522,847,075个令牌,包含提示和回答。每10,000,000个令牌计为一次下载,共计5,671,652次;最后一天的令牌计入采用率。来源:OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
显示详细分解
本站上的每个数字都可以查证。这个模型的热度评分是 9,026°,这里一步步展示了它是如何组成的,每一步都有累计总分:起点、每个来源增加的度数、模型类型的加成以及权重年龄的扣减。颜色对应上方图表的区间。最后的词汇表解释了所有术语。
- 1从起点开始。为什么是 7,000° 而不是零:评分范围是 0° 到 9,999°,低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型,这些模型用替代数值填充,保证列表完整且不会超过有数据的模型。7,000° 是有实际数据的起点。一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里;后续的度数都是测量值,起点以上有十个十倍下载阶梯,每阶梯增加 300°。起点对所有模型一样,不影响排名;区分模型的是起点以上的度数。7,000°累计总数
- 2加上下载量。总共5,671,652个下载等价量,来自OpenRouter 令牌。下载量增加十倍,热度增加相同的300°,所以大小很重要,但不会让分数失控。+2,026°9,026°累计总数
- =热度得分。这个模型在本站所有榜单上的排名。没有其他因素会调整它。9,026°
术语表:这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字,表示模型当前的使用和需求程度,范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序,别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°;基准线以下的部分保留给无数据的替代模型,这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同,不影响排名;超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和:下载本身,每个种子上传者算1,000,每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数,而不是以一为单位:从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指,每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数,基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数,且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数,过去的数据是根据模型的生命周期分配的;网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人,或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络,在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的,每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点,比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样,每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型,如Claude或GPT,没有权重需要下载,因此其使用量以令牌计量:过去30天内通过OpenRouter(一种许多应用使用的网关)读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源:OpenRouter (openrouter.ai/rankings),CC BY 4.0。
- 完整模型(检查点)
- 权重文件本身,是能独立生成的文件。它会获得额外加分,因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件,用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础,比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久,扣除的度数:每年150°,最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型,防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分,总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数,这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型!(宽限期)
- 不到7天的新模型显示“新模型!”而非分数,且不参与排名。其分数从第一天开始计算,但一天大的模型增长最快,若不等待,周榜#1总是昨天刚发布的模型,而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升,比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值:一半有数据的模型增长比它快,一半比它慢。
这个模型的受欢迎程度相对于整个目录的变化:它在每个时间段内下载量、点赞和使用量的增长,和同一时间段内典型模型的增长相比,以及当时的热度分数。高于典型增长表示上升,低于则表示下降。过去的数据是从今天的总数、模型的第一天和测量的下载速度(如果有两次测量)推算出来的;如果模型在某个时间段开始时不存在,则显示为 n/a。
