Puis-je exécuter Space Bunny Alpha localement ?

stealth | contexte de 1 000 000 tokens | utilisation gratuite. Space Bunny Alpha est un grand modèle anonyme avec une inférence ultra-rapide, de solides capacités de codage et un support natif d'entrée multimodale. Il offre un effort de raisonnement ajustable, et une fenêtre de contexte de 1 million de tokens. Space...

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Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

Space Bunny Alpha est un modèle fermé anonyme d’un créateur nommé Stealth, offrant une fenêtre de contexte d’un million de tokens, une entrée multimodale incluant la vidéo, et un effort de raisonnement ajustable. Il est gratuit et conçu pour la rapidité. L’anonymat est inhabituel à ce niveau ; vous faites confiance à un créateur qui n’a pas publié son nom, de fiche modèle ni de poids ouverts.

Connu pour

Fenêtre de contexte d’un million de tokens pour documents ou conversations très longs
Entrée native vision et vidéo en plus du texte
Effort de raisonnement ajustable pour équilibrer vitesse et profondeur
Gratuit à utiliser avec une inférence rapide
Multimodalité native, pas ajoutée en post-traitement

Attention à

Le créateur est anonyme et n’a publié aucune fiche modèle, donc provenance, données d’entraînement et termes de licence sont inconnus.
Les poids ne sont pas ouverts ; vous ne pouvez pas l’exécuter localement ni auditer les données envoyées.
Stealth n’a pas divulgué la taille du modèle, les détails d’entraînement ni aucun résultat de benchmark.

Idéal pour

Prompts à essayer

Déboguer une condition de concurrence asynchrone délicate

J’ai une fonction Node.js qui récupère des données utilisateur et les écrit dans une base. Parfois, l’écriture se termine avant que la récupération ne soit résolue, corrompant l’enregistrement. Voici la fonction : [collez votre code]. Identifiez la condition de concurrence, expliquez pourquoi elle se produit, et réécrivez la fonction pour la corriger sans changer l’interface externe.

Raisonnement sur un plan d’embauche

Une startup a 18 mois de trésorerie, doit livrer une application mobile en 6 mois, et compte actuellement deux ingénieurs seniors et un designer. Ils hésitent entre embaucher deux ingénieurs intermédiaires maintenant ou sous-traiter à une petite agence. Analysez les compromis en coût, vitesse, rétention des connaissances et risques, puis donnez une recommandation avec votre raisonnement.

Analyse d’un long document

Je colle ci-dessous le texte complet d’un cahier des charges technique de 200 pages. Lisez le document entier, puis : listez toutes les dépendances externes supposées, signalez les sections où les exigences se contredisent, et résumez les trois décisions d’implémentation les plus risquées que l’équipe devra affronter.

Comparer avec

DeepSeek V4.1 Flash
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.04/M, sortie $0.68/M
GLM 5.3 Flash
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.02/M, sortie $0.72/M
Hy4 preview
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.83/M, sortie $2.50/M
MiMo-V2.6-Flash
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,050,000 tokens · entrée $0.14/M, sortie $0.28/M

Plus de modèles de texte de stealth

Questions fréquentes

Puis-je exécuter Space Bunny Alpha localement ?: Non. Les poids ne sont pas publics et il n’y a pas de dépôt Hugging Face, donc le déploiement local n’est pas possible.
Quel est le coût de Space Bunny Alpha et quelle est la taille du contexte ?: Il est gratuit et offre une fenêtre de contexte d’un million de tokens.
Qui est le créateur de Space Bunny Alpha ?: Le créateur publie sous le nom Stealth et n’a pas divulgué son identité, la taille du modèle, les données d’entraînement ni de fiche modèle.

Verdict du capitaine
Gratuit, rapide et vraiment long contexte, mais le créateur anonyme et l’absence de fiche modèle signifient que vous naviguez à l’aveugle sur la provenance et les conditions.

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

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Updated Oct 22, 2026

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Tendance de popularité de Space Bunny Alpha

Score de chaleur depuis 23 Sep 2026

Score de popularité

9,026°

Cette semaine

▲

31.6%

8,990° alors, 9,026° maintenant

Ce mois-ci

n/a

Pas encore publié/suivi

L'année passée

n/a

Pas encore publié/suivi

7,000°

Plancher

L’échelle va de 0° à 9 999°. Tout ce qui est en dessous de 7,000° est réservé aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, ils portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes. 7,000° est le point où les données mesurées commencent : un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est au plancher, et les mesures remplissent les degrés au-dessus. Le plancher ne dit rien sur le modèle ; seuls les degrés au-dessus le font, et ce sont eux qui différencient un modèle d’un autre.

+2,026°

Tokens OpenRouter

56,716,522,847,075 tokens traités par ce modèle via OpenRouter au cours des 30 derniers jours, prompts et réponses confondus. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement dans le terme de téléchargement, 5,671,652 au total ; les tokens du dernier jour s'ajoutent au taux d'adoption. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

Afficher le détail

Chaque chiffre sur ce site peut être vérifié. Le score de popularité de ce modèle est de 9,026°, et voici comment il est construit, ingrédient par ingrédient, avec le total cumulé après chaque étape : le plancher, les degrés ajoutés par chaque source, le bonus pour le type de modèle et ce que l’âge de ses poids enlève. Les couleurs correspondent aux bandes du graphique ci-dessus. Le glossaire à la fin définit chaque terme.

1
Commence au plancher.
Pourquoi 7,000° et pas zéro : l’échelle va de 0° à 9 999°, et la partie en dessous de 7,000° est réservée aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, qui portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes et ne dépassent jamais un modèle avec données. 7,000° est le point où les données mesurées commencent. Un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est ici ; tout ce qui suit est une mesure, et l’espace au-dessus du plancher contient dix paliers de dix fois plus de téléchargements à 300° chacun. Le plancher est le même pour tous les modèles, donc il ne décide rien ; ce sont les degrés au-dessus qui le font.
7,000°
total en cours
2
Ajoute les téléchargements.
5,671,652 équivalents de téléchargement au total, venant de Tokens OpenRouter. Multiplier les téléchargements par dix ajoute le même 300°, donc la taille compte mais ne domine jamais le score.
+2,026°
9,026°
total en cours
=
Le score de chaleur.
La place de ce modèle dans chaque liste de ce site. Rien d’autre ne le modifie.
9,026°

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

Voici comment la popularité de ce modèle a évolué par rapport au reste du catalogue : sa croissance en téléchargements, likes et utilisation à chaque période, comparée à la croissance typique des modèles sur la même période, avec son score de chaleur à ce moment-là. Au-dessus de la croissance typique, c’est une hausse, en dessous, une baisse. Le passé est reconstitué à partir des totaux d’aujourd’hui, du premier jour du modèle et de sa vitesse de téléchargement mesurée quand il y a deux relevés ; un modèle qui n’existait pas au début d’une période affiche n/a.

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Space Bunny Alpha est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM et consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance.

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