Kann ich Space Bunny Alpha lokal ausführen?

stealth | 1.000.000 Token Kontext | kostenlos nutzbar. Space Bunny Alpha ist ein anonymes Großmodell mit blitzschneller Inferenz, starken Coding-Fähigkeiten und nativer multimodaler Eingabeunterstützung. Es bietet einstellbaren Reasoning-Aufwand und ein 1M-Token-Kontextfenster. Space...

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Captain's Notizen

Geschrieben von Captain, dem Hausredakteur

Notizen vom 2026-10-13

Space Bunny Alpha ist ein anonymes Closed-Model eines Herstellers namens Stealth, das ein 1-Million-Token-Kontextfenster, multimodale Eingaben inklusive Video und anpassbaren Denkaufwand bietet. Es ist kostenlos nutzbar und auf Geschwindigkeit ausgelegt. Die Anonymität ist auf diesem Niveau ungewöhnlich; Sie vertrauen einem Hersteller, der weder seinen Namen, eine Modellkarte noch offene Gewichte veröffentlicht hat.

Bekannt für

1-Million-Token-Kontextfenster für sehr lange Dokumente oder Gespräche
Native Vision- und Videoeingabe neben Text
Anpassbarer Denkaufwand zum Ausgleich von Geschwindigkeit und Tiefe
Kostenlos nutzbar mit schneller Inferenz
Multimodal von Grund auf, nicht nachträglich hinzugefügt

Achte auf

Der Hersteller ist anonym und hat keine Modellkarte veröffentlicht, daher sind Herkunft, Trainingsdaten und Lizenzbedingungen unbekannt.
Gewichte sind nicht offen; Sie können das Modell nicht lokal ausführen oder prüfen, welche Daten Sie senden.
Stealth hat weder Modellgröße, Trainingsdetails noch Benchmark-Ergebnisse offengelegt.

Am besten für

Prompts zum Ausprobieren

Debugging einer kniffligen asynchronen Race Condition

Ich habe eine Node.js-Funktion, die Benutzerdaten abruft und in eine Datenbank schreibt. Gelegentlich wird der Schreibvorgang abgeschlossen, bevor der Abruf abgeschlossen ist, was den Datensatz beschädigt. Hier ist die Funktion: [Code einfügen]. Identifiziere die Race Condition, erkläre, warum sie auftritt, und schreibe die Funktion so um, dass sie das Problem behebt, ohne die externe Schnittstelle zu ändern.

Abwägung eines Einstellungsplans

Ein Startup hat 18 Monate finanzielle Mittel, muss in 6 Monaten eine Mobile App ausliefern und hat derzeit zwei Senior Engineers und einen Designer. Sie überlegen, ob sie jetzt zwei Mid-Level Engineers einstellen oder eine kleine Agentur beauftragen sollen. Erörtere die Vor- und Nachteile bezüglich Kosten, Geschwindigkeit, Wissensbewahrung und Risiko, und gib dann eine Empfehlung mit Begründung.

Analyse eines langen Dokuments

Ich füge gleich den vollständigen Text einer 200-seitigen technischen Spezifikation ein. Lies das gesamte Dokument und: liste alle externen Abhängigkeiten auf, markiere Abschnitte mit widersprüchlichen Anforderungen und fasse die drei risikoreichsten Implementierungsentscheidungen zusammen, denen das Team gegenübersteht.

Vergleichen mit

DeepSeek V4.1 Flash
Modell mit offenen Gewichten
1,048,576 Token Kontext · $0.04/M Eingabe, $0.68/M Ausgabe
GLM 5.3 Flash
Modell mit offenen Gewichten
1,048,576 Token Kontext · $0.02/M Eingabe, $0.72/M Ausgabe
Hy4 preview
Modell mit offenen Gewichten
1,048,576 Token Kontext · $0.83/M Eingabe, $2.50/M Ausgabe
MiMo-V2.6-Flash
Modell mit offenen Gewichten
1,050,000 Token Kontext · $0.14/M Eingabe, $0.28/M Ausgabe

Mehr Textmodelle von stealth

Häufig gestellte Fragen

Kann ich Space Bunny Alpha lokal ausführen?: Nein. Die Gewichte sind nicht öffentlich und es gibt kein Hugging Face-Repository, daher ist eine lokale Bereitstellung nicht möglich.
Was kostet Space Bunny Alpha und wie lang ist der Kontext?: Es ist kostenlos nutzbar und bietet ein 1-Million-Token-Kontextfenster.
Wer stellt Space Bunny Alpha her?: Der Hersteller veröffentlicht unter dem Namen Stealth und hat weder seine Identität, Modellgröße, Trainingsdaten noch eine Modellkarte offengelegt.

Captain's Urteil
Kostenlos, schnell und wirklich langkontextfähig, aber der anonyme Hersteller und die fehlende Modellkarte bedeuten, dass Sie bei Herkunft und Bedingungen im Dunkeln tappen.

Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.

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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Beliebtheitstrend von Space Bunny Alpha

Heat-Score seit 23 Sep 2026

Heat-Score

9,026°

Diese Woche

▲

31.5%

8,990° damals, 9,026° jetzt

Diesen Monat

n/a

Noch nicht veröffentlicht/erfasst

Vergangenes Jahr

n/a

Noch nicht veröffentlicht/erfasst

7,000°

Grundwert

Die Skala reicht von 0° bis 9.999°. Alles unterhalb von 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen: Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt auf dem Grundwert, und die Messungen füllen die Grade darüber. Der Grundwert sagt nichts über das Modell aus; nur die Grade darüber tun das und trennen ein Modell vom anderen.

+2,026°

OpenRouter Tokens

56,716,522,847,075 Tokens hat dieses Modell in den letzten 30 Tagen über OpenRouter verarbeitet, Eingaben und Antworten zusammen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download im Download-Zeitraum, insgesamt 5,671,652; die Tokens des letzten Tages fließen in die Adoptionsrate ein. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

Detaillierte Aufschlüsselung anzeigen

Jede Zahl auf dieser Seite kann überprüft werden. Der Heat-Score dieses Modells beträgt 9,026°, und hier wird er Schritt für Schritt aufgebaut, mit dem laufenden Gesamtwert nach jedem Schritt: der Grundwert, die Grad, die jede Quelle hinzufügt, der Bonus für die Art des Modells und was das Alter seiner Gewichte abzieht. Die Farben entsprechen den Bereichen der obigen Grafik. Das Glossar am Ende erklärt jeden Begriff.

1
Starte beim Grundwert.
Warum 7,000° und nicht null: Die Skala reicht von 0° bis 9.999°, und der Bereich unter 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben und niemals über einem Modell mit Daten stehen. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen. Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt hier; alles, was folgt, ist Messung, und der Bereich über dem Grundwert enthält zehn zehnfache Schritte bei Downloads zu je 300°. Der Grundwert ist für jedes Modell gleich, er entscheidet also nichts; die Grade darüber tun das.
7,000°
laufende Summe
2
Füge die Downloads hinzu.
5,671,652 Download-Äquivalente insgesamt, von OpenRouter Tokens. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.
+2,026°
9,026°
laufende Summe
=
Der Heat-Score.
Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.
9,026°

Glossar: die hier verwendeten Begriffe

Heat-Score: Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert: Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente: Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala: Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes: Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate: Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt: Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder: Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde: Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten: Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens: Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint): Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding: Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte: Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter: Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost: Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert: Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist): Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend: Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell: Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.

Wie sich die Beliebtheit dieses Modells im Vergleich zum Rest des Katalogs entwickelt hat: sein Wachstum bei Downloads, Likes und Nutzung in jedem Zeitraum, gemessen am typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum, mit dem Heat-Score zu diesem Zeitpunkt. Über dem typischen Wachstum bedeutet ein Anstieg, darunter ein Rückgang. Die Vergangenheit wird aus den heutigen Gesamtzahlen, dem ersten Tag des Modells und seiner gemessenen Download-Geschwindigkeit rekonstruiert, wenn zwei Messungen vorliegen; ein Modell, das zu Beginn eines Zeitraums nicht existierte, zeigt n/a an.

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