Union Alpha（OpenRouter）实测与评测

同一套 Three.js 程序化 3D 机器人攻城任务下，Union Alpha 用 44,358 token、成本 0 美元，Ox Alpha 用 127,064 token、0.57 美元；作者称 Union 直接写代码更省更准，Ox 先想再写更啰嗦，并指出 Ox Alpha 已揭晓为 GLM-5.3-Flash。

配图显示该匿名模型在 DeepSWE 排名靠前，同时成本表现是图表中最好的之一，作者直呼看不懂。

两位网友分别测出首轮 800 token/s、次轮 300 多和 300 token/s，称可媲美 DeepSeek v4.1 flash，且不限量免费。

作者实测 Union Alpha 在 OpenRouter 内 262K 上下文下极慢，但 DeepSWE 性价比介于 Opus 5 与 GLM-5.3 之间，并猜测其属于 GLM 家族。

作者通过实测推断 Union Alpha 用 llama3 词表、Qwen2-VL 式视觉塔、187K 以上窗口，且隐藏 reasoning 计费、tool_choice 被无视。

用户用经典 Pelican 基准测 Union Alpha，脚踩踏板、车轮曲柄和围巾动画都正确，怀疑是某中国实验室的 stealth 模型。

AI/ML API 的 3D 场景渲染对比显示 Union Alpha 用 token 量仅为 Ox Alpha 的三分之一，首日 OpenRouter 流量约 19.6 亿 token。

测试者称 DeepSWE 约 74、Terminal-Bench 接近 GPT-6 Astra，但普遍反馈极慢（7.6 tok/s、13 次工具调用耗时一小时）且隐藏思考过程。

土耳其语帖列出该 stealth 模型面向研究、编码和 agent 工作流，OpenRouter 免费，提示与输出不用于训练。

匿名模型 Union Alpha 在 Terminal-Bench v4.0 约 51%、每任务约 1.5 美元，262K 上下文、支持图像输入，定位 agentic coding，与 GPT-6 Astra 并列。

Union Alpha 在 Cline 中免费可用，256K 上下文、多模态、面向 agentic coding；据 OpenRouter 数据，DeepSWE 得分 73%，成本约 0.65 美元。

据 opencode 数据（ArtificialAnlys 未验证），Union Alpha 在 Terminal-Bench 4.0 达到前沿分数，价格落在最优象限，性价比超过 GPT-6 Astra 的帕累托前沿。