- Omen Alpha 是 OpenCode 在 2026 年 9 月 4 日上线 Go 订阅的隐身模型(stealth model),官方未公布背后厂商,模型 ID 为 omen-alpha。
- 规格为 50 万 token 上下文、12.8 万 token 最大输出、文本与图像输入、内置推理,价格每百万 token 输入 0.20 美元、输出 0.66 美元、缓存读取 0.04 美元(来源:OpenCode Go 官方文档、pi.dev 模型页,2026-09-07 核验)。
- 访问门槛是 10 美元/月的 OpenCode Go 订阅,该模型月用量额度 100 美元,高于 Go 常规模型的 15~60 美元。
- 身份猜测指向智谱 GLM 系:数据页用量路径出现过 zhipu 字样,官方三小时内用代码提交把归属改成 unknown;小米 MiMo 系猜测证据较弱。截至 2026-09-07 无厂商认领,下文身份内容属于社区猜测。
- 第三方编程榜单 AI Coding Daily 实测总分 23.14,位列第 16,介于 DeepSeek V4 Flash 与 Qwen3.8 Flash 之间,平均每 prompt 成本 0.03 美元。
Omen Alpha 是什么:OpenCode Go 的第三个隐身模型
Omen Alpha 不是一家公司公开发布的模型产品,而是挂着代号收真实用户反馈的「隐身模型」:厂商不具名、以代号上架聚合平台、跑一轮盲测后揭晓身份。OpenCode 官方公告(2026-09-04)正文有三行:模型名 Omen Alpha、限 OpenCode Go 订阅用户、10 美元月费配 100 美元用量。
这是 OpenCode 的第三个隐身模型。第一个是 2025 年 10 月的 Big Pickle,第二个是 2026 年 8 月 20 日的 Ox Alpha——后者上架七天,8 月 26 日被标记下架,智谱同日在 GLM-5.3-Flash 官方文档中认领它是自家的匿名测试版。Omen Alpha 与前两代的区别在于位置:GitHub 上一位用户在 issue 中把它描述为「第一个放在付费墙后面的隐身模型」,前两代上架时免费。
规格与价格(来源:OpenCode Go 官方文档、pi.dev 模型页,2026-09-07 核验):
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| omen-alpha(OpenCode 配置中写作 opencode-go/omen-alpha) |
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| 支持,effort 分 low 与 high 两档 |
| 输入 0.20、输出0.20、输出0.66、缓存读取 $0.04 |
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规格在上架当天被改过一次:早期资料中的「100 万上下文、支持视频与 PDF」属于被改掉的初版描述,以 50 万上下文、文本加图像为准(依据:models.dev 提交记录,经 maplefeather 整理)。
Omen Alpha 是谁做的:官方未公布,两种猜测各有证据
截至 2026-09-07,没有厂商认领 Omen Alpha,智谱官方文档没有出现过这个名字。本节所有身份说法属于社区猜测,证据等级如下。
指向智谱 GLM 系的证据有两类。一类是社区截图:OpenCode 数据页的用量路径出现过 zhipu 字样,IT之家 9 月 5 日的报道附了截图。另一类是官方动作:上线三小时内,OpenCode 合并了一则名为「keep omen-alpha under unknown provider」的 PR,代码新增了一个只含 omen-alpha 的 STEALTH_MODELS 清单,新增测试的名字写着「keeps stealth model usage without exposing the route provider」。这一动作确认了一件事:路由背后有一家身份被隐藏的厂商。前一代 Ox Alpha 被认领为 GLM-5.3-Flash,让社区倾向于同一家。
反证同样存在。一份日文实测(60 题、每题 5 次)给出的速度中位数是每秒 135.8 token,为 GLM-5.3-Flash 实测值的 2.6 倍上下;Omen Alpha 通过了 Ox Alpha 没通过的题目;价格高于 GLM-5.3-Flash 牌价;模型没有出现在 OpenRouter。实测作者给出的结论是「倾向智谱系、GLM-5.3 近亲、置信度中等」,没有下定论。社区流传的「GLM-5.3-Air」型号在 Z.ai 官网、Hugging Face、models.dev 三处查不到,这个说法不成立。 另一种猜测指向小米 MiMo 系,依据是思考链措辞风格、速度与输出分布,来自一位 X 用户的判断。转述这一说法的媒体自己标注:「思考链相似度是最弱的一类模型指纹」,目前没有同等强度的硬指纹指向小米。其余如 Grok、LongCat、MiniMax 等说法没有可查证据。 能力与实测表现:编程榜单第 16,速度中档
官方没有公布参数规模与跑分,现有表现数据来自第三方实测。
AI Coding Daily 的编程榜单(2026-09-04 评测,测试工具 OpenCode)给 Omen Alpha 的总分是 23.14,位列第 16:低于 DeepSeek V4 Flash(23.18),高于 Qwen3.8 Flash(22.94)与 Kimi K2.7 Code(22.78)。分项得分:CSV 导入(PHP)4 分、离线同步(PHP)3.5 分、银行流水(Dart/Flutter)2.7 分、运费报价(Go)3 分。平均每 prompt 成本 0.03 美元,平均耗时 1 分 51 秒,在同分段模型中速度靠前。 国内社区的首批实测(LINUX SB 社区,经 ai345 转述)给出:日常编码任务约每秒 131 token,首 token 延迟约 2 秒;glitch token 复述测试没有触发乱码,行为与主流成熟模型一致。需要留意的边界有三条:上线首日有用户报告多轮对话记忆异常,同一账号几小时后更正为 OpenCode API 端问题,服务恢复;V2EX 用户实测发现输入超过 256K token 后速度下降,900K 时约每秒 1 个 token,塞得进去不等于读得好;长上下文任务有用户报告首 token 等待超过 2 分钟。
Omen Alpha 怎么用:开通与接入
Omen Alpha 不在 OpenRouter 等聚合平台,公开访问路径是 OpenCode Go 订阅,步骤:
- 打开 OpenCode Zen 控制台(opencode.ai/zen),订阅 OpenCode Go,10 美元/月,复制 API Key。一个工作区限一名成员订阅。
- 在终端运行 OpenCode,输入 /connect,选择 OpenCode Go,粘贴 API Key。
- 输入 /models,在列表中选择 Omen Alpha。
使用前要知道的三件事
第一,100 美元是上限,不是余额。Go 的基础限额以美元计:每 5 小时 12 美元、每周 30 美元、每月 60 美元;官方表格中 Omen Alpha 的月含用量为 100 美元,高于常规模型。官方文档没有写这笔额度独立计算,GitHub issue 中的用户讨论指向它与其他模型共用同一份订阅额度。官方文档写的 57,900 次/月请求数是「每请求 300 输入 + 40,000 缓存 + 100 输出 token」假设下的估算,跨模型比较会失真,比较时以美元额度为准。
第二,隐私表上的「不用于训练、保留 0 天」是 OpenCode 对用户的承诺,出自官方文档的表格;OpenCode 服务条款写明它无法控制第三方模型厂商的保留做法。你的代码会经过一家叫不出名字的上游公司。个人项目与开源代码问题不大;公司代码与涉密项目,等有名字的正式版本再说。
第三,隐身模型会消失。Ox Alpha 从上架到下架用了七天,OpenCode 官方文档写明模型列表会随测试调整。把工作流接入 omen-alpha 时,把模型 ID 抽成配置变量,不写死在脚本里,揭晓或下架时改一处就够。
身份部分属于社区猜测,未经官方证实。