Space Bunny: справочная страница для стелс-модели, указанной как Space Bunny Alpha

Space Bunny и Space Bunny Alpha — одна и та же модель. Сначала разберёмся с этим, потому что два названия тянут в разные стороны: название без версии — это то, что набирает большинство людей, а название с версией — то, что используется в каждом объявлении и каждом описании. Второго Space Bunny нет — ни меньшего собрата, ни более раннего релиза, который вытесняет Alpha. Название без версии — это краткая форма; Alpha — это маркер стадии предпросмотра, который носит это семейство анонимных листингов, пока оператор остаётся неназванным. Space Bunny — это скрытый предпросмотр, размещённый на сторонней платформе: один миллион токенов контекста, потолок вывода в 524 288 токенов, ввод текста, изображений и видео, а также указанная цена в ноль долларов за миллион токенов, при этом личность провайдера не раскрывается. Эта страница — справочник по нему — пункт назначения для того, кто искал само название модели, а не второе объявление о его существовании.

Две вещи о том, как читать то, что следует далее. Всё под заголовком «Конверт» — это предоставленные оператором метаданные листинга: собственные цифры анонимного поставщика, опубликованные на платформе, где размещён предпросмотр, и перечитанные сегодня, 28 сентября 2026 года. Ничто из этого не проверено независимо, и я повторяю это там, где появляются цифры. Раздел с бенчмарками — отдельный, и на всём протяжении он опирается на сторонние источники. Другое замечание — о том, почему эта страница вообще существует. Листинг датируется 23 сентября 2026 года, пять дней назад, так что нет проблемы возраста, вокруг которой нужно было бы спорить, — но основание здесь не эта дата. Это собственный поисковый спрос, который мы измерили сами: 1 668 показов и 238 кликов по запросу «space bunny» за 28 дней по 25 сентября, на позиции 4,8. Это факт о том, что люди вводят, а не о модели. Читатели уже переходили на ту страницу, которая случайно оказывалась у нас в выдаче; просто не было страницы о самой модели, куда они могли бы попасть. Заполнение этого пробела — то основание, на котором держится этот материал: устойчивый спрос, измеренный 28 сентября 2026 года, причём дата листинга используется для датировки модели, а не как событие, о котором нужно сообщить.

Название, надлежащим образом установлено

Свидетельством в пользу «той же модели» служит отсутствие [данных], поэтому стоит точно указать, что именно проверялось. Платформа, на которой размещено превью, содержит ровно одну запись для этого семейства — под идентификатором stealth/space-bunny-alpha, с отображаемым именем «Space Bunny Alpha»; рядом с ней нет записи с одним лишь space-bunny/. Собственный справочник модели — сторонний сайт, прямо заявляющий, что он не связан ни с платформой, ни с разработчиком, — представляет её как «Space Bunny Alpha, также записывается как space-bunny-alpha» и относит её появление к 23 сентября 2026 года. Организация на Hugging Face, где размещены сопутствующие репозитории этой серии, содержит один репозиторий bunny, названный в честь alpha. Попытка найти отдельную модель под именем просто «Space Bunny» не даёт ничего, кроме той же самой модели под её сокращённым названием.

Практически: считайте эти две строки алиасами. "Space Bunny" — это основной термин и тот, который лучше кликается; space-bunny-alpha/ — это идентификатор, который вы указываете в запросе. Единственное, чего само название не подразумевает, — это версия: нет задокументированной 1.0, нет меньшего варианта, нет релиза, вышедшего из предпросмотра. Листинг или пост, подразумевающий обратное, выдумывает семейство, которого запись не показывает.

Суффикс действительно несёт реальную информацию: модель находится в предварительном доступе, ею управляет провайдер, который решил не называть себя на этом этапе, а уведомление платформы о скрытом режиме гласит, что промпты и ответы могут сохраняться этим провайдером, но не используются для обучения. Читайте этот пункт внимательно, потому что это заявление о сохранении данных, а не об их нулевом сохранении. Если вы читали наш предстартовый материал об этом листинге — страница утечки Space Bunny Alpha — то функция той страницы выполнена: то, что она предвосхищала, теперь просто является состоянием модели, а актуальные вопросы сместились с идентичности на оболочку, стоимость и пропускную способность.

Конверт, как указано в объявлении

Перечитано сегодня в актуальном листинге. Предоставлено оператором, не воспроизведено.

• Контекстное окно — 1 000 000 токенов. Тот же класс 1M, что и у предыдущих анонимных предварительных просмотров в этой серии.

• Максимальный вывод — 524 288 токенов. Половина контекстного окна — очень высокий потолок при любой цене, и такой, который ни одна третья сторона не стресс-тестировала на связность на дальнем конце.

• Ввод и вывод — текст, изображение и видео на входе; текст на выходе. Ввод видео — та деталь, которая сильнее всего отличает это поколение анонимных листингов от обычных мультимодальных релизов.

• Reasoning — обязателен и не может быть отключён, с пятью уровнями усилий: low, medium, high, xhigh и max. Актуальный листинг сегодня показывает значение по умолчанию провайдера как max, и сторонний полевой справочник независимо фиксирует то же значение по умолчанию. Скрытие текста Reasoning через API не отключает вычисление; оно всё ещё потребляет бюджет вывода.

• Использование инструментов и структурированный вывод — tools/ и tool_choice/ принимаются, поэтому вызов функций доступен. response_format/ даёт вывод в формате JSON без принудительного применения JSON-схемы — та же оговорка, которая сопровождала всё это семейство предварительных версий. Если вашему конвейеру нужно получить валидированный объект, проверяйте его самостоятельно.

• Не раскрыто — название провайдера, количество параметров, активные параметры, архитектура, семейство токенизаторов (указано только как «Other»), дата отсечения знаний, квантование, лицензия и существуют ли вообще веса, которые можно выпустить. Сопутствующий репозиторий сообщает, что файлы GGUF появятся «как только веса модели станут доступны» — обещание о будущем файле, а не доказательство того, что веса существуют сейчас.

• Рабочий, но при этом заметно скудный — в листинге не публикуется ни показатель пропускной способности, ни показатель задержки. Оба поля пусты. Указан единственный провайдер, помеченный как stealth, с неизвестным квантованием.

Этот последний пункт — честный ответ на вопрос «насколько он быстр»: никто из тех, кто публиковал цифры, не владеет эндпоинтом, а оператор эндпоинта не опубликовал ничего. Это не причина избегать модели. Это причина измерить её при вашем первом вызове, а не доверять прилагательному в описании.

Тарифная карта: ноль, и что здесь означает ноль

В листинге самого оператора, прочитанном сегодня, модель оценивается в $0 за миллион входных токенов и в $0 за миллион выходных токенов — бесплатный предпросмотр. В записи не опубликованы ни лимит на запрос, ни политика ограничения частоты запросов.

Две оговорки. Во-первых, это указанная оператором цена на сегодня, а не обязательство: цена скрытого предпросмотра — это свойство листинга, а листинги меняются без предупреждения. Во-вторых, в этой серии предпросмотр за $0 исторически служил инструментом оценки, а не постоянным тарифом — бесплатное окно закрывалось, когда предпросмотр заканчивался. Тем, кто строит планы на нулевой ставке, следует считать эту цифру текущей, а не долговечной, и заранее знать, во что им обойдётся запасной вариант с ценой за миллион, прежде чем он понадобится.

Поверхность эндпоинтов

Что вызывающий фактически получает — взято из набора поддерживаемых параметров листинга, а не из текстовой документации.

• Chat completions — messages/ с необязательным stream/, так что обычная потоковая генерация.

• Сэмплирование и лимиты — max_tokens/, temperature/, top_p/. Токены рассуждения расходуются из max_tokens/ бюджета, поэтому жёсткий лимит обрезает рассуждения раньше, чем вывод.

• Управление рассуждениями — reasoning/ и reasoning_effort/ по пятиступенчатой шкале, а также include_reasoning/ чтобы показывать или скрывать текст рассуждений.

• Структура и инструменты — tools/, tool_choice/ (поддерживается auto; принудительное указание конкретной функции — нет) и response_format/ для JSON без проверки по схеме.

Это вся поверхность. Нет отдельного эндпоинта для визуального ввода, нет API пакетной обработки, нет пути дообучения, нет эмбеддингов. Мультимодальный ввод поступает через тот же вызов чата — это удобно, а ещё означает, что большое видео во вложении конкурирует за тот же бюджет контекста, что и всё остальное в разговоре.

Что фактически измерили третьи стороны

Именно здесь большинство результатов поиска перестают быть скрупулёзными, поэтому сначала — происхождение данных. У Artificial Analysis, независимого лидерборда, на который мы обычно ссылаемся для сравнения моделей, нет записи о Space Bunny ни под одним из этих двух имён — проверено сегодня по прямому запросу. Два сторонних измерения, которые всё же существуют, различаются по типу, и ни одно из них не является согласованным тестовым стендом применительно к моделям, рядом с которыми оно показано на графике.

Первый — AI BENCHY, сторонний сайт с бенчмарками, публикующий прогоны по каждой модели. В его записи для Space Bunny Alpha указаны 7,0 из 10 при высоком уровне рассуждений, 62,1% успешных попыток, надёжность 10,0, среднее время ответа 27,38 секунды и учтённая стоимость $0,000; в собственной таблице этого сайта она занимает #161. По категориям её сильнейшие результаты — извлечение данных и вызов инструментов, оба по 10,0 из 10; слабейшие — викторина с 3,0 и общий интеллект с 4,2. Это цифры того сайта из его собственного набора тестов. На что стоит смотреть — это доля успешных попыток и разброс по категориям, а не глобальный рейтинг, который представляет собой позицию в чужой системе ранжирования.

Второй — это собственное практическое руководство модели, в котором публикуются её собственные оценки: 82,0% на подмножестве GPQA Diamond из 60 вопросов, 75% на MMLU-Pro и 46,1% на подмножестве Humanity's Last Exam из 300 вопросов с приблизительным 95%-ным доверительным интервалом 40,4–51,8%. Сайт прямо указывает, что это его собственные прогоны по подмножествам, а модели, показанные рядом с ними, — это опубликованные справочные результаты от их соответствующих поставщиков: разное количество вопросов, разные тестовые стенды, разные конфигурации. Эта оговорка — важная часть, и её не следует тихо опускать: эти столбцы не являются прямым сравнением, и никто не проводил сравнение Space Bunny с какой-либо моделью, рядом с которой он изображён на графике, при сопоставимых усилиях и с использованием одного и того же тестового стенда. Страница, которая представляет эти числа как рейтинг, делает то, от чего сам источник отказался.

Ещё два сторонних результата стоит учитывать, потому что они проверяют то, что упускают бенчмарки. Полевое руководство сообщает о проверке длинного контекста, в которой три различных кода, скрытых в одном входе примерно на 200 000 токенов, были возвращены в правильном порядке за одну попытку, — это тест ёмкости, а не оценка способностей, и именно такая проверка напрашивается при окне контекста в 1M, но получает её редко. Оно также сообщает о сравнении эффективности по токенам, в котором Space Bunny израсходовал 305 989 выходных токенов против 913 989 у Qwen3.8 Flash на тех же бенчмарках: примерно на две трети меньше, что значит больше, чем кажется, когда бесплатное окно закроется.

Самый ясный отдельный факт во всей этой картине — это пробел. Нет ни записи в Artificial Analysis, ни рейтинга на арене, ни бенчмарка, воспроизведённого независимой стороной. Одна оценка 7,0/10 из одного набора тестов и один результат 46,1% из самостоятельно опубликованного подмножества, без воспроизведения где бы то ни было, — это отправная точка, а не вердикт.

Кто стоит за этим

Не раскрыто, и в самом листинге это указано: модель разработана и управляется сторонним поставщиком, который решил остаться анонимным во время предварительного просмотра, а платформа, размещающая листинг, заявляет, что она не является разработчиком, владельцем или поставщиком. Сопутствующий репозиторий не содержит названия лаборатории, лицензии и весов.

Идёт активный публичный дискурс догадок — реконструкции формата промптов, зондирования семейств токенизаторов, сравнения образцов — и ничто из этого не дало подтверждённой идентичности. Мы не повторяем гипотезы по той же причине, по которой не делали этого, когда предыдущие записи этого семейства были анонимными: совпадающая оценка в бенчмарке или совпадающее число токенов — это сходство, а не идентификация, а догадка сообщества, выданная за находку, хуже для читателя, чем честный пробел. Что действительно показывает история, так это то, что каждый анонимный предпросмотр в этой серии до сих пор в конечном счёте был заявлен лабораторией с именем — обычно в течение нескольких дней или недель и часто с сопутствующим изменением цены. Это базовая частота того, как заканчиваются такие предпросмотры, а не прогноз об этом — и именно поэтому к сегодняшнему конверту следует относиться как к снимку, а не как к спецификации.

Оценка неизвестной модели без ставки на какой-либо путь.

Неизвестный оператор не мешает тестировать модель. Он меняет набор вопросов, на которые вы можете ответить. Из самого листинга вытекают три вещи.

• Именно пункт о хранении данных и нужно соблюдать. Промпты и сгенерированные ответы могут храниться провайдером, не называющим своего имени. Публичные бенчмарки, открытый исходный код и одноразовые прототипы — это допустимо; данные клиентов, проприетарный исходный код и всё, что подпадает под режим соответствия, — нет, и бесплатная цена эту арифметику не меняет.

• Рассматривайте любое заявление о возможностях как гипотезу, пока у вас нет собственных цифр. Пропускная способность, задержка до первого токена и связность длинных выходных данных — это три показателя, которые никто не публиковал для этой модели, и одновременно те три, что решают, подходит ли она для той или иной рабочей нагрузки. На их измерение уйдёт полдня.

• Не делайте её единственной моделью в цепочке. Провайдер без имени, без страницы статуса и без маршрута эскалации — это провайдер, сбои которого вы не сможете отследить.

Это последнее правило — то, где роутер оправдывает своё место, и именно об этом мы можем говорить напрямую. OrcaRouter обслуживает более 200 моделей через единый API без наценки к прайс-листу провайдера — вы платите по собственной опубликованной ставке провайдера, так что снижение цены вендором становится доступным на нашей стороне в тот же день — а также автоматическое переключение при сбое между провайдерами и DSL маршрутизации, позволяющей объявить заведомо рабочую модель как резервную за экспериментальной. Чтобы быть точными, а не щедрыми в вопросе доступности: Space Bunny сегодня отсутствует в нашем каталоге. Наш API моделей не возвращает такого маршрута ни под одним из этих названий, так что мы не способ вызвать эту модель, и эта страница не является путём к ней. Мы — это способ держать проверенную модель за непроверенной, пока вы решаете, — а это единственная разумная позиция по отношению к бесплатному превью от оператора, которого никто не может назвать.

Что изменило бы эту страницу

Четыре вещи, в порядке их вероятного появления. Указанный владелец, который в этой серии сопровождался лицензией, числом параметров и ценой. Воспроизведение бенчмарка второй стороной, которое стало бы первым свидетельством качества, не привязанным к одному набору тестов. Опубликованные пропускная способность и задержка — две пустующие графы, которые покупатель больше всего хотел бы видеть заполненными. И изменение тарифной сетки, которая на сегодня является самым решающим свойством модели.

Пока же честное резюме коротко. Space Bunny — это бесплатный, рассчитанный на миллион токенов, поддерживающий видео preview-режим reasoning-модели с нераскрытым оператором: один сторонний прогон с оценкой 7,0/10, один набор самостоятельно опубликованных оценок на подмножестве, отсутствие в независимом лидерборде и вообще никаких данных о пропускной способности. Его простое имя и его альфа-имя — это одна и та же модель. Всё остальное о нём — это снабжённый датой снимок листинга, и эта страница — место, где можно проверить, какой снимок актуален.