Space Bunny: Trang tham chiếu cho Mẫu Stealth cũng được liệt kê là Space Bunny Alpha

Space Bunny và Space Bunny Alpha là cùng một mô hình. Hãy làm rõ điều đó trước tiên, bởi hai cái tên này kéo về hai hướng khác nhau: tên trần là thứ hầu hết mọi người gõ vào, còn tên có phiên bản là thứ mà mọi danh sách và mọi bài viết đều dùng. Không có Space Bunny thứ hai — không có phiên bản em út nhỏ hơn, không có bản phát hành trước đó mà Alpha thay thế. Tên trần là dạng rút gọn; Alpha là dấu hiệu giai đoạn xem trước mà nhóm danh sách ẩn danh này mang theo trong khi nhà vận hành vẫn chưa được nêu tên. Space Bunny là một bản xem trước tàng hình được cung cấp trên nền tảng của bên thứ ba: một triệu token ngữ cảnh, giới hạn đầu ra 524.288 token, đầu vào văn bản, hình ảnh và video, cùng mức giá niêm yết là không đô-la mỗi triệu token, với danh tính nhà cung cấp không được tiết lộ. Trang này là tài liệu tham chiếu cho nó — điểm đến dành cho người đã tìm kiếm chính tên của mô hình, chứ không phải một thông báo thứ hai rằng nó tồn tại.

Hai điều về cách đọc những gì tiếp theo. Mọi thứ dưới tiêu đề phong bì là siêu dữ liệu niêm yết do nhà điều hành cung cấp: các con số của chính nhà cung cấp ẩn danh, được công bố trên nền tảng lưu trữ bản xem trước và được đọc lại hôm nay, 28 tháng 9 năm 2026. Không có phần nào trong đó được xác minh độc lập, và tôi nói lại điều đó ở nơi các con số xuất hiện. Phần đánh giá chuẩn là riêng biệt và xuyên suốt đều có nguồn từ bên thứ ba. Ghi chú còn lại là lý do trang này tồn tại ngay từ đầu. Niêm yết có từ ngày 23 tháng 9 năm 2026, cách đây năm ngày, nên không có vấn đề tuổi tác để phải bàn quanh — nhưng căn cứ ở đây không phải là ngày đó. Đó là nhu cầu tìm kiếm bên thứ nhất do chính chúng tôi đo được: 1.668 lượt hiển thị và 238 lượt nhấp cho truy vấn "space bunny" trong 28 ngày tính đến ngày 25 tháng 9, ở vị trí 4,8. Đó là một sự thật về những gì người ta gõ, không phải về mô hình. Người đọc vốn đã nhấp qua trang nào mà chúng tôi tình cờ xếp hạng; đơn giản là không có trang nào về chính mô hình để họ truy cập. Lấp đầy khoảng trống đó là mệnh đề mà bài viết này dựa vào — nhu cầu thường trực được đo vào ngày 28 tháng 9 năm 2026, với ngày niêm yết được dùng để định tuổi mô hình chứ không phải như một sự kiện để đưa tin.

Cái tên, được định đoạt thỏa đáng.

Bằng chứng cho "cùng một mô hình" là một sự vắng mặt, nên đáng để nói chính xác về những gì đã được kiểm tra. Nền tảng lưu trữ bản xem trước chỉ liệt kê đúng một mục cho dòng mô hình này, dưới mã định danh stealth/space-bunny-alpha/ và tên hiển thị "Space Bunny Alpha"; không có mục space-bunny/ trần nào bên cạnh nó. Cẩm nang về chính mô hình này — một trang của bên thứ ba nói rõ rằng nó không liên kết với nền tảng hay nhà phát triển — giới thiệu nó là "Space Bunny Alpha, cũng được viết là space-bunny-alpha" và ghi ngày niêm yết là 23 tháng 9 năm 2026. Tổ chức Hugging Face lưu trữ các kho lưu trữ đồng hành cho chuỗi này có một kho lưu trữ bunny, được đặt tên theo bản alpha. Việc tìm kiếm một "Space Bunny" trần như một mô hình riêng biệt không cho ra gì ngoài chính mô hình đó dưới tên ngắn hơn của nó.

Thực tế: hãy xem hai chuỗi là bí danh. "Space Bunny" là thuật ngữ chính và là thuật ngữ có hành vi nhấp chuột tốt hơn; space-bunny-alpha/ là định danh bạn đưa vào yêu cầu. Điều duy nhất mà tên đơn thuần không hàm ý là một phiên bản — không có 1.0 nào được ghi lại, không có biến thể nhỏ hơn, không có bản phát hành không phải bản xem trước. Một danh sách hoặc bài đăng ngụ ý điều ngược lại đang bịa ra một họ mà bản ghi không thể hiện.

Hậu tố đó thực sự mang thông tin thật: mô hình đang ở giai đoạn xem trước, được vận hành bởi một nhà cung cấp đã chọn không nêu tên trong thời gian đó, và thông báo tàng hình của nền tảng nói rằng các prompt và completion có thể bị nhà cung cấp đó lưu giữ nhưng không được dùng để huấn luyện. Hãy đọc kỹ điều khoản đó, vì đó là tuyên bố về việc lưu giữ dữ liệu chứ không phải tuyên bố không lưu giữ dữ liệu. Nếu bạn đã đọc bài đưa tin trước khi ra mắt của chúng tôi về mục niêm yết này — trang rò rỉ Space Bunny Alpha — chức năng của trang đó đã hoàn thành: điều mà nó tiên đoán giờ chỉ đơn giản là trạng thái của mô hình, và những câu hỏi đang được quan tâm đã chuyển từ danh tính sang phạm vi, chi phí và thông lượng.

Phong bì, như danh sách đã nêu.

Đọc lại hôm nay trên trang niêm yết đang hoạt động. Do người vận hành cung cấp, chưa tái hiện được.

• Cửa sổ ngữ cảnh — 1.000.000 token. Cùng hạng 1M như các bản xem trước ẩn danh trước đó trong loạt bài này.

• Đầu ra tối đa — 524,288 token. Bằng một nửa cửa sổ ngữ cảnh, một mức trần rất lớn ở bất kỳ mức giá nào và là mức mà chưa bên thứ ba nào kiểm thử căng thẳng về tính mạch lạc ở tận cuối xa.

• Đầu vào và đầu ra — văn bản, hình ảnh và video vào; văn bản ra. Đầu vào video là chi tiết phân biệt rõ nhất thế hệ danh sách ẩn danh này với các bản phát hành đa phương thức thông thường.

• Suy luận — bắt buộc và không thể tắt, với năm mức độ nỗ lực: low, medium, high, xhigh và max. Danh sách hiện hành hôm nay cho thấy mặc định của nhà cung cấp là max, và cẩm nang thực địa của bên thứ ba cũng ghi nhận độc lập cùng mặc định đó. Việc ẩn văn bản suy luận thông qua API không vô hiệu hóa quá trình tính toán; nó vẫn tiêu tốn ngân sách đầu ra.

• Sử dụng công cụ và đầu ra có cấu trúc — tools/ và tool_choice/ đều được chấp nhận, nên có thể dùng tính năng gọi hàm. response_format/ cho đầu ra JSON mà không cưỡng chế JSON-schema, cùng một lưu ý mà nhóm bản xem trước này vẫn luôn mang theo. Nếu pipeline của bạn cần trả về một đối tượng đã được xác thực, hãy tự xác thực nó.

• Không được tiết lộ — tên nhà cung cấp, số lượng tham số, tham số hoạt động, kiến trúc, họ tokenizer (chỉ được khai báo là "Other"), mốc kiến thức, lượng tử hóa, giấy phép, và liệu có tồn tại trọng số có thể phát hành hay không. Kho lưu trữ đi kèm cho biết các tệp GGUF sẽ xuất hiện "một khi trọng số mô hình trở nên có sẵn" — một lời hứa về một tệp trong tương lai, chứ không phải bằng chứng rằng trọng số đã tồn tại ở thời điểm hiện tại.

• Hoạt động, và đáng chú ý là rất sơ sài — danh sách không công bố chỉ số thông lượng nào và cũng không có chỉ số độ trễ nào. Cả hai trường đều trống. Nó báo cáo một nhà cung cấp dịch vụ duy nhất, được gắn thẻ là stealth, với mức lượng tử hóa không xác định.

Gạch đầu dòng cuối cùng đó là câu trả lời trung thực cho câu hỏi “nó nhanh đến mức nào”: không ai từng công bố một con số nào lại sở hữu endpoint, còn đơn vị vận hành endpoint thì chưa công bố gì. Đó không phải là lý do để tránh mô hình. Đó là lý do để đo nó ngay ở lần gọi đầu tiên thay vì tin vào một tính từ trong bản mô tả.

Bảng giá: bằng không, và số không ở đây có nghĩa là gì

Trang niêm yết định giá mô hình ở mức 0 USD mỗi triệu token đầu vào và 0 USD mỗi triệu token đầu ra — một bản xem trước miễn phí, trên chính trang niêm yết của đơn vị vận hành, đọc được hôm nay. Không có giới hạn mỗi yêu cầu và cũng không có chính sách giới hạn tốc độ nào được công bố trên mục này.

Hai điều cần lưu ý. Thứ nhất, đó là mức giá mà nhà vận hành niêm yết ngày hôm nay, không phải một cam kết: giá xem trước ẩn là một thuộc tính của niêm yết, và niêm yết có thể thay đổi mà không báo trước. Thứ hai, trong loạt này, mức xem trước 0 đô-la xưa nay vốn là một công cụ đánh giá chứ không phải một bậc giá thường trực — cửa sổ miễn phí đóng lại khi một đợt xem trước kết thúc. Bất kỳ ai đang xây dựng dựa trên mức giá 0 đô-la nên coi con số đó là hiện hành chứ không phải lâu bền, và nên biết chi phí dự phòng trên mỗi triệu của mình trước khi cần đến nó.

Bề mặt endpoint

Điều mà bên gọi thực sự nhận được, được lấy từ tập tham số được hỗ trợ của danh sách chứ không phải từ tài liệu dạng văn xuôi.

• Hoàn thành trò chuyện — messages/ với tùy chọn stream/, tức là tạo luồng thông thường.

• Lấy mẫu và giới hạn — max_tokens/, temperature/, top_p/. Token suy luận được trích từ max_tokens/ ngân sách, nên một giới hạn chặt sẽ cắt cụt phần suy nghĩ trước khi cắt cụt phần đầu ra.

• Điều khiển suy luận — reasoning/ và reasoning_effort/ trên thang năm bước, cùng với include_reasoning/ để hiển thị hoặc ẩn văn bản suy luận.

• Cấu trúc và công cụ — tools/, tool_choice/ (hỗ trợ auto; không hỗ trợ chỉ định bắt buộc một hàm cụ thể), và response_format/ cho JSON không có xác thực lược đồ.

Đó là toàn bộ bề mặt. Không có endpoint thị giác riêng, không có API theo lô, không có đường tinh chỉnh, không có embeddings. Đầu vào đa phương thức đi vào thông qua cùng một lệnh gọi trò chuyện, điều này thuận tiện và cũng có nghĩa là một tệp video lớn sẽ cạnh tranh cùng ngân sách ngữ cảnh với mọi thứ khác trong cuộc trò chuyện.

Các bên thứ ba đã thực sự đo lường những gì?

Đây là chỗ mà hầu hết kết quả tìm kiếm không còn cẩn trọng nữa, nên hãy xét nguồn gốc trước. Artificial Analysis, bảng xếp hạng độc lập mà chúng tôi thường dẫn chiếu để so sánh giữa các mô hình, không có mục nào cho Space Bunny dưới bất kỳ tên nào trong hai tên đó — đã kiểm tra hôm nay bằng yêu cầu trực tiếp. Hai phép đo của bên thứ ba thực sự tồn tại thì khác nhau về bản chất, và không phép đo nào là một bộ khung đánh giá tương xứng với các mô hình mà nó được vẽ cạnh.

Đầu tiên là AI BENCHY, một trang benchmark của bên thứ ba công bố các lần chạy theo từng mô hình. Mục của nó cho Space Bunny Alpha ghi nhận 7.0 trên 10 ở mức suy luận cao, tỷ lệ vượt qua lần thử 62.1%, độ tin cậy 10.0, thời gian phản hồi trung bình 27.38 giây và chi phí được ghi nhận $0.000, đồng thời xếp nó ở vị trí #161 trong bảng của chính trang đó. Theo danh mục, các kết quả mạnh nhất của nó là trích xuất dữ liệu và gọi công cụ, cả hai đều 10.0 trên 10; các kết quả yếu nhất là kiến thức vặt ở 3.0 và trí tuệ tổng quát ở 4.2. Đó là các số liệu của trang đó từ bộ kiểm thử của chính nó. Con số đáng để đọc là tỷ lệ vượt qua và độ trải rộng theo danh mục, không phải thứ hạng tổng thể, vốn là một vị trí trong cách xếp hạng của người khác.

Thứ hai là cẩm nang thực địa của chính mô hình, nơi công bố các đánh giá của chính nó: 82.0% trên một tập con gồm 60 câu hỏi của GPQA Diamond, 75% trên MMLU-Pro, và 46.1% trên một tập con gồm 300 câu hỏi của Humanity's Last Exam với khoảng tin cậy 95% xấp xỉ 40.4–51.8%. Trang web nói rõ rằng đây là các lần chạy trên tập con của chính nó và rằng các mô hình được hiển thị bên cạnh chúng là các kết quả tham chiếu đã được công bố từ các nhà cung cấp tương ứng — số lượng câu hỏi khác nhau, khung kiểm thử khác nhau, thiết lập khác nhau. Lưu ý đó là phần quan trọng và không nên bị âm thầm gạt bỏ: những cột đó không phải là một cuộc so sánh đối đầu trực tiếp, và chưa ai chạy một so sánh có cùng mức nỗ lực, cùng khung kiểm thử giữa Space Bunny với bất kỳ mô hình nào mà nó được vẽ bên cạnh. Một trang trình bày những con số đó như một bảng xếp hạng đang làm điều mà chính nguồn đã từ chối làm.

Hai kết quả khác từ bên thứ ba thật đáng để có, vì chúng kiểm tra những thứ mà các benchmark bỏ sót. Cẩm nang báo cáo một kiểm tra ngữ cảnh dài, trong đó ba mã riêng biệt được giấu bên trong một đầu vào khoảng 200.000 token đều được trả về đúng thứ tự trong một lần thử — một bài kiểm tra dung lượng chứ không phải điểm năng lực, và là kiểu kiểm tra mà cửa sổ ngữ cảnh 1M mời gọi nhưng hiếm khi nhận được. Nó cũng báo cáo một so sánh hiệu quả token, trong đó Space Bunny tiêu thụ 305.989 token đầu ra so với 913.989 của Qwen3.8 Flash trên cùng các benchmark: ít hơn khoảng hai phần ba, điều này quan trọng hơn vẻ ngoài của nó một khi cửa sổ miễn phí đóng lại.

Sự thật đơn lẻ rõ ràng nhất trong toàn bộ bức tranh là một khoảng trống. Không có mục Artificial Analysis nào, không có xếp hạng arena nào, và không có benchmark nào được một bên thứ hai tái lập. Một điểm 7,0/10 từ một bộ đánh giá và một con số 46,1% từ một tập con tự công bố, không có sự tái lập ở bất kỳ đâu, là một vị trí xuất phát chứ không phải một phán quyết.

Ai đứng sau việc này?

Không được tiết lộ, và chính trang niêm yết cũng nói rõ điều đó: mô hình được phát triển và vận hành bởi một nhà cung cấp bên thứ ba đã chọn ẩn danh trong thời gian xem trước, và nền tảng lưu trữ trang niêm yết tuyên bố rằng mình không phải là nhà phát triển, chủ sở hữu hay nhà cung cấp. Kho lưu trữ đi kèm không có tên phòng thí nghiệm, không có giấy phép và không có trọng số.

Đang có một luồng suy đoán công khai sôi nổi — tái dựng định dạng prompt, thăm dò họ tokenizer, so sánh mẫu — và chưa có gì trong đó mang lại một danh tính được xác nhận. Chúng tôi không nhắc lại các giả thuyết, vì lý do tương tự như khi các mục trước đây của dòng họ này còn ẩn danh: một điểm benchmark chung hay số lượng token trùng khớp chỉ là sự giống nhau, không phải sự nhận diện, và một phỏng đoán cộng đồng được khoác lên như một phát hiện thì gây hại cho người đọc hơn là một chỗ trống trung thực. Điều mà hồ sơ thực sự cho thấy là mọi bản xem trước ẩn danh trong chuỗi này cho đến nay rốt cuộc đều được một phòng thí nghiệm có tên nhận về, thường trong vòng vài ngày đến vài tuần và nhiều khi kèm theo thay đổi về giá. Đó là một tỷ lệ nền về cách những bản xem trước này kết thúc, không phải dự đoán về bản này — và đó là lý do nên coi phong bì của hôm nay như một ảnh chụp nhanh hơn là một bản đặc tả.

Đánh giá một mô hình chưa biết mà không đặt cược cả một lộ trình vào nó

Một đơn vị vận hành không được tiết lộ không ngăn bạn kiểm thử mô hình. Nó thay đổi những câu hỏi mà bạn có thể trả lời. Ba điều rút ra từ chính danh sách đó.

• Điều khoản lưu giữ là điều cần phải tuân thủ. Lời nhắc và kết quả hoàn thành có thể bị một nhà cung cấp không tên lưu giữ. Các bộ đánh giá chuẩn công khai, mã nguồn mở và nguyên mẫu dùng một lần thì không sao; dữ liệu khách hàng, mã nguồn độc quyền và bất cứ thứ gì thuộc chế độ tuân thủ thì không, và mức giá miễn phí không thay đổi phép tính đó.

Coi mọi tuyên bố về năng lực như một giả thuyết cho đến khi bạn có số liệu của riêng mình. Thông lượng, độ trễ token đầu tiên và độ mạch lạc của đầu ra dài là ba chỉ số mà chưa ai công bố cho mô hình này, và chúng cũng là ba chỉ số quyết định liệu nó có phù hợp với một khối lượng công việc hay không. Chỉ mất một buổi chiều để đo.

• Đừng để nó trở thành mô hình duy nhất trong một luồng. Một nhà cung cấp không có tên, không có trang trạng thái và không có kênh leo thang là nhà cung cấp mà bạn không thể truy vết các sự cố của nó.

Quy tắc cuối cùng đó chính là chỗ mà một router khẳng định được giá trị của mình, và đó cũng là phần chúng tôi có thể nói tới một cách trực tiếp. OrcaRouter phục vụ hơn 200 mô hình đằng sau một API duy nhất mà không đánh thêm giá so với giá niêm yết của nhà cung cấp — bạn trả đúng mức giá mà chính nhà cung cấp công bố, nên khi nhà cung cấp cắt giá thì phía chúng tôi cập nhật ngay trong cùng ngày — cùng với khả năng tự động chuyển đổi dự phòng giữa các nhà cung cấp và một DSL định tuyến cho phép bạn khai báo một mô hình đã được kiểm chứng làm phương án dự phòng đằng sau một mô hình thử nghiệm. Để nói chính xác thay vì hào phóng về câu hỏi tính khả dụng: Space Bunny hiện không có trong danh mục của chúng tôi. API mô hình của chúng tôi không trả về tuyến nào như vậy dưới cả hai cái tên, nên chúng tôi không phải là cách để gọi mô hình này, và trang này cũng không phải là đường dẫn tới nó. Điều chúng tôi là: một cách để giữ một mô hình đã được đo lường đằng sau một mô hình chưa được đo lường trong lúc bạn cân nhắc — đó là thái độ hợp lý duy nhất đối với một bản xem trước miễn phí từ một nhà vận hành mà không ai gọi được tên.

Điều gì sẽ thay đổi trang này

Bốn điều, theo thứ tự mà chúng có khả năng sẽ đến. Một chủ sở hữu được nêu tên, thứ mà trong loạt bài này đi kèm với một giấy phép, một số lượng tham số và một mức giá. Một bản tái tạo benchmark do bên thứ hai thực hiện, đây sẽ là bằng chứng chất lượng đầu tiên không gắn với một bộ duy nhất. Thông lượng và độ trễ được công bố, hai trường còn trống mà người mua muốn được điền nhất. Và một thay đổi đối với bảng giá, hiện là thuộc tính mang tính quyết định nhất của mô hình.

Cho đến lúc đó, bản tóm tắt trung thực thì ngắn gọn. Space Bunny là bản xem trước suy luận miễn phí, có khả năng xử lý video, một triệu token, với đơn vị vận hành không được tiết lộ: một lần chạy của bên thứ ba đạt 7.0/10, một bộ đánh giá trên tập con do chính họ công bố, không có mục nào trên bảng xếp hạng độc lập và hoàn toàn không có số liệu thông lượng. Tên rút gọn và tên alpha của nó là cùng một mô hình. Mọi thứ khác về nó là ảnh chụp nhanh có gắn dấu ngày của một danh sách niêm yết, và trang này là nơi để kiểm tra xem ảnh chụp nào là hiện hành.