OX Alpha: la nueva IA gratis y anónima igual a Fable 5 que está agitando el sector
OX Alpha es la nueva IA de la que habla medio internet desde el 20 de agosto de 2026, y lo hace por un motivo poco habitual: nadie sabe quién la ha entrenado. Apareció en OpenRouter bajo el proveedor «Stealth», con un millón de tokens de contexto, entrada de texto, imagen y vídeo, y un precio de cero euros durante una semana. En menos de 24 horas ya había desarrolladores metiéndola en repositorios de producción y comparándola con modelos que cuestan una fortuna. En Serinfor Marketing seguimos de cerca cada lanzamiento de IA que puede cambiar la forma de trabajar de una agencia o de un departamento de marketing. Y este merece un análisis frío, sin el entusiasmo típico de la semana gratis. Vamos a ver qué es OX Alpha exactamente, qué rinde, qué riesgos tiene para tu empresa y cómo probarlo hoy mismo sin comprometer datos sensibles. Nota: este artículo se ha escrito el 22 de agosto de 2026. El precio y la disponibilidad son la parte más perecedera; el mecanismo que explicamos aquí te seguirá sirviendo con el próximo modelo anónimo que aparezca. ¿Qué es OX Alpha y qué dice su ficha técnica? OX Alpha es un modelo de razonamiento orientado a programación y a trabajo agéntico de largo recorrido. Se publica en OpenRouter con el identificador stealth/ox-alpha y sin fabricante declarado. La propia plataforma aclara algo importante: ella se limita a enrutar las peticiones, pero no es la desarrolladora, ni la dueña, ni la proveedora del modelo. Especificación Dato Identificador stealth/ox-alpha Proveedor declarado «Stealth» (anónimo) Ventana de contexto 1.048.576 tokens Salida máxima 131.072 tokens Entrada Texto, imagen y vídeo Salida Solo texto Function calling Sí (tools y tool_choice) Salida estructurada JSON, sin validación de esquema Precio en preview 0 en entrada y en salida Fecha de aparición 20 de agosto de 2026 Hay tres cifras de esa tabla que conviene traducir a lenguaje de negocio. Primero, el vídeo como entrada: aceptar clips de vídeo no es habitual, y menos en un modelo que se presenta como especialista en programación. En la práctica significa que puedes enseñarle la grabación de un error en tu web y pedirle que lo diagnostique. Segundo, la salida de 131.072 tokens. Es una barbaridad: ahí caben refactorizaciones completas, informes largos o lotes enteros de fichas de producto sin trocear el trabajo en veinte peticiones. Y tercero, el cero. No hablamos de una capa gratuita con cincuenta consultas al día, sino de tarifa cero real durante el preview. OpenCode, además, lo ofreció gratis el mismo día con límites que describió como casi ilimitados. Ahora bien, esas cifras las da quien sirve el modelo, no un auditor independiente. Modelos sigilosos: la jugada de marketing que hay detrás Un modelo sigiloso (o stealth) es aquel que se publica bajo un nombre en clave, sin decir qué laboratorio lo ha entrenado, durante una ventana corta y casi siempre gratis. Pasado el preview, o se revela, o desaparece, o ambas cosas. ¿Por qué haría eso alguien que se ha gastado millones en entrenar una IA? Porque el nombre contamina la evaluación. Si publicas «Modelo X de la empresa Y», media comunidad ya sabe si le va a gustar antes de escribir el primer prompt. El anonimato compra algo que el dinero no compra: feedback sin halo de marca. Y de paso consigue volumen de pruebas reales, en proyectos reales, a cambio de regalar la inferencia. Es un trueque limpio y, desde el punto de vista del marketing, brillante: el laboratorio pone el cómputo y tú pones los casos de uso. Dicho de otro modo, tú no estás probando el modelo; tú eres la prueba. No es la primera vez que ocurre: Quasar Alpha y Optimus Alpha resultaron ser versiones tempranas de GPT-4.1, y Hunter Alpha y Healer Alpha acabaron siendo modelos MiMo de Xiaomi. ¿Quién está detrás de OX Alpha? La respuesta honesta es que no se sabe. La respuesta útil es que existen dos hipótesis con pruebas de distinta calidad. Fíjate en que ambas pistas apuntan al mismo sitio aunque discrepen en el nombre: un laboratorio chino. Sin embargo, hay un detalle que casi nadie menciona: GLM-5.3 es un modelo de solo texto, mientras que OX Alpha acepta imagen y vídeo. Si el tokenizador coincide, probablemente no estemos ante GLM-5.3, sino ante algo construido sobre la misma base con capacidad visual añadida. Eso no es un hecho comprobado, sino un razonamiento que encaja mejor con las pruebas disponibles. ¿Rinde de verdad esta nueva IA o es entusiasmo de semana gratis? Los números que circulan son prometedores, pero casi todos proceden de evaluaciones individuales, no de tablas oficiales. En el benchmark DeepSWE, una ejecución reportada por un desarrollador situó al modelo en torno al 80 %, por delante de rivales de pago muy conocidos. Ahora bien, la muestra era de apenas diez tareas y el propio autor pidió cautela. Trátalo como un indicio, no como un ranking. En cambio, hay un dato oficial que casi nadie mira: 29 tokens por segundo y una latencia P50 de unos 4 segundos hasta el primer token. Eso no es rápido. Sirve perfectamente para tareas de fondo y agentes de largo recorrido, pero resulta incómodo para trabajar en conversación. El contrapeso más interesante llegó del ámbito de la ciberseguridad: en un test de triaje de amenazas, el modelo no dejó escapar ninguna amenaza real, pero sobreclasificó un 45,4 % de los casos benignos. Ese patrón —cero falsos negativos, muchos falsos positivos— es la firma de un modelo entrenado para cubrirse. En un agente de código se traduce en algo que quizá ya hayas sufrido: te toca cinco archivos cuando bastaba con uno. Cómo probar OX Alpha hoy mismo Hay dos caminos y los dos cuestan cero durante el preview. El primero es la API de OpenRouter, que es compatible con el SDK de OpenAI: solo cambias la URL base y el identificador del modelo. El segundo camino es OpenCode, donde aparece directamente en el selector de modelos sin configurar nada. Es
