У мережі з’явився підозрілий «нічийний» ІІ-модуль, який може бути пов’язаний із проєктом DeepSeek

Hunter Alpha – таємнича модель, що викликає підозри щодо DeepSeek

Нова ІІ‑модель, з’явилася на платформі OpenRouter без вказівки автора, швидко привернула увагу журналістів і дослідників. 11 березня вона була опублікована як «Hunter Alpha» і пізніше позначена самою площадкою як «прихована модель», що посилило чутки про те, що китайський стартап DeepSeek може приховано тестувати своє наступне покоління ІІ до офіційного релізу.

Що говорять експерти
* Reuters провела серію тестів з чат‑ботом Hunter Alpha.

- Бот сам описував себе як «китайську модель, навчений переважно на китайській мові».

- Вказав, що дані навчання охоплюють період до травня 2025 року – дата, що збігається з тією, яку згадував власний чат‑бот DeepSeek.

- При питанні про творця відповів лише: «я знаю своє ім’я, кількість параметрів і довжину контекстного вікна». Ні DeepSeek, ні OpenRouter не розкрили автора.

Технічні характеристики
* 1 трильйон параметрів – свідчить про величезні обчислювальні вимоги.

* Контекстне вікно до 1 млн токенів – дозволяє обробляти гігантські об’єми тексту за один сеанс.

Набиль Хауам, інженер з ІІ‑агентів, зазначив, що поєднання такого великого вікна і логічного розуміння при безкоштовному доступі одразу виділяється; аналогічні моделі зазвичай потребують великих витрат.

Зв’язок із DeepSeek V4
* Той самий набір параметрів (1 трлн) та контекстного вікна (1 млн токенів) збігається з тим, що заявлено для майбутньої моделі DeepSeek V4, запланованої до випуску у квітні.

* Це співпадіння породило хвилю припущень про те, що Hunter Alpha може бути ранньою тестовою версією майбутнього продукту.

Аналіз логіки роздумів
* Daniel Dewhurst провів аналіз патернів ланцюжка розумових процесів і дійшов висновку, що стиль логічних побудувань у боті важко підробити; він зазвичай відображає метод навчання моделі.

Однак не всі погоджуються з цим висновком.

Незалежна думка
* Umur Ozkul провів незалежний benchmark і дійшов висновку, що Hunter Alpha швидше за все не є DeepSeek V4.

- Він навів різниці у поведінці токенів та архітектурних патернів порівняно з вже існуючими системами DeepSeek.

Популярність моделі
* За даними OpenRouter на неділю модель обробила понад 160 млрд токенів.

* Більшість запитів приходила від інструментів розробки та фреймворків для ІІ‑агентів.

Анонімний запуск моделей не є рідкістю: багато розробників використовують такий підхід, щоб отримати об’єктивну зворотну зв’язок від спільноти до офіційного релізу.