AREX Feed Article
OpenRouter 匿名模型 Space Bunny Alpha 被社区取证指认为 MiniMax 模型，M3.1 仍属推断
9 月 26 日晚间，X 用户 与 先后发帖，把 OpenRouter 上的 指认为 MiniMax 的模型：在提供方标识为「minimax-m3-a-official」的基准运行里，模型名被回传为「space-bunny」，状态为 success。
约 8 小时后（北京时间 9 月 27 日凌晨）， 发布了一份更完整的公开取证：24 个 tokenizer（分词器）探针与 MiniMax 词表的计数完全一致，对照的 Kimi、GLM、llama4 均不吻合。他把结论分成两级：MiniMax 家族为高置信，「M3 之后的新一代或 M3 刷新版」为中置信推断；两位先发帖的用户则直接称其为 M3.1。取证者本人写明，MiniMax 未作任何确认。
运行输出里的两行字：minimax-m3-a-official 与 space-bunny
最早发帖的是 @vikktorrrre，时间是北京时间 9 月 26 日 20:45。他说，MiniMax 官方的「M3-a」部署在基准运行中把模型名回传为「space-bunny」，并附了一张截图。他的推断是：M3.1 已在 MiniMax Code 中准备好发布，所以「M3-a」对应 M3.1；它会在周三结束隐身测试，发布预计同日。
约 40 分钟后，@srikanthvaluri 贴出另一份运行输出：「Provider: minimax-m3-a-official / Model: space-bunny / Status: success」。他的结论是：「这就是 MiniMax M3.1，不再是传闻。」
「周三解除隐身」「M3.1 已就绪」这些说法，都出自 @vikktorrrre 的判断。
24/24 探针：词表比对给出的是家族级证据
@hashvibedev 公布的取证，是这轮事件里最详细的一份公开分析。方法是 24 段复杂度递增的文本探针：让 Space Bunny 端点对每段文本返回 token 计数，减去基线请求的计数、消掉模板开销后，再与各家族 tokenizer 的本地计数逐一对齐。他写道，比对依据是切词标准完全相同、绝对误差为零。
结果：MiniMax 24/24，平均绝对误差（MAE）0.00；Kimi 13/24（MAE 1.62）；GLM 7/24；llama4 13/24。
分量更重的是与在线具名端点做的同网关 A/B 对照：24 个探针的计数差值（delta 向量）与 minimax-m3、minimax-m2.5 完全一致，而 M3 与 M2.5 彼此也一致，因为 MiniMax 全系共用同一套词表。Kimi 三款模型（k3、k2.7-code、k2.6）共享另一种签名，与 Space Bunny 在 14/24 个探针上分离。
取证者本人给这条证据划了效力上限：词表只能证明家族、不能确定代际；他把这组结果称为「家族级证据」。他提到，Space Bunny 9 月 23 日同时出现在 OpenRouter 与 OpenCode 两个平台上；公开仓库 中的案例文档显示，测量对象是 OpenCode Zen 网关上的「space-bunny-free」，测量于 9 月 24 日。
上下文上限与知识范围：为什么判断在「M3 之后」
代际的第一条依据是上下文上限。取证验证了 100K、204.6K、450K、1M 四档上下文阶梯，全部返回 200 OK，说明模型支持不少于 1M token 的上下文；而 minimax-m2.5 端点的上限是 204,800 token，一次 450K 探针就能把 M2.5 代排除。上下文上限因此被当作一条低成本、可靠的代际指纹。
第二条依据是知识范围：它知道 Claude Opus 4.5 发布的月份（2025 年 11 月），而 minimax-m3 不知道；它也不知道 2026 年中的新事件。它自报的知识截止日期是「2024 年 6 月」，取证认为这是即兴编的；作为对照的几个模型也都错报了自己的日期。
综合两条依据，取证把代际定在「M3 之后」；案例文档同时注明，无法证明 checkpoint（检查点）同一性。
被问「你是谁」时，它即兴自称「ChatGPT」
服务层的细节支持「刻意隐身」这个判断：它的聊天模板固定多出 +143 token，从 10¹ 到 10⁶ 的五个数量级里没有漂移，而 M3 的模板是 +178、M2.5 是 +37，三套不同模板对应三条独立服务路径。错误信息也被统一：所有畸形请求都返回「[invalid_request_error] invalid request」，不泄露内部信息；相比之下，M3 会漏出 MiniMax 原生错误码，例如「(2013)」和「model[MiniMax-M3] does not support max tokens > 524288」。
身份上也是如此：被问它是什么模型时，它会即兴回答「I'm ChatGPT, made by OpenAI」；取证记录的思考链里写着「no model identity provided」，隐身模板没有配发身份，它自己编了一个。同一份取证还记下了它视觉的实现方式：模型接收图片，但图像带来的额外开销恒为 +34 token、与分辨率无关（1×1 与 64×64 相同），属适配器式的视觉；对照的 M2.5 则没有视觉路由（404）。
OpenRouter 页面：免费、1M 上下文、按路由而定的保留政策
这条识别链的实物证据，是 OpenRouter 上的 Space Bunny Alpha 页面。页面写明：它由第三方模型提供方开发并运营，对方在预览期选择匿名；OpenRouter 负责路由请求，但不是它的开发者、所有者或提供方。参数上，页面标注免费、1M token 上下文、原生多模态输入、可调推理力度；发布日期为 2026 年 9 月 23 日。
使用者会直接碰到的差异在数据保留上：OpenRouter 页面提示，提示词与补全内容可能被提供方保留、但不用于训练，其余使用适用 Stealth 条款；@hashvibedev 则指出，OpenCode 上的 Space Bunny Free 是零保留、不用于训练，隐私政策按路由、而不是按模型名决定。
可复现的取证，与作者写下的边界
@hashvibedev 称整套方法可复现：工具以 MIT 许可开源，这次会话约 290 次调用，案例文档中的数字与帖文一致，复现步骤与原始测量数据也已公开。他也给这类指认划了边界：2025 年 4 月以来的 14 个 stealth 上架条目里，只有 7 个最终由开发方官方揭晓；社区指纹识别从来不是主要的确认方式。这次比平均水平更扎实的地方在于对照的是在线具名端点、而不只是文件匹配，但它仍然是推断。
取证作者自己写下了接受反证的条件：如果 MiniMax 说这不是它的模型，他的帖文就是错的。在这条链上，@vikktorrrre 所说的「周三解除隐身」是下一个可公开核对的节点。