Space Bunny Alpha : dans les coulisses de l'IA anonyme gratuite

Un nom discret a surgi sur la scène de l'IA le 23 septembre : Space Bunny Alpha. Ce modèle anonyme est apparu soudainement dans les catalogues d'OpenRouter et d'OpenCode, gratuit pendant toute la semaine. Dans la vidéo, son nom est constamment déformé en SpaceMoney, mais la fiche officielle indique bien Space Bunny Alpha, et cette confusion d'identité se trouve au coeur du récit.

Le dispositif d'aperçu furtif

Le plus frappant n'est pas ce que fait le modèle, mais la manière dont il est servi. Développeur et opérateur : un fournisseur tiers qui a choisi l'anonymat pendant l'aperçu. OpenRouter se contente d'y acheminer les requêtes ; il n'en est ni le développeur, ni le propriétaire, ni le fournisseur. Selon les conditions, les requêtes peuvent être conservées par le fournisseur mais jamais utilisées pour l'entraînement. La page Stealth d'OpenRouter officialise ce montage : Union Alpha le 16 septembre avec 262 000 jetons de contexte, Ox Alpha le 20 août avec 1,05 million. Le précédent compte, car Ox Alpha s'est révélé être GLM-5.3-Flash ; le mystère du jour pourrait donc se dissiper lui aussi.

Un million de jetons et un raisonnement obligatoire

La fiche technique surprend par sa générosité pour un aperçu gratuit. Une fenêtre de contexte d'un million de jetons accepte le texte ainsi que des images et des vidéos en entrée native, pour une sortie en texte. L' effort de raisonnement réglable se décline en cinq niveaux, max, xhigh, high, medium et low, avec medium par défaut. Le plafond atteint 524 288 jetons de complétion, avec appels d'outils : le modèle vise les flux agentiques, pas la simple conversation. Le relevé d'API en direct de SioraLabs confirme un prix de zéro dollar en entrée comme en sortie, avec une disponibilité totale. L'animateur ajoute ses mesures : 74 jetons par seconde et 1,5 seconde avant la première réponse, deux chiffres non vérifiés à lire comme des affirmations.

Empreintes de tokenizer et théorie MiniMax effondrée

La chasse à l'identité a commencé un quart d'heure après l'apparition. Premier indice : l' empreinte du tokenizer . Un compte affirme une correspondance exacte entre le tokenizer texte et celui de MiniMax M3. MarMar Labs mène la version rigoureuse : 36 comparaisons sur 12 jeux de test, toutes concordantes avec le tokenizer public de MiniMax M3, en précisant que M2.7 concorde aussi, ce qui désigne une famille plutôt qu'une version. YFarmX compte 50 chaînes sur 50 découpées exactement comme MiniMax. L'enquête approfondie de CellCog, datée du 27 septembre, maintient le cap : des traces MiniMax solides, mais une identité non confirmée.

La théorie vacille quand MiniMax lance officiellement M3.1-Flash-Preview le 27 septembre. D'après PANews, le modèle est en service sur MiniMax Code, orienté vers le développement quotidien, les corrections rapides et la stabilité, avec une campagne offrant des points doublés du 28 septembre au 7 octobre. L'animateur range la théorie et déclare la chasse repartie de zéro. CellCog reste plus mesuré : la nouvelle version partage les caractéristiques publiées du modèle furtif, MiniMax reste plausible, mais aucun nom n'est posé.

Le duel du jardin voxel : 45 minutes et zéro dollar

Le décor du duel est un jardin japonais voxel détaillé sous 3JS : un petit temple, des villageois minuscules, un dragon volant et des touches interactives. Même consigne des deux côtés. Space Bunny Alpha termine en 45 minutes environ, au raisonnement maximal, pour un coût nul. GPT-6 Astra, en mode de réflexion X-High, boucle en 15 minutes mais facture 4,24 dollars de génération. Contre son propre pronostic, l'animateur juge la production gratuite plus détaillée et plus soigneuse. Le portrait du rival mérite d'être consigné : OpenAI attribue à GPT-6 Astra 98 % sur FrontierMath Tier 4, 99,9 % sur ARC-AGI-3, 100 % sur ExploitBench et 59,3 % à l'examen Agents' Last Exam. Les chiffres du duel viennent de l'animateur ; les scores OpenAI de l'annonce officielle.

Tournée des vitrines web : du casque au système

Le gros du travail tourne dans VS Code via l'agent Codium, modèle bloqué au raisonnement maximal. Première tâche, une visionneuse produit à 360 degrés : le modèle du casque sort véritablement en trois dimensions, les pièces cliquables ouvrent des fiches, le changement de couleur fonctionne. Le seuil 3D où la plupart des modèles trébuchent est franchi. Deuxième tâche, un système façon macOS dans le navigateur : interface en glassmorphism, centre de notifications, réglages d'écran et de son, mode nuit, menus de barre et applications aux icônes SVG. Des scintillements subsistent au clic, mais la structure tient. Troisième vitrine, une page d'accueil pour carte graphique Nvidia : après quatre tentatives, carte 3D aux ventilateurs animés, logo SVG, typographie et mouvement dynamique.

Le prix de la vitesse et des échecs honnêtes

Tout n'a pas fini en vitrine. Une commande façon Call of Duty dépose des sprites 2D dans une scène 3.js ; les ennemis semblent étranges et aucun vrai clone 3D n'émerge. La sphère dresse un tableau plus sévère : Space Bunny Alpha met 43 minutes et 219 000 jetons quand GPT-6 Sol répond en 5 minutes pour 520 000 jetons. Une correction de nom s'impose ici aussi : le modèle appelé Soul dans la vidéo est en réalité Sol, de l'annonce Sol et Luna d'OpenAI. L'effort maximal achète de la qualité mais gonfle le temps écoulé ; un modèle vif dans les modes courants étire les minutes vers les heures au maximum.

Le modèle qui regarde : le sommet multimodal

La démonstration la plus forte arrive quand le modèle ouvre les yeux. On lui montre un clip de jeu à reconstruire en HTML : effet de tempête, vaisseaux façon croquis, boss Black Pharaoh lu dans l'interface, système de collecte, bombes, écran de victoire et sons générés en WebAudio. Au maximum, le premier jeton tombe après 7,8 secondes et 50 000 jetons défilent à 120 par seconde. Clip original en haut, reconstruction exécutée en bas, dans la même image. Un exploit de lecture comparable transforme un plan d'appartement en logement 3D complet via un lien Blender en une heure environ. L'animateur ajoute que le point de contrôle caché ne cesse de s'accélérer et de s'améliorer depuis ses premiers jours.

La manche finale demande une application de recherche boursière complète en une seule consigne : données de marché, graphiques, concurrents, documents SEC et actualités réunis dans une interface propre et réactive, avec scénarios haussier, central et baissier. Le modèle aurait tranché seul l'essentiel, de la source aux rivaux. L'accès est simple : via OpenRouter et dans OpenCode, avec l'agent de code préféré. La documentation d'OpenCode décrit plus de 75 fournisseurs, un choix au moyen de la commande /models, et recommande notamment GPT 5.2, Claude Opus 4.5 et Minimax M2.1. Une page d'accueil aux visuels 3D sort elle aussi en une séance. Tester avant la fin de la fenêtre gratuite a du sens ; surveiller ce qu'on y colle est obligatoire.