文章总结： 这篇文章评测了匿名AI模型PixelCanary，该模型在VercelAIGateway免费开放，Next.js编程评测成功率90.3%与GPT-6Astra持平，但平均耗时1015秒速度极慢。社区实测反馈慢且不稳定，有人等8小时放弃。文章提醒免费服务不提供零数据保留，提示词可能用于训练，建议敏感代码勿接入，用真实任务测试并注意文档补位。 综合评分： 75 文章分类： AI安全,安全意识,安全工具,威胁情报,实战经验

匿名模型又来了：跑分追平头部，跑起来慢到让人放弃

梓陌说科技

2026年9月29日 08:20 湖北

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Pixel Canary 免费开放，代价写在条款里

又一款没有署名的模型出现在编程工具里。Pixel Canary 在 Vercel 的 AI Gateway 免费开放，Next.js 编程评测拿到 90.3%，和 GPT-6 Astra 持平。但榜单一翻页，平均完成任务耗时 1015 秒，接近 17 分钟。有人等了 8 小时放弃，有人跑了 5 小时中途报错。这篇把它的成绩、代价和这一整套「猜身份」玩法讲清楚。

01 90% 的成绩单，要连着看两行

Pixel Canary 9 月 25 日出现在 Vercel 的 AI Gateway，模型标识 stealth/pixel-canary，匿名期间限时免费。定位是应用构建、现有代码重构、前端开发和移动应用设计，支持约 26.2 万 Token 上下文和可调节的推理强度，开发方未披露。

榜单成绩是这样：Vercel 的 Next.js Agent Evals，常规设置下 31 项任务完成 28 项，成功率 90.3%，与 GPT-6 Astra 的高推理档持平，高于 Kimi K3 的 84%。当评测通过 AGENTS.md 把 Next.js 文档喂给模型，它完成了 30 项，成功率 96.8%——不过这个设置下，Kimi K3、GPT-6 Astra 也同样到 97% 左右，说明文档的作用比很多参数都大。

两行话要注意。一是评测用 pass@4：每项任务最多试四次，有一次成功就算通过。所以 90% 不能理解成「交给它十个任务，首轮完成九个」。二是同一张榜上，Pixel Canary 的平均耗时 1015.80 秒，GPT-6 Astra 是 251.89 秒，Kimi K3 是 352.34 秒。能做完，和能高效地做完，是两件事。

02 实测反馈：慢，且不稳定

社区实测的主力情绪就一个词：等。有测试者跑了 6 小时才拿到一个经典测试结果，评价是「慢得令人抓狂，而且很不稳定」；有人做鹈鹕测试，5 小时各种报错，输出速度个位数；有人熬过 20 多个 Provider 错误和 7 个多小时才拿到效果；还有网友等了 8 小时后直接放弃，理由是服务不稳定的话，再高的分数也谈不上实际价值。

稳定性问题也被多次提到。一位用户说自己用时多次遇到任务做到一半突然中断，最终停用；另一位测试者回应，自己也是试了好几次才得到结果。Reddit 上有反馈说，读取代码库这一步就花了很长时间，慢到没法形成对能力的完整判断。

这些是不同人在各自接入条件下的体验，不能直接当成模型的统一性能指标——延迟到底来自模型本身还是当时的服务资源，目前说不清。但它们和榜单上那 1015 秒指向同一个事实。

03 免费的另一面：数据条款

| | | | — | — | | 项目 | 情况 | | 使用成本 | 匿名期间免费 | | 数据保留 | 不提供零数据保留（ZDR） | | 提示词用途 | 可能被用于训练及模型改进 | | 开发方 | 未披露 | | 开放期限 | 限时，未公布截止日 |

Vercel 在发布说明里写得很明确：发送的提示词和回复可能被用于训练及模型改进，供应方也可能保留输入与输出。对把代码仓库接进智能体的开发者来说，这一条比「免费」两个字更值得先看一眼——代码、配置文件、项目上下文都可能随任务一起进入请求。客户代码和私有仓库，接之前最好掂量一下。

04 猜身份：一个月内第三次同款玩法

社区的反应很快分成两拨，一拨测能力，一拨猜身份。有人根据泰语、印地语的切分方式推测它和 Qwen 3.8 有关，有人觉得是 Kimi K3.1，还有人看名字里的 Pixel 和 Canary 猜是 Google，随即被提醒代号可能只是随机取的。Reddit 上一位用户还提出了反驳：Pixel Canary 标称 26.2 万 Token 上下文，而 Gemini 已支持 100 万 Token，从这个角度看不太像谷歌出品。到目前为止，官方信息为零。

有意思的是，这套玩法过去一个月已经演了两遍。8 月，Ox Alpha 匿名上线，七天内被全球开发者用掉 23.2 万亿 Token，中文社区给它起名「牛来」，各家猜了一圈，8 月 26 日智谱揭晓：是 GLM-5.3-Flash，3200 亿总参数、180 亿激活、MIT 协议开源。9 月 16 日，Union Alpha 出现在 OpenRouter，上线首日跑掉约 20 亿 Token，同样走完了一遍免费分发、积累反馈、等待揭晓的流程。

匿名上线本身有道理：拿掉厂商名字，开发者先动手测，少受品牌印象干扰。但同一套悬念连演三次，注意力容易从「这个模型能解决什么问题」滑向「这次又是谁在造悬念」。目前没有证据表明 Pixel Canary 的发布方刻意炒作，这个疑问值得留个心眼。

05 值得留意的两个背景

第一个值得看的是分发方式。Pixel Canary 没有做独立的聊天界面，而是作为一个可选项，塞进开发者已经在用的编码 Agent 里，由网关统一处理计费和路由。Vercel 的 CEO 透露了一个数字：AI 编码 Agent 目前触发了平台 600 万次日部署的一半以上，半年前这个比例还不到 3%，公司年度经常性收入 3.4 亿美元。模型放在网关里免费试用，本质是在抢占这个入口。

第二个是跑分的归属。这些分数是 Vercel 自己的评测套件、跑在 Vercel 自己分发的模型上，属于自报口径，值得独立验证。而且全部成绩只来自 Next.js 一个框架，对其他技术栈的参考价值有限。

想试的话，三件事先做：拿自己项目里的真实任务去测，别看榜单，同一个任务跟现有模型跑个对照；注意项目文档的补位，AGENTS.md 一类的说明能把通过率拉高好几个点，代码规范写清楚可能和选模型一样重要；敏感代码别接，没有零数据保留承诺的免费服务，本质上是用数据换的。

匿名模型，会不会试？

评论区聊聊用下来的体验，或者猜猜它是谁。觉得有用就点个赞和在看。

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