Felo SearchでOx Alphaを無料体験：新たなフロンティアAIモデル
Ox AlphaがFelo Searchで利用可能になりました。謎に包まれたフロンティアモデルが100万トークンのコンテキストで無料提供中—今すぐfelo.ai/searchで試してみてください。
今週、フロンティアAIモデルが突如として登場しました。誰もその所有者を名乗りません。
Ox Alphaは8月20日に、公式な所有者のいないステルスモデルとして現れました。100万トークンのコンテキストを一度に処理し、テキスト・画像・動画を読み取り、プレビュー期間中は無料で利用できます。そして本日より、Felo Search内でも利用可能になりました。
Ox Alphaとブラウザ上でチャットできます。APIキーも、サブスクリプションも、請求ページを見る必要もありません。Ox Alphaとは何か、そしてその使い方をご紹介します。
Ox Alphaとは？
Ox Alphaは、効率的なコーディング、持続的なエージェント作業、プロダクションレベルのワークロードのために設計された推論モデルです。どの研究所にも属さず、ステルスリリースとして登場したため、真の開発者は未だ謎です。噂では中国の研究所や、リブランドされたオープンモデル、少人数の高性能チームなどが挙げられていますが、どれも確証はなく、この謎こそが楽しみの一部となっています。
重要なのは、このモデルが何をできるかです：
| 機能 | 詳細 |
|---|---|
| コンテキストウィンドウ | 1,048,576トークン。コードベース全体や研究資料一式を投入可能。 |
| 入力 | テキスト、画像、動画（出力はテキスト） |
| 推論 | 複雑なタスクの長期的推論に対応 |
| ツール利用 | エージェントワークフローのための関数呼び出し |
| データプライバシー | データ保持ゼロ。プロンプトは学習に使用されません。 |
100万トークンを一度に扱えるモデルは、単なる大きなオートコンプリートではありません。プロジェクト全体を頭の中に保持できます：先月書いたコード、比較中の論文、研究課題の全スレッド、すべてを一度に見渡し、まとめて推論します。
開発者たちはすでに、その広大なスペースを活用した事例を投稿しています。あるエンジニアは、GPU加速の流体シミュレーションを1,000行のHTMLファイル1つで一発生成しました。以前のモデルでは何度もラウンドを重ねる必要がありました。これらは初期の個別報告ですが、共通点があります：このモデルは、問題全体を一度に渡した時に最も力を発揮するということです。
Felo SearchでOx Alphaを試す価値
Felo Searchは「質問して、合成された答えを得る」というシンプルなアイデアに基づいています。リンク探しも、タブの森も、誰もが見る同じ10件の結果を並べ替える必要もありません。Ox Alphaを導入することで、回答の質が一段階上がります。
違いが顕著に現れるのは、最も難しい質問です。Ox Alphaの推論は、多くの要素が絡む問題に最適化されています。「ヘルスアプリにおけるフェデレーテッドラーニングとオンデバイスAIのプライバシーのトレードオフを比較してください」といった質問は、以前なら12回も検索が必要でした。今では、全ての注意点を議論した一貫した答えが返ってきます。
サイズも重要です。長い法律文書、GitHubのイシュースレッド、会議の議事録などを貼り付けても、100万トークンのウィンドウがあるため、Feloは何も圧縮せずに処理できます。フォローアップの質問も、元の資料に基づいて答えられるので、要約ボックスの記憶に頼る必要はありません。
さらに、Ox Alphaは計画と反復に強く、Feloのマルチステップ検索エージェントと自然に組み合わせられます。研究チェーンのチェックや比較、フォローアップも、最初の妥協した答えで終わることなく続けられます。Felo Searchの多言語コアもそのまま活用できます：英語、日本語、中国語、その他Feloが対応する言語で質問すれば、Ox Alphaも同じ言語で答えます。
これらすべてが今なら無料です。Ox Alphaのベンチマークに関する熱狂には懐疑的になる価値もありますが、無料なら数分の好奇心で十分です。
まず試してほしい人
Ox Alphaが真価を発揮するのは、次の3タイプの質問です。
一度に全部聞く質問。 研究者の方は、複数論文分のメモを一つのクエリにまとめて矛盾点を尋ねてみてください。100万トークンのウィンドウが、仮説に反する細部まで全てテーブルに残します。ここで論文の主張が救われます。
経緯とコンテキストを追う質問。 開発者の方は、クラッシュログ、失敗したテスト、問題のファイルに関わった3つのプルリクをまとめて「本当のバグは何か？」と聞いてみてください。全ストーリーを渡せば、Ox Alphaはリポジトリ全体を読んだ同僚のようにスタックトレースと議論します。
二つの真実を突き合わせる質問。 アナリストの方は、二つのデータソースが食い違う時、通常は会議が必要ですが、両方のバージョンを一つのプロンプトで述べて「どこが違うのか？」と尋ねてみてください。Ox Alphaはどの数字が間違っているか、理由まで説明します。
もう一つ注目したいのは、長いレポートを最後まで読めない方です。80ページのPDFを貼り付けて「どの部分が意思決定に影響するか？」と聞いてみてください。全ページで異議を唱えても、Ox Alphaは全ドキュメントを覚えているので、議論は正直に続きます。
この最後のポイントは、多くの人が過小評価しています。検索エンジンが忘れてしまうと、毎回「質問→回答→再質問」の繰り返しになります。コンテキストウィンドウを活用したフロントエンドなら、質問からフォローアップ、クロスチェックまで一貫したスレッドを保持できます。クエリではなく会話が生まれます。
Felo SearchでOx Alphaを使う方法
開始から完了まで約10秒：
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felo.ai/searchにアクセスします。
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検索入力欄の下、マイクボタンの隣にモデル名が表示されています。それをクリックするとモデルパネルが開きます。Ox Alphaは「Best（おすすめモデル）」リストの一番上にあり、
reasoning、Beta、Newバッジが付いています—すでに選択されている場合もあります。もしくは、以下の直リンクから直接アクセスできます： -
どの言語でも質問できます。Felo Searchは多言語対応なので、Ox Alphaは英語、中国語、日本語、その他多数の言語で動作します。
モデルのための登録も、無料トライアルのタイマーも、クレジットカードも不要です。Ox Alphaが必要なければ、他のモデルに切り替えるだけ。Felo Searchは質問に合ったモデルを自由に選べるので、同じプロンプトを2つのモデルでA/Bテストすることも可能です。
Felo Searchの他の便利な機能もそのまま使えます：全回答に引用元が付き、フォローアッププロンプトも可能、そして質問した言語で回答が返ってきます。
ベンチマークについて：慎重に読み、安心して試そう
Ox Alphaは大きな話題を集めており、その一部は正当です。バイラルな主張では、GPT-5.6 SolやClaude FableをDeepSWEコーディングベンチマークで上回ったと言われていますが、これは10問のテストで、公式ランキングではありません。ある開発者の社内評価では87.5%で、GLM 5.3に次いでClaude Opus 4.8やQwen 3.8 Maxより上でした。別の評価ではDeepSWEのサブセットで約63%を記録し、オープンモデルの中ではパレート最適、クローズドモデルのGrok 4.6にわずかに及ばない結果でした。
印象的ですが、まだ予備的な結果です。サンプル数は少なく、ランキングは未監査、著者も匿名です。プロダクション環境で使う方は、検証を待つべきでしょう。それが正しい判断です。
朗報は、待つ必要も、賭ける必要もないということです。モデルは、あなたがすでに使っている検索エンジン内で無料で利用できます。自分の最も難しい現実の質問を持ち込んで、主張を検証してみてください。謎のモデルを評価する最も正直な方法は、既知の質問を投げて、どんな答えが返ってくるかを見ることです。
Ox Alphaを今すぐ無料で体験しよう
Ox Alphaは今週、フロンティア級のスペックと話題性を携えて登場しました。現在Felo Searchで利用可能、しかも無料：APIキーも、サブスクリプションも、トライアルも不要です。
ずっと先延ばしにしていた課題を解きほぐすよう頼んでみてください。読むには長すぎるドキュメントを貼り付けてみてください。100万トークンの推論モデルが、あなたの答えられない質問にどう応えるか、ぜひ体験してください。
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