Union Alpha अब गुमनाम मुफ़्त मॉडल नहीं है। OpenRouter अब 16 सितंबर को चुपचाप जारी किए गए मॉडल की पहचान Unbiased के सशुल्क मिश्रित मॉडल Pareto के रूप में करता है। पुरानी stealth/union-alpha लिस्टिंग बंद हो चुकी है; OpenRouter पर मौजूदा मॉडल है unbiased/pareto.

आज Pareto इस्तेमाल करने के लिए उसका मौजूदा मॉडल ID और कीमत जानना ज़रूरी है। प्रदर्शन के दावों का आकलन करते समय इसकी सशुल्क सेवा को पहले के मुफ़्त पूर्वावलोकन से अलग रखना चाहिए।

बड़ा बदलाव

  • क्या बदला: Union Alpha अब सशुल्क सेवा के रूप में उपलब्ध है: यह एक अनुरोध पर कई मूल मॉडल चलाती है और उनके नतीजों को मिलाकर जवाब देती है। Pareto का संचालक सार्वजनिक मॉडल का एक ही नाम बनाए रखते हुए इस मिश्रण को बदल सकता है।
  • यह क्यों मायने रखता है: डेवलपरों को एक एंडपॉइंट और एक बिल मिलता है, लेकिन मॉडल की पहचान, प्रतिक्रिया में लगने वाला समय, डेटा का प्रबंधन और जवाब की गुणवत्ता किसी तय मॉडल के बजाय मिश्रित सेवा पर निर्भर करते हैं।
  • क्या देखना है: Union Alpha का मुफ़्त पूर्वावलोकन कुछ ही दिनों में सशुल्क उत्पाद बन गया। मौजूदा मॉडल ID और शर्तों के आधार पर मूल्यांकन करें, क्योंकि चुपचाप प्रकाशित लिस्टिंग, लॉन्च चार्ट या वीडियो परीक्षण सेवा की पुरानी स्थिति दिखा सकता है।

OpenRouter के ज़रिए OpenCode में Pareto सेट करें

OpenRouter खाते से जुड़कर OpenCode में Pareto इस्तेमाल किया जा सकता है। OpenRouter की Pareto लिस्टिंग में 262,144 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो, टेक्स्ट और इमेज इनपुट, तथा टेक्स्ट आउटपुट दिया गया है।

  1. इंस्टॉल करें OpenCode। Bash टर्मिनल में नीचे दिए गए कमांड चलाएं; Windows उपयोगकर्ता इंस्टॉल करने के विकल्पों वाली लिंक देख सकते हैं।
  2. OpenRouter खाता और API कुंजी बनाएं, फिर उसकी मौजूदा बिलिंग शर्तों के अनुसार क्रेडिट जोड़ें। Union Alpha का मुफ़्त इस्तेमाल अब उपलब्ध नहीं है।
  3. OpenCode में /connect चलाएं, OpenRouter चुनें और पूछे जाने पर कुंजी पेस्ट करें। OpenCode प्रदाता की जानकारी अपनी स्थानीय auth फ़ाइल में सहेजता है।
  4. चलाएं /models और चुनें unbiased/pareto. The former stealth/union-alpha ID पुराना है।
  5. बदलाव मांगने से पहले उससे किसी फ़ाइल की व्याख्या करने को कहें। उसकी व्याख्या को कोड से मिलाएं, फिर छोटा बदलाव मंज़ूर करें, diff देखें और परियोजना के परीक्षण चलाएं। टोकन का इस्तेमाल और लागत देखने के लिए OpenRouter की गतिविधि जांचें।

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

cd /path/to/your/project

opencode

अगर चुनने की सूची में Pareto न दिखे, तो उसे अपने प्रोजेक्ट की opencode.json में जोड़ें और फिर OpenCode दोबारा शुरू करें:

{"model":"openrouter/unbiased/pareto","provider":{"openrouter":{"models":{"unbiased/pareto":{}}}}}

OpenCode में सेट किए गए मॉडल नाम के आगे openrouter/ आता है। OpenRouter का अपना API unbiased/pareto इस्तेमाल करता है। सेटअप मौजूदा दस्तावेज़ों के मुताबिक है; इस गाइड के लिए हमने सशुल्क अनुरोध चलाकर जवाब नहीं लिया।

Unbiased से सीधे जुड़ें

Unbiased अपने समीक्षा-आधारित निजी बीटा के ज़रिए भी Pareto देता है। उसकी आधिकारिक सेटअप फ़ाइल बताती है कि नए खातों को हाथ से मंज़ूरी दी जाती है और उनमें पहले से भुगतान किए गए क्रेडिट इस्तेमाल होते हैं। सार्वजनिक API का आधार पता है https://api.unbiased.ai/v1; मॉडल स्ट्रिंग है pareto। मूल्यांकन के लिए सीधी पहुंच अपने-आप व्यावसायिक या उत्पादन इस्तेमाल की अनुमति नहीं देती; इसके लिए अलग लिखित समझौता चाहिए।

मंज़ूरी और कुंजी मिलने के बाद, OpenAI-संगत क्लाइंट में ये सेटिंग्स इस्तेमाल की जा सकती हैं:

export UNBIASED_API_KEY="your-key-from-the-platform"

curl https://api.unbiased.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer $UNBIASED_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"pareto","messages":[{"role":"user","content":"Reply with one sentence."}]}'

कुंजी को रिपॉज़िटरी में रखने के बजाय पर्यावरण वेरिएबल या ऑपरेटिंग सिस्टम के कीचेन में रखें। दस्तावेज़ के मुताबिक GET /v1/models अभी 404 देता है, इसलिए मॉडल सूची अपने-आप खोजने पर निर्भर क्लाइंट में pareto को स्पष्ट रूप से सेट करना पड़ता है। Unbiased macOS इंस्टॉलर भी देता है, लेकिन ऊपर की एंडपॉइंट सेटिंग्स किसी भी संगत क्लाइंट में काम करती हैं।

Union Alpha किसने बनाया

OpenRouter की संग्रहित लिस्टिंग के अनुसार Union Alpha को Unbiased ने विकसित और संचालित किया तथा बाद में Pareto के रूप में पेश किया। OpenRouter ने पूर्वावलोकन को अपने माध्यम से उपलब्ध कराया था; वह डेवलपर या प्रदाता नहीं था।

Unbiased Circuit & Chisel, Inc. का उत्पाद मंच है। कंपनी Louis Amira को सह-संस्थापक और CEO तथा David Noël-Romas को सह-संस्थापक और CTO बताती है; उसके अनुसार दोनों संस्थापक Stripe से आए थे।

Pareto को मिश्रित मॉडल के रूप में बताया गया है। कई भाषा मॉडल समानांतर चलते हैं और उनके नतीजों को मिलाकर एक जवाब बनाया जाता है। कंपनी फ्रंटियर और ओपन मॉडल का मिश्रण बताती है, लेकिन इस्तेमाल होने वाले मॉडल की तय सूची प्रकाशित नहीं करती। शर्तों के अनुसार, जब तक कार्यक्षमता में खास कमी न आए, मूल मॉडल-मिश्रण को बिना सूचना बदला जा सकता है। सूचीबद्ध अनुमान-प्रसंस्करण उप-प्रदाताओं में Anthropic, OpenAI और xAI शामिल हैं; यह सूची डेटा संसाधित करने वाली कंपनियों की है, हर अनुरोध में इस्तेमाल हुए सटीक मॉडलों की नहीं।

मौजूदा कीमतें और प्रकाशित स्कोर

Pareto की बिना कैश वाले इनपुट और आउटपुट की मौजूदा दरें Unbiased की स्कोर तालिका से चुने गए दो फ्रंटियर तुलनाकारों की दरों से कम हैं। ये API दरें प्रति दस लाख टोकन के अमेरिकी डॉलर में हैं; सदस्यताओं और उनमें शामिल उपयोग की सीमाएं अलग हैं। तुलना में Anthropic की Fable 5.1 दरें और OpenAI की GPT-6 Astra Standard दरें ली गई हैं; प्रत्येक प्रॉम्प्ट में अधिकतम 272,000 इनपुट टोकन हो सकते हैं।

मॉडल

इनपुट

कैश किया इनपुट

आउटपुट

Pareto 26.9

$2.50

$0.25

$7.50

Claude Fable 5.1

$10.00

$0.25

$50.00

GPT-6 Astra

$10.00

$1.00

$50.00

Unbiased का सार्वजनिक मूल्य पृष्ठ $10 और $100 की व्यक्तिगत सदस्यताएं तथा उनमें शामिल उपयोग भी बताता है, जबकि उसका FAQ कहता है कि अभी पहुंच समीक्षा के बाद, पहले से भुगतान किए गए क्रेडिट के आधार पर मिलती है। नए खाते को वास्तव में कौन-सी योजना मिल रही है, इसकी पुष्टि इसी प्लेटफ़ॉर्म पर करनी चाहिए।

यह Pareto 26.9 मॉडल कार्ड इस तालिका के लिए बिना कार्य-लागत या प्रयास सेटिंग बताए विक्रेता द्वारा दिए गए स्कोर प्रकाशित करता है।

बेंचमार्क

Pareto 26.9

Fable 5.1

GPT-6 Astra

DeepSWE

74

67

74

Terminal-Bench 4.0

51

56

58

MMMU-Pro

78

81

87

HLE (टूल के बिना)

49

55

54

ArXivMath

88

72

91

DeepSWE पर Pareto, Astra के बराबर है और बाकी जगह उससे पीछे रहता है। DeepSWE और ArXivMath पर यह Fable से आगे है। HLE पर Fable आगे है; शेष पंक्तियों में Astra आगे है या बराबरी पर है।

अलग से, कार्ड 21 सितंबर के स्क्रीनशॉट से उतारे गए DeepSWE के 30-कार्य वाले शुरुआती नमूने के नतीजे देता है:

रिपोर्ट किया गया रन

स्कोर

प्रति कार्य औसत लागत

Pareto 26.9, 20 सितंबर

70%

$0.29

Claude Fable 5, 15 अगस्त

70%

$13.50

GPT-5.6 Sol, 15 अगस्त

60%

$0.52

पृष्ठ इन रनों को अप्रमाणित बताता है; लागत निकालने की विधि और हर स्कोर का हर अभी पुष्टि मांगता है। तुलनाकारों के नतीजे पुराने हैं। इस नमूने का $0.29, 70% परिणाम से जुड़ा है—मुख्य तालिका के 74 से कभी नहीं।

Historical DeepSWE score versus average cost per task chart with a gold Union Alpha star labeled expected pricing among labeled model curves.
Alex Atallah / OpenRouter. Historical operator chart from Alex Atallah at OpenRouter, September 16, 2026. The Union Alpha star uses expected pricing; it is not a measured current paid Pareto task cost. The cost-axis ticks descend from $10 through $5 to $0 toward the right.

मूल DeepSWE ग्राफ़ क्या दिखाता है

ग्राफ़ Chase AI के 17 सितंबर वाले Union Alpha वीडियो में एक मिनट बाद से लिया गया है: यह OpenRouter के सह-संस्थापक Alex Atallah की 16 सितंबर की पोस्ट में था। उसमें Union Alpha का सुनहरा सितारा DeepSWE पर लगभग 73% के आसपास, फ्रंटियर मॉडल के नतीजों के बीच दिखता है। सितारे पर “अपेक्षित कीमत” लिखा है; उसके पास कोई सटीक लागत या स्कोर नहीं दिया गया। क्षैतिज अक्ष उलटा है: चिह्नित मान दाईं ओर $10 से घटकर $5 और फिर $0 होते हैं।

मूल 1872 x 1190 ग्राफ़ खोलें अगर फ़ोन पर लेबल छोटे दिखें। 16 सितंबर का यह स्नैपशॉट मुफ़्त पूर्वावलोकन की लॉन्च के समय की स्थिति दिखाता है। यह आज के सशुल्क Pareto 26.9 के प्रति-कार्य खर्च को नहीं मापता और ऊपर दिए मौजूदा मॉडल-कार्ड परिणामों से अलग है।

Chase AI के पूर्वावलोकन परीक्षण क्या दिखाते हैं

Chase AI का 17 सितंबर का वीडियो, “Union Alpha Is INSANE” मुफ़्त पूर्वावलोकन के परीक्षण दर्ज करता है। निर्माता ने साधारण होटल लैंडिंग पेज के लिए Opus 5 को पसंद किया और अधिक विस्तृत पेज पर Astra को थोड़ा बेहतर माना। Union Alpha Fortnite जैसे गेम वाले काम में बार-बार विफल हुआ, फिर सत्र दोबारा शुरू करने के बाद एक सरल रेसिंग गेम पूरा किया; निर्माता ने उस नतीजे को Astra के समान माना।

मोशन-डिज़ाइन परीक्षण एक बाहरी कौशल और MCP सर्वर पर निर्भर था, इसलिए उसमें बड़ा टूल-क्रम परखा गया। निर्माता ने 128K के आठ-सुई पुनर्प्राप्ति परीक्षण में 100% और अपने बदले हुए 200K संस्करण में 99.6% स्कोर भी बताया। हमने वे प्रॉम्प्ट दोबारा नहीं चलाए, उनकी जांच-पद्धति नहीं देखी और यह नहीं परखा कि Pareto 26.9 भी वैसा ही प्रदर्शन करता है या नहीं।

निजी कोड भेजने से पहले डेटा की शर्तें जांचें

Circuit & Chisel की शर्तें कहती हैं कि ग्राहक की सामग्री अनुरोध संसाधित करने के लिए जितने समय तक ज़रूरी हो उतने समय ही रखी जाती है; कानूनी ज़रूरतों और दुरुपयोग रोकने या सुरक्षा निगरानी के लिए अधिकतम 30 दिनों के अपवाद हैं। प्रशिक्षण के लिए स्पष्ट लिखित सहमति ज़रूरी है। उसी पृष्ठ की Pareto-विशिष्ट डेटा नीति कहती है कि कच्चे प्रॉम्प्ट और जवाब कितने समय रखे जाते हैं, यह प्रकाशित नहीं है; खाते के लिए लागू प्रतिबद्धता ऑनबोर्डिंग से पहले बताई जाएगी।

इस अंतर पर संवेदनशील स्रोत कोड भेजने से पहले लिखित जवाब मिलना चाहिए। Pareto के अनुरोध Circuit & Chisel के बुनियादी ढांचे और बताए गए मॉडल-प्रसंस्करण उप-प्रदाताओं से होकर जा सकते हैं। पहले वही सामग्री साझा करें जिसे भेजना सुरक्षित हो; फिर खाते पर लागू डेटा-रखने और उत्पादन-इस्तेमाल की शर्तें पक्की करें।