AI 行業需要 315：「山寨版大模型」是常態

說個鬼故事： 你花錢用的大模型，可能是山寨版 這里的山寨，指的是： 掛著同樣名稱，性能明顯不達標模型

晚上群里看了個報告：

大致意思是：有 12 家 API 服務商在提供 K2，但和官方 API 的相似度各不相同，低至 48.93%

不同服務商的「官方實現相似度」

這里表達下觀點：

• ? API 偷手是個很嚴重的問題，也很普遍

• ? 無論是官方，還是第三方，都存在這個問題（比如很多時候，我們會說 GPT 變笨了）

• ? 我非常贊同這個比較方法，應該做成一個 Benchmark

• ? 這個報告也有一些局限性，指標會讓人誤解

下面，我分別來說

模型偷手，很普遍

先說個年初的事

DeepSeek-R1 發布后，各種平臺都說自己接入 671B 滿血版

但... 671B，真的是滿血嗎？不見得

模型除了尺寸之外，還有別的屬性，比如精度、推理長度...非常多

比如 DeepSeek 官方開源的 671B 為例：默認 FP8 精度
而平臺可以為了省蒜粒，可以使用量化版，比如 INT4 精度，這也可以稱為 671B，沒毛病

很顯然：精度越低，模型表現越差
但用戶完全不知道，看到有就用了
同一個問題，問三家平臺的 DeepSeek，答案完全不一樣

這就是典型的黑箱操作：

正如 1 可以是 ?，滿血也能閹割

而且不只是第三方的問題。官方 API 也會出現：

• ? 為了降本增效調整推理參數

• ? 為了提升速度犧牲精度

• ? 為了負載均衡降低資源分配

用戶感知就是：這模型怎么變笨了 是吧，OpenAI？

這份來自 MoonShot 的測試，做了一件事：

比較第三方平臺，與官方的響應差異

開源了 50% 的測試數據，服務商可以自己跑，用戶也可以自己測

測試的內容

我覺得吧，這個方法應該做成 Benchmark
不只是 K2，各個模型都可以對照測試
讓服務商沒法糊弄，讓用戶有選擇依據

報告的局限性

說實話，這份報告也有局限性
比如「相似度」這個指標，還可以優化

看數據：

某個服務商成功調用 1445 次，官方 1286 次

明顯不比官方差，但相似度只有 88.05 %（顯得很差，這很有問題）

這個報告...其第一遍，其實沒看明白

要知道：對于同樣的模型，官方提供的 API 也不一定是最好的
（雖然大多數情況下并不會）

舉個例子：官方設定的推理是 100 個 tokens，但第三方給了 1000，第三方就會好

所以，更合理的指標應該是：

• ? 準確率：該調用的時候調了嗎

• ? 精確率：調用的都對嗎

• ? F1-Score：綜合評估

• ? 直接以官方為 100 分基準

這個問題的本質，是信息不對稱
對于大模型的消費者，無論是用 AI 產品的，還是用 API 的
你只知道模型的名字，并不知道用的什么精度，怎么推理的之類

這些東西，服務商也不會主動說
性能打折，用戶只會覺得是 prompt 沒寫好
反正死無對證，又能咋地

AI 行業，需要自己的 315 花錢用模型，得知道用的啥