AI 行业需要 315：「山寨版大模型」是常态

说个鬼故事： 你花钱用的大模型，可能是山寨版 这里的山寨，指的是： 挂着同样名称，性能明显不达标模型

晚上群里看了个报告：

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

不同服务商的「官方实现相似度」

这里表达下观点：

• • API 偷手是个很严重的问题，也很普遍

• • 无论是官方，还是第三方，都存在这个问题（比如很多时候，我们会说 GPT 变笨了）

• • 我非常赞同这个比较方法，应该做成一个 Benchmark

• • 这个报告也有一些局限性，指标会让人误解

下面，我分别来说

模型偷手，很普遍

先说个年初的事

DeepSeek-R1 发布后，各种平台都说自己接入 671B 满血版

但... 671B，真的是满血吗？不见得

模型除了尺寸之外，还有别的属性，比如精度、推理长度...非常多

比如 DeepSeek 官方开源的 671B 为例：默认 FP8 精度
而平台可以为了省蒜粒，可以使用量化版，比如 INT4 精度，这也可以称为 671B，没毛病

很显然：精度越低，模型表现越差
但用户完全不知道，看到有就用了
同一个问题，问三家平台的 DeepSeek，答案完全不一样

这就是典型的黑箱操作：

正如 1 可以是 ∅，满血也能阉割

而且不只是第三方的问题。官方 API 也会出现：

• • 为了降本增效调整推理参数

• • 为了提升速度牺牲精度

• • 为了负载均衡降低资源分配

用户感知就是：这模型怎么变笨了 是吧，OpenAI？

这份来自 MoonShot 的测试，做了一件事：

比较第三方平台，与官方的响应差异

开源了 50% 的测试数据，服务商可以自己跑，用户也可以自己测

测试的内容

我觉得吧，这个方法应该做成 Benchmark
不只是 K2，各个模型都可以对照测试
让服务商没法糊弄，让用户有选择依据

报告的局限性

说实话，这份报告也有局限性
比如「相似度」这个指标，还可以优化

看数据：

某个服务商成功调用 1445 次，官方 1286 次

明显不比官方差，但相似度只有 88.05 %（显得很差，这很有问题）

这个报告...其第一遍，其实没看明白

要知道：对于同样的模型，官方提供的 API 也不一定是最好的
（虽然大多数情况下并不会）

举个例子：官方设定的推理是 100 个 tokens，但第三方给了 1000，第三方就会好

所以，更合理的指标应该是：

• • 准确率：该调用的时候调了吗

• • 精确率：调用的都对吗

• • F1-Score：综合评估

• • 直接以官方为 100 分基准

这个问题的本质，是信息不对称
对于大模型的消费者，无论是用 AI 产品的，还是用 API 的
你只知道模型的名字，并不知道用的什么精度，怎么推理的之类

这些东西，服务商也不会主动说
性能打折，用户只会觉得是 prompt 没写好
反正死无对证，又能咋地

AI 行业，需要自己的 315 花钱用模型，得知道用的啥