Vibe Coding离不开AI模型,现在还是国外的模型强。可OpenAI的GPT会降智,Claude会封号。
封号是明着来的。降智不告诉你:模型名没变,订阅费照扣,干活的水平却掉了一档。
所以觉得不对劲的时候,先别急着改提示词,先测一下模型。下面拿gpt-6-astra举例,三个办法,从最省事的到最费事的。
01 第一招:问它知识截止到哪个月
把这句话原样发给它:
你的知识截止到哪年哪月?只答 YYYY-MM;不确定答未知。
没降智的话,它回答的是:未知。
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正常的回答
如果回答的是2024-06,就是被路由到能力很差的模型了。
02 第二招:让它画一只骑自行车的鹈鹕
提示词:
创建一个 HTML,内容是 SVG 绘制一个鹈鹕骑自行车的 2D 动画
把它给的HTML存成文件,用浏览器打开。
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正常的
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降智的
gpt-6-astra的画风一眼就可以认出来。
03 第三招:ModelTrace,让它报几百个数
ModelTrace是一个开源的小工具,用来判断你正在用的到底是哪个模型。它有网页版,打开就能测。
搜“ModelTrace”就能找到。
原理:让模型凭第一反应,在1到355之间报出300个左右的整数。语言模型并不会真的随机,每个模型报数都有自己的偏好,数量一多,就成了指纹。ModelTrace收录了GPT和Claude共17个模型的指纹,把你这边报出来的数和它们逐个比对,算出最像哪个模型。
用法:
1. 打开网页,上面有三条挑战。
2. 把三条挑战分别发给同一个待测模型。
3. 把三次的完整输出粘贴回去,点“计算归因概率”。
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正常的结果
排在第一的不是gpt-6-astra,就要小心了。
注意两点:结果只供参考,不是铁证;它只会在已收录的模型里挑最像的。
三招怎么搭着用
先问知识截止,十秒钟的事;不放心就画鹈鹕;还拿不准,再上ModelTrace。
单独一招对不上,先别下结论。两三招都对不上,这个状态下的模型就别拿去干正事了。
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