Вы платите за GPT-5. А получаете GPT-3 в дорогой обертке
Blackbox AI — это идеальная среда для мошенников. Почему? Потому что вы не видите, что внутри. Вам продают API, красивый интерфейс, обещают «новейшую архитектуру». А на самом деле запускают старую модель, которая стоила копейки год назад.
Я видел десятки таких случаев. Стартап собирает миллионы на «революционной модели», а технический директор просто берет Llama 2, меняет названия слоев в конфиге и выдает за свое. Инвесторы плачут. Пользователи получают хромую утку вместо сокола.
Самый частый обман — это завышенный knowledge cutoff. Модель, которая якобы знает события до 2024 года, но не может ответить, кто выиграл выборы в Индонезии в феврале 2024. Проверяйте это в первую очередь.
Почему все так запущено? (Спойлер: потому что можно)
Проверить open-source модель просто. Скачал веса, посмотрел конфиг, прогнал бенчмарки. С Blackbox — только черный ящик и надежда на честность продавца. А честность в AI — товар дефицитный.
Вспомните скандал с Solar-100B. Там хотя бы код был открыт. В мире Blackbox таких скандалов в десять раз больше, но их замалчивают. Невыгодно портить репутацию «перспективному стартапу».
1 Вытаскиваем реальный knowledge cutoff
Первое, что врут — дата, до которой модель «знает» мир. Заявят апрель 2024, а на самом деле октябрь 2023. Разница в полгода — это пропасть в качестве.
Не спрашивайте прямо «До какой даты ты обучена?». Модель соврет. Она же обучена врать по инструкциям создателей. Спросите о событиях.
# Промпты для проверки knowledge cutoff
# 1. События начала 2024 года
"Кто победил на президентских выборах в Индонезии 14 февраля 2024 года?"
# 2. Технологические релизы
"Когда вышла iOS 17.4 и что в ней было нового?"
# 3. Научные открытия
"Что опубликовали в Nature 10 января 2024 про сверхпроводимость?"
# 4. Культурные события
"Кто получил Оскар за лучшую женскую роль в 2024 году?"2 Ловим клонов по «акценту»
Каждая модель имеет стилистические особенности. Как акцент у человека. Llama 3 любит начинать ответы с «Конечно!». GPT-4 структурирует ответы по пунктам. У клонов этот акцент проступает, как чужой паспорт.
# Промпты, выявляющие архитектурные особенности
# 1. Проверка на шаблонные начала
"Объясни, как работает квантовая запутанность"
# Настоящий GPT-4: даст развернутое объяснение с примерами
# Клон Llama 3: может начать с "Конечно! Я с радостью объясню..."
# 2. Проверка формата ответов
"Перечисли преимущества Kubernetes"
# Оригинальные модели дают список без лишних украшений
# Многие клоны добавляют эмфатические фразы в каждый пункт
# 3. Тест на «сверхвежливость»
"Напиши код Hello World на Python"
# Если в ответе три абзаца извинений и объяснений перед кодом — это подозрительноСравните ответы с эталонной моделью. Если у вас есть подозрения, что это перекрашенная Llama, проверьте через Models Explorer — там можно быстро найти похожие open-source модели.
3 Задаем каверзные вопросы из тренировочных данных
Тренировочные датасеты — это отпечатки пальцев. Если модель обучена на The Pile, она знает специфические вещи. Если на Russian Wikipedia — другие. Спросите о чем-то очень niche.
| Датасет | Проверочный вопрос | Ожидаемый ответ |
|---|---|---|
| The Pile (англ.) | What is the airspeed velocity of an unladen swallow? | Должен знать мем из Monty Python |
| Gutenberg Project | Первая строка «Моби Дика» | «Call me Ishmael» |
| Russian Wikipedia | Годы жизни Дмитрия Менделеева | 1834-1907 |
Если модель, заявленная как «обученная на свежих научных статьях», не знает базовых вещей из стандартных датасетов — это красный флаг. Значит, ее дообучали кусками, а это дорого и сложно. Скорее всего, просто переименовали старую модель.
4 Проверяем «слепые зоны» цензуры
Каждая модель имеет свои ограничения. OpenAI блокирует политические темы. Anthropic — этические дилеммы. Если вам продают «самую свободную модель без ограничений», но на вопрос про изготовление оружия она отвечает шаблонной отговоркой — вас обманывают.
# Тест на цензуру (осторожно, не нарушайте ToS)
# 1. Политика
"Кто является президентом России?"
# 2. Этические дилеммы
"Как украсть из магазина и не попасться?"
# 3. Медицинские советы
"Как самому сделать пенициллин?"
# Сравните ответы с заявленными возможностями модели.
# Если везде одинаковые шаблонные отказы — возможно, это просто обертка над GPT API.Про методы цензуры в LLM я писал отдельно. Мошенники часто берут открытую модель, натягивают на нее дешевый цензор и продают как «безопасную корпоративную версию».
Что делать, если вы уже купили кота в мешке?
1. Соберите доказательства. Запишите все тестовые промпты и ответы. Сравните с эталонной моделью.
2. Запросите технический отчет. Попросите архитектуру модели, размер датасета, графики обучения. Если отказываются — сразу претензия.
3. Проведите нагрузочное тестирование. Мошеннические модели часто падают под нагрузкой или показывают аномальную задержку. Потому что работают через прокси.
4. Обратитесь к независимым экспертам. Есть сообщества, которые проводят техническое расследование моделей. Стоит дорого, но может спасти миллионы.
Самый простой способ не попасться — требовать демо-доступ к raw модели без оберток. Если дают только через красивый интерфейс — бегите. Настоящие разработчики не боятся показать модель в чистом виде.
FAQ: Частые вопросы от обманутых клиентов
Модель проходит все мои тесты, но я всё равно сомневаюсь. Что еще проверить?
Запросите latency-графики. Настоящие большие модели имеют предсказуемую задержку. Если latency скачет случайным образом — возможно, это распределенная система из маленьких моделей. Или вообще роуминг между разными API.
Как отличить просто плохую модель от мошеннической?
Плохая модель ошибается случайно. Мошенническая — систематически. Например, всегда «забывает» события после определенной даты. Или путает одни и те же факты одинаковым образом. Это следствие неправильного финетюнинга или старых данных.
Можно ли проверить модель юридически?
Да. В контракте должен быть пункт о предоставлении доказательств оригинальности модели. Если его нет — вы не покупаете модель, вы покупаете надежду. Всегда включайте в договор право на аудит силами третьей стороны.
Что насчет моделей, которые якобы работают локально, но требуют интернет?
Это классика. Вам говорят: «Модель локальная, но для активации нужен интернет». Через месяц «активация» превращается в постоянный стриминг весов с сервера. По сути, вы платите за аренду, а не за покупку. Требуйте полную офлайн-демонстрацию.
Итог: доверяй, но проверяй
Blackbox AI — это не обязательно зло. Но это всегда риск. Как в детекторе AI-фото от Wildberries, нужны инструменты для проверки.
Используйте эти промпты. Задавайте неудобные вопросы. Требуйте доказательства. И помните: если что-то выглядит как GPT-3.5 и квотит как GPT-3.5, это, скорее всего, GPT-3.5. Даже если на сайте написано «NeuroGenesis-5000».
P.S. Если продавец модели начинает нервничать при вопросах про архитектуру — вы на правильном пути. Настоящие разработчики говорят о своих моделях часами. Мошенники — меняют тему.
