检测维度 · 权重 1%
自我识别探测
本维度检测什么
问「你是什么模型？」是最弱信号。中转可轻易改 system prompt。为完整起见纳入，权重 1%。
算法
发送「What model are you?」并检查响应是否出现声称模型名。
阈值
| 条件 | 对 verdict 的贡献 |
|---|---|
| 提到声称模型 | 匹配 |
| 提到其他模型 | 不匹配 |
| 未提及 | 证据不足 |
局限
几乎任意中转可按意愿通过或失败该维。仅作轶事，切勿当证据。
免责声明 · 关于检测信号的解读
- 任何单一信号都不能证明恶意行为。中转站可能因合法原因（区域路由、A/B 测试、降级策略、缓存优化）导致部分指标异常。
- Token ratio 偏差可能源自 ChatML 包装、系统提示注入或 tokenizer 版本差异——不一定是有意虚报。
- 模型身份判定基于统计指纹匹配，不是密码学证明。量化、微调、后处理都可能改变指纹特征。
- MMD 分布检验对 temperature、采样参数和系统提示敏感。显著的 p 值意味着分布差异，不是偷换的证明。
- Logprobs 不可用在 2025-2026 年越来越常见（许多提供商默认禁用），本身不构成欺骗证据。
- ITT 节奏指纹是一项早期技术。网络抖动、TCP 合并、网关缓冲都可能产生假信号。
- 本工具生成的是参考级证据链，不是法律结论。请勿仅凭本报告对任何服务方做出定性指控。
报告中的措辞均为统计意义上的「偏离」或「信号不一致」，请勿据此对任何服务方做出诈骗、欺诈等定性指控。