让模型反复报随机数，就能揪出 API 背后偷偷换掉的模型

一个随机数就能识别AI模型身份：行为指纹技术可检测API中转站偷换模型

布拉格经济大学的研究员托马什·布鲁克纳让 165 个模型各报 30 次 1 到 100 的随机数，发现每个模型的“选号偏好”都不一样：GPT-4o 爱出 42 和 37，Claude Sonnet 5 大量输出 47，而 Qwen3-Max 30 次全部回答 42。这种偏好就像行为指纹，大约发 120 条请求就能识别出模型身份，错误率在 10.6% 左...

推荐理由：点子聪明又实用：用报随机数的行为指纹来识别模型，约 120 次请求就能揪出调包，错误率 10.6%。正好回应了大家对 API 中间商偷换模型的焦虑，有实测数据和模型对比。没给更高分是因为正文没披露测试的 API 来源是否统一、不同温度参数下偏好稳不稳定，实际落地还得自己验证一下。