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近段時(shí)間，時(shí)不時(shí)就有用戶抱怨如今的大模型 API 越來(lái)越像「薛定諤的貓」：有時(shí)候調(diào)用 GPT-5 顯得極其聰明，有時(shí)候卻像個(gè)智障。我們不禁懷疑大模型到底有沒(méi)有在后臺(tái)偷偷降智。

現(xiàn)在，一篇來(lái)自 CISPA 亥姆霍茲信息安全中心的最新論文《Real Money, Fake Models: Deceptive Model Claims in Shadow APIs》為我們揭開(kāi)了一點(diǎn)謎底：那些你花真金白銀購(gòu)買的「第三方 API」，有可能偷偷把前沿大模型換成了廉價(jià)的替代品

螞蟻集團(tuán)工程師陳成的總結(jié)推文截圖

該論文在社交網(wǎng)絡(luò)上引發(fā)了廣泛討論：

來(lái)自 X 評(píng)論，Credit: @frxiaobei、@DeepSky0605、@AgiRay1015、@Tk206_

• 論文標(biāo)題：Real Money, Fake Models: Deceptive Model Claims in Shadow APIs
• 論文地址：https://arxiv.org/abs/2603.01919

大模型 API 的灰色江湖

眾所周知，受限于高昂的定價(jià)、支付壁壘以及特定區(qū)域的限制，直接訪問(wèn) GPT-5 或 Gemini 2.5 等前沿大模型往往困難重重。這種限制催生了一個(gè)龐大的第三方代理服務(wù)市場(chǎng)。這些服務(wù)在學(xué)術(shù)界被稱為「影子 API（Shadow API）」，它們聲稱可以通過(guò)間接訪問(wèn)，提供不受區(qū)域限制的官方模型服務(wù)。

在這個(gè)充滿各種「鏡像站」和「代理池」的灰色江湖中，大模型套殼現(xiàn)象早有先例。

回顧過(guò)去，無(wú)論是某斯坦福 AI 團(tuán)隊(duì)挪用清華系開(kāi)源大模型 MiniCPM 的風(fēng)波（參閱報(bào)道《斯坦福爆火 Llama3-V 竟抄襲國(guó)內(nèi)開(kāi)源項(xiàng)目，作者火速刪庫(kù)》），還是市面上各種打著 GPT-4 旗號(hào)實(shí)際卻調(diào)用廉價(jià)小模型的山寨網(wǎng)站，都讓開(kāi)發(fā)者防不勝防。

針對(duì)這些 API 進(jìn)行的系統(tǒng)性審計(jì)，徹底暴露了這一灰色產(chǎn)業(yè)鏈對(duì)嚴(yán)肅科學(xué)研究的破壞力。

CISPA 的研究人員詳細(xì)追蹤了17個(gè)影子 API 服務(wù)，發(fā)現(xiàn)它們已經(jīng)被引用進(jìn)了187篇學(xué)術(shù)論文中，并對(duì)一部分具有代表性的 API 進(jìn)行了針對(duì)性審計(jì)。

這些論文里約有 62% 已經(jīng)被 ACL 、 CVPR 和 ICLR 等頂級(jí)會(huì)議錄用。其中最受歡迎的一個(gè)影子 API 已經(jīng)積累了 5966 次論文引用，與其相關(guān)的一個(gè) GitHub 項(xiàng)目更是獲得了將近 6 萬(wàn)個(gè)星標(biāo)。

深入調(diào)查這些服務(wù)的合規(guī)性時(shí)，情況更加令人擔(dān)憂。在這 17 個(gè)服務(wù)中，多達(dá) 11 個(gè)是基于 OneAPI 或 NewAPI 等開(kāi)源 API 分發(fā)系統(tǒng)搭建的。離譜的是，這 17 個(gè)提供商中只有一家擁有正規(guī)的 ICP 備案，其余絕大多數(shù)都是個(gè)人運(yùn)營(yíng)的黑盒，毫無(wú)透明度可言

Shadow API 在學(xué)術(shù)界使用情況

能力雪崩：當(dāng)醫(yī)學(xué)專家變成赤腳醫(yī)生

科研結(jié)論如果建立在虛假的底層模型上，整個(gè)實(shí)驗(yàn)的地基就會(huì)隨之坍塌。為了弄清楚這些影子 API 到底摻了多少水分，研究團(tuán)隊(duì)在科學(xué)推理領(lǐng)域（如 AIME 2025、GPQA ）和極其敏感的高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域（如醫(yī)療 MedQA、法律 LegalBench）對(duì)具有代表性的API進(jìn)行了多維度的基準(zhǔn)測(cè)試。

測(cè)試結(jié)果令人觸目驚心。

以高風(fēng)險(xiǎn)的醫(yī)療基準(zhǔn) MedQA 為例，官方的 Gemini-2.5-flash 模型準(zhǔn)確率高達(dá) 83.82%。

當(dāng)研究人員通過(guò)這些號(hào)稱「完全一致」的影子 API 進(jìn)行測(cè)試時(shí)，準(zhǔn)確率直接斷崖式下跌到了平均 36.95%。高達(dá) 47% 的性能缺口，意味著在一半以上的醫(yī)療診斷問(wèn)題上，該模型可能給出致命的錯(cuò)誤建議。

在法律基準(zhǔn)測(cè)試 LegalBench 中，情況同樣糟糕，所有接受評(píng)估的影子 API 表現(xiàn)均落后于官方端點(diǎn) 40.10% 到 42.73%。

影子 API 在醫(yī)療和法律領(lǐng)域性能下降

下表展示了兩個(gè)示例：

高難度的邏輯推理任務(wù)往往是假模型的重災(zāi)區(qū)。在包含競(jìng)賽級(jí)數(shù)學(xué)題的 AIME 2025 測(cè)試中，某熱門影子 API 遭遇了嚴(yán)重的精度滑鐵盧，其提供的 Gemini-2.5-pro 準(zhǔn)確率暴跌 40.00% ，而 DeepSeek-Reasoner 的準(zhǔn)確率也急降了 38.89%。

影子 API 在數(shù)學(xué)和邏輯推理領(lǐng)域性能下降

除了智商大打折扣，它們的安全性也處于一種高度不可控的狀態(tài)。在面臨各種代碼混淆或惡意提示詞的越獄攻擊測(cè)試中，影子 API 的表現(xiàn)毫無(wú)規(guī)律可言。它們有時(shí)會(huì)嚴(yán)重低估有害內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)，給出的有害性評(píng)分比官方模型低 0.23 ，有時(shí)又會(huì)把有害性放大近一倍。

影子 API 與官方 API 在 JailbreakBench 數(shù)據(jù)集上的安全性能比較

指紋識(shí)別 & 提供商的三種套路

為了拿到這些黑盒 API 造假的確鑿證據(jù)，研究人員動(dòng)用了大模型指紋識(shí)別框架 LLMmap以及模型相等性測(cè)試（MET）來(lái)直接驗(yàn)證模型的真實(shí)身份。LLMmap 能夠通過(guò)分析模型對(duì)特定查詢的響應(yīng)，計(jì)算出輸出結(jié)果與參考數(shù)據(jù)庫(kù)之間的余弦距離，從而判斷它到底是個(gè)什么模型。

在所有被評(píng)估的 24 個(gè)具體模型端點(diǎn)中，有 45.83% 的端點(diǎn)直接未能通過(guò)指紋驗(yàn)證，另外還有 12.50% 的端點(diǎn)表現(xiàn)出與官方模型存在巨大的余弦距離偏差。這兩個(gè)數(shù)據(jù)加起來(lái)，意味著超過(guò)半數(shù)的服務(wù)在底層悄悄替換了模型

通過(guò)進(jìn)一步對(duì)生成的 token 數(shù)量方差以及推理延遲時(shí)間進(jìn)行分析，研究人員發(fā)現(xiàn)官方 API 總是呈現(xiàn)出穩(wěn)定規(guī)律的延遲，而影子 API 的延遲經(jīng)常出現(xiàn)劇烈的抖動(dòng)，其波動(dòng)率甚至?xí)^(guò)官方基準(zhǔn)的 2 倍以上。

論文揭露了影子 API 供應(yīng)商常見(jiàn)的三種經(jīng)濟(jì)欺騙手段：

• 信息溢價(jià)： 收取高昂的旗艦版費(fèi)用，卻在后臺(tái)用能力相似但更便宜的模型進(jìn)行替換。例如某 API 標(biāo)榜提供 Gemini 2.0 的早期版本，實(shí)際卻以 7 倍以上的驚人差價(jià)提供 2.5 版本。
• 折扣替換： 以官方原價(jià)收費(fèi)，但把高端的閉源大模型替換成低成本的開(kāi)源模型。比如用戶高價(jià)點(diǎn)名要 GPT-5 ，指紋識(shí)別卻無(wú)情地揭露后臺(tái)默默運(yùn)行的其實(shí)是 GLM-4-9B。
• 加價(jià)倒賣： 在官方價(jià)格基礎(chǔ)上加收服務(wù)費(fèi)，同時(shí)依舊在后臺(tái)替換底層模型以賺取多重差價(jià)。

三種經(jīng)濟(jì)欺騙機(jī)制

經(jīng)過(guò)計(jì)算，雖然用戶是按照官方標(biāo)準(zhǔn)費(fèi)率（例如 1000 次請(qǐng)求約 14.84 美元）支付的費(fèi)用，但實(shí)際上得到的有效 token 價(jià)值只有 5.70 美元到 7.77 美元。這種做法讓供應(yīng)商僅僅在少量查詢中就能賺取過(guò)半的暴利利潤(rùn)。

科研大廈底層受創(chuàng)

如果普通開(kāi)發(fā)者在構(gòu)建娛樂(lè)機(jī)器人時(shí)買到了假模型，頂多是帶來(lái)了糟糕的用戶體驗(yàn)。一旦學(xué)術(shù)界大規(guī)模將這些摻水接口用于嚴(yán)肅的數(shù)據(jù)標(biāo)注、算法評(píng)估或文獻(xiàn)總結(jié)，整個(gè) AI 研究大廈的公信力都會(huì)被嚴(yán)重動(dòng)搖。

自 2025 年初 DeepSeek 等前沿大模型相繼發(fā)布并迅速迭代以來(lái)，學(xué)術(shù)界對(duì)調(diào)用最新強(qiáng)大模型的需求與日俱增。由于正規(guī)渠道受限，大量亟待發(fā)表論文的研究人員被迫轉(zhuǎn)向這些缺乏監(jiān)管的影子 API 。

研究者進(jìn)行了一個(gè)保守的估算，即便只有 30% 的受影響論文需要重新運(yùn)行實(shí)驗(yàn)，僅為了修復(fù)這 187 篇已知論文中由模型替換帶來(lái)的數(shù)據(jù)污染，就需要花費(fèi)高達(dá) 11.5 萬(wàn)至 14 萬(wàn)美元的計(jì)算和人工成本。這筆賬還沒(méi)有算上那些引用了這些問(wèn)題論文的 5966 項(xiàng)后續(xù)研究，這些后來(lái)者極可能已經(jīng)在不知不覺(jué)中繼承并放大了這些底層錯(cuò)誤。

Shadow API 生產(chǎn)和交易的生動(dòng)圖解

論文作者給出的最終建議直白且強(qiáng)硬：應(yīng)當(dāng)完全避免在嚴(yán)肅的研究工作流中使用任何未經(jīng)嚴(yán)格驗(yàn)證的影子 API

如果迫于客觀條件不得不使用，研究團(tuán)隊(duì)在正式收集數(shù)據(jù)前，必須引入強(qiáng)制性的審核協(xié)議。這包括運(yùn)行至少 24 次指紋探測(cè)、進(jìn)行 500 個(gè)樣本分布測(cè)試以比對(duì) p 值，以及通過(guò)多次獨(dú)立會(huì)話來(lái)檢查延遲和方差是否異常

在這個(gè)真假難辨的 AI 時(shí)代，技術(shù)永遠(yuǎn)在狂飆突進(jìn)，而商業(yè)的陰暗面也同樣在瘋狂滋長(zhǎng)。對(duì)于每一位追求嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膹臉I(yè)者和研究員來(lái)說(shuō)，保持懷疑態(tài)度是我們面對(duì)黑盒大模型服務(wù)時(shí)的最后一道防線。

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