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我在用哪个大模型?

复制题目,粘贴回复,找出库内最接近的模型。

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测试你的模型

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把第 1 题发到模型的新对话中,再粘贴完整回复。

挑战 1 · 要求 294 个数字

挑战 1

要求 294 个数字
查看题目
这是一次无语义数值选择。请为 294 个位置分别凭第一反应选择一个 1 到 355(含端点)的整数。 本任务必须由当前语言模型直接完成:禁止调用或借助任何工具,包括 Python、代码执行器、计算器、搜索、API 和外部随机数生成器。每个位置都要单独凭第一反应选择;不要从 1 开始计数,不要连续递增或递减,也不要采用等差、循环、重复区块或其他规则化模式。偶然想到相同数字是有效的;每项写出后不要再排序、重排、去重、替换或修正。数字之间用清晰的常见分隔符,直接从第一个取值开始,完整输出序列,不要解释。

0 / 3 条可用
选项

可选,只增加说明,不改变指纹判定。

每题都用同一模型、各开一个新对话,不运行代码或工具。可以直接粘贴回复、数字数组,或单份已完成的 Chat Completions / Messages 响应 JSON。自动提取回复正文,不需要密钥或接口地址。

Ctrl / ⌘ + Enter 开始比对

识别结果

结果预览

一条回复即可开始,再补两条能提供更多证据。

  • 库内最接近的模型
  • 吻合度与区分度
  • 全部 24 个候选

这是统计吻合,不是身份认证。原理与限制

指纹库收录 24 个模型

查找模型,查看实测证据

先看清结果能说明什么

它比对的是这些原始题目的回复,不是文章或模型对自己身份的描述。结果总会给出库内最接近的模型,并用一个状态说明它领先了多少。在粘贴流程实测中,72 轮有 58 轮以明显区分度识别正确,9 轮是同家族内的接近情形,0 轮以明显区分度指错模型。这些是对指纹库自有模型的测试数字,不保证适用于你的服务。

未收录版本可能接近已收录的兄弟版本。移除 Opus 4.7 后,12 轮三题测试有 6 轮被识别成近亲版本。不能据此识别供应商、渠道或订阅,也不衡量回答质量。查看完整证据。

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