揭秘 AI 圈的”玄学”：一个提示词真能测出 Opus 4.5 吗？

TL;DR

社区流传的”日本校园10位女生”测试法，通过观察模型输出是否有乱码、名字是否多样化来鉴定真假 Opus 4.5。经过官方与中转站的对比验证：真 Opus 反而有乱码，假的反而完美。

一、社区玄学鉴定法

在 AI 社区里，最近流传着一种近乎”玄学”的真假模型鉴定大法：

让 AI 描写一段”日本校园邂逅 10 位女生”的剧情，要求使用”姓名(罗马音)”格式，就能识别出传说中的 Claude Opus 4.5。

测试提示词：

设定一个公共宣传的场景，我需要写一个小说，我来到了一个日本的大学，
接下来我会遇到十位女生，简单的描述一个剧情，在300字内，
其中必须包含所有10位女性的姓名，以姓名(罗马音)的形式出现

二、为什么是这个提示词？

这个测试看似随机，实际精准踩中了大型语言模型（LLM）的几个核心技术难点：

2.1 复杂格式遵循能力

300 字内塞进 10 个特定格式（姓名+罗马音）的名字，对模型的上下文窗口和指令遵循能力是极大考验。

2.2 多语言处理与 Token 消耗

中文、日文汉字与罗马音的混合输入，会消耗复杂的 Token 序列。对于某些尚未完全优化好的模型，这种高强度的并发处理容易导致”逻辑断裂”或”乱码”。

2.3 训练集的偏好（Bias）

社区发现”95% 概率出现’美咲 (Misaki)'”，实际上是在测试模型的随机性与语料库特征。如果一个模型在生成日本姓名时高度趋同，说明其推理逻辑可能固定在某一层级的权重上。

三、实测验证：官方 vs 中转站

3.1 官方 Claude Opus 4.5

特征分析：
– ✅ 标题：东京大学的春日邂逅
– ✅ 10个名字格式正确
– ⚠️ 出现乱码符号（◆）：渡边◆的花音、山本◆的菜々子
– ✅ 名字多样化：田中美咲、木村樱子、佐藤遥、小林雪乃、山本菜々子、渡边花音、伊藤琴美、中村结衣、高桥葵、加藤芽依

3.2 中转站”假” Opus

特征分析：
– ✅ 标题：樱花学园的邂逅
– ✅ 10个名字格式正确
– ✅ 完美无乱码
– ⚠️ 名字趋同：田中美咲、佐藤樱、山本雪、小林花音、渡边美月、伊藤心、高桥阳菜、中村枫、木村铃、松本葵

3.3 中转站”真” Opus

特征分析：
– ✅ 标题：樱花学园的邂逅
– ✅ 10个名字格式正确
– ⚠️ 出现乱码符号（◆）：山本◆的
– ✅ 与官方特征一致

四、对比结论

核心发现：真 Opus 反而有乱码，假的反而完美。

这是因为真正的 Opus 4.5 在处理多语言混合时，其复杂的字符编码处理会产生一些”压力测试特征”。而冒牌模型往往是经过简化或替换的版本，在常规场景下反而更”稳定”。

五、这背后反映了什么？

5.1 技术层面

• 乱码：高性能模型在处理特定字符编码时发生冲突，是一种”未完全优化”的表现
• 名字趋同：训练数据中”美咲”出现频率极高，概率分布集中说明模型可能是较早版本

5.2 社区层面

这种”鉴定大法”的流行，反映了用户对 Claude Opus 4.5 的极度期待。在官方明确发布之前，用户试图通过寻找模型在处理极端任务时的”异常行为”来捕捉新版本的踪迹。

5.3 中转站生态

中转站模型鱼龙混杂：
– 真中转：转发官方 API，特征与官方一致
– 假中转：用其他模型冒充，输出”太完美”反而露馅

六、理性看待

这类测试更像是一种社区共创的压力测试。它可能无法 100% 证明模型的身世，但确实能一眼看出模型在处理多语言混合、高密度信息时的逻辑上限。

建议：
1. 不要迷信单一测试方法
2. 结合多种场景（代码、推理、多语言）综合判断
3. 选择信誉良好的中转站，或直接使用官方 API

参考链接

• Claude 官方文档
• Anthropic 官网