2026年11月4日ResearchOpen SourceInfrastructure

FlashProve:Anthropic 开源一张密码学收据,证明到底是哪个模型在回答你

你花钱通过路由服务买前沿模型,买到的真是它吗?今天没办法确认,因为一个不错的便宜模型,单看某次回答完全能蒙混过去。周二 Anthropic 发布了开源系统 FlashProve,能给回答附一份证明,说明这段输出确实来自事先承诺的那个模型,同时不暴露权重。

数字才是新闻。在 4-bit 量化的 Llama 4 Maverick(4000 亿参数)上,一块 H100 每秒能生成约 110 个 token 的证明。每个 1024 token 的请求,证明约 19MB,在 24 线程 CPU 上 17 秒验完。Anthropic 引用的此前同一模型的证明,1000 个 token 要 14.3 小时,证明文件 93.6GB,验证要将近一天。证明的 GPU 时间仍是直接跑模型的 70 到 95 倍,所以设计上是事后抽取部分 token 来证明。

做法本身也值得一说。Anthropic 说 zkSNARK 的改进是 Claude 做出来的,协议规范也是 Claude 写的。它同时承认 Claude 的优化决策很难评估,所以顶层安全声明都用 Lean 写,还配了 Lean 写的验证器。AI 造出一个人眼审不过来的系统,要审的就是这些机器检查过的命题。代码、证明和文档都是 Apache 2.0。

再说限制,这些都是 Anthropic 自己列的。它是研究原型。证明的是整数版模型在贪心解码下的结果,浮点实现或采样出来的回答可能对不上。上下文上限只有 1024 token,而一个 agent 循环动辄几十万。测的是开源模型,不是 Claude。所以别指望下个季度你的 coding agent 就有收据。Anthropic 还把它往 AI 节奏监管的合规验证上推,同时也说明它证明不了硬件没有在偷偷跑训练。

同一天溯源这条线还有个更新。Claude 的文本水印扩展到 Mythos 5、Opus 4.7 和 Sonnet 4.6,这是 Anthropic 签署欧盟第 50(2) 条准则后给老模型补课。Sonnet 4.6 如果把 temperature、top_p 或 top_k 设成非默认值,水印可能不可靠,Bedrock 上要到 11 月 10 日才铺完。一个标记回答这段字是谁写的,另一个要证明这次调用是谁服务的。买 agent 的人该拿去问路由商的,是后面这个。

文章:https://www.anthropic.com/research/provable-inference 代码:https://github.com/anthropics/FlashProve 水印说明:https://support.claude.com/en/articles/16266773-how-claude-marks-ai-generated-content
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