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Livenerf:Opus 5.5 被削弱了吗?

摘要

livenerf is a small, boring, append-only benchmark for one question: does a model get worse after it ships? For months there have been reports that Anthropic "nerfs" models some days or weeks after re...

the days and day The after are 2026 there baseline
2026-09-30 1 阅读 约7分钟阅读 bryan0
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livenerf 是一个小型、无聊、仅附加的基准,用于解决一个问题:模型发布后是否会变得更糟?几个月来,一直有报道称,人择模型在发布几天或几周后会被“削弱”。这可能意味着量化、同名背后的更小的模型、更少的工作量或路由更改。这也可能意味着什么也没发生,人们正在对噪音进行模式匹配。没有人有一个干净的第 0 天基线可供检查,因此每次争论最终都会成为共鸣与共鸣。 Claude Opus 5.5 于 2026 年 9 月 22 日发布,因此这是一个在发布日启动并保持运行的机会。现在,v0 通过无头 Claude 代码 ( claude -p ) 在 Claude Max 订阅上运行,没有 API 密钥。您无法使这些模型具有确定性:采样参数消失了,并且无法关闭思考。因此,livenerf 使其他一切都具有确定性:冻结提示、固定 CLI、精确分级器、永远的原始日志。然后,它统计测量数千个样本的漂移。它基于英国人工智能安全研究所的开源评估框架 Inspect 构建。这些统计数据遵循 Anthropic 自己的“向 Evals 添加误差线”,因此没有什么自制程序可以争论。有关存储库的问题,请在“讨论”选项卡中打开一个线程或问题。该系列正在运行。第 1 天是 2026 年 9 月 24 日 22:10 UTC,大约在发布后 2.5 天。它每天运行一次,持续 30 天:第 1-10 天是基准,然后有两个 10 天的窗口,因此第一个可能的调用是在 2026 年 10 月 24 日左右。第一个结果行在第 20 天后出现。该小组是根据预先注册的协议 (v2) 选择、确认、锁定和验证的。下面的每个数字都是从 docs/CALIBRATION.md 中的日志生成的。进度 (2026-09-29):收集 30 天中的 6 天(基线 10 天中的第 6 天),没有遗漏。所有 6 天都在同一线束哈希 ( 461391b6fce64167 ) 和固定 CLI (2.1.280) 上运行了完整的 90 个样本。第 5 天,预算守卫被覆盖一次(参见偏差日志)。面板。筛选了 2,336 道 GPQA Diamond、MMLU-Pro、竞赛数学和 AIME 2025-26 问题,每个问题有 4 个样本。 Opus 5.5 第一次尝试的正确率约为 93%,并且 97% 的问题总是正确或总是错误。 78 个问题有时是正确的,它们组成了小组 ( docs/DESIGN.md )。选择偏差,已测量。被选为“有时正确”的问题看起来比实际情况更接近 50/50。对于新鲜样品,其合格率从 54.7% 上升至 62.0%,因此功效计算使用新鲜率。它可以检测到什么。整个面板每天运行一次,检测到每个 10 天窗口的准确度变化约为 7.5 个点,约为每周计划的 3.6%。验证 ( docs/VALIDATION.md ) 通过了其预先注册的标准。较低的努力在代币中比在准确度中表现得更清楚:努力低:−62% 输出代币,−8.3 ± 4.5 点准确度;努力程度中等:−26% 代币,−4.2 ± 3.9 点。极限。 Opus 5 中的交换与 Opus 5.5 的 99% 没有区别(−3.8 ± 6.3 点,−23% 代币)。该仪器无法在验证样本中检测到该大小的同系列模型交换。 10 天的窗口期大约有 2.5 倍的样本,但这还不够。问题本身。对 78 个问题(加上后来排除的 2 个问题)进行仅报告审核,发现 8 个答案看起来错误,还有 30 个不明确的问题。这就是你所期望的问题,一个强大的模型有时会“正确”。什么都没有掉落。预先注册的敏感性分析会在没有它们的情况下重新运行结果。服务路径。安全分类器有时会回答 Opus 5 或拒绝生物学和一些数学问题。这些样本将被拒绝并进行计数,其涉及的问题也将被排除在外。该存储库将维护的主要内容是一张运行 10 天的表格,显示 Opus 5.5 在校准基准面板上相对于其发布周基线的表现。负增量意味着比发布周更糟糕。该表报告的改进与回归一样响亮。 # 窗口样本得分 Δ 与基线 ± SE 输出 tok(中位数)控制 Δ CLI 决策 0 天 1–10(从 2026 年 9 月 24 日起) - - 基线 - 基线固定基线(收集) 主要指标是校准面板上每个项目相对于基线的配对得分差异,具有集群标准误差,因此项目难度下降。请参阅 PREREGISTRATION.md 。我最关心的次要信号是每个样本的输出标记计数。如果一个模型悄悄地开始减少思考,这就是它首先出现的地方,通常是在准确性发生变化之前。您需要 Python 3.11+、 uv 和已登录的 Claude Code 安装。 v0 是围绕 Max 订阅构建的,但任何可以运行 claude -p 的东西都可以。 Linux、macOS 和 Windows 均受支持。 git clone https://github.com/ninjahawk/livenerf cd livenerf uvsync 这将安装固定的 Inspect 并注册 claudecode 模型提供程序。该提供程序包装了一个密封的 claude -p 调用,因此 Inspect 会像对待任何其他模型 API 一样对待您的 Max 订阅。固定 CLI。这不是可选的:
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