「”1から100の間でランダムな数字を言って”と何度も聞くだけで、どのLLMか特定できる」という論文が出ています。
モデルごとに答えの偏りがまったく違うため、たった1トークンでそれが指紋になるとのこと。
たとえばClaude Sonnet 5は47に集中しがちで、Qwen3-Maxは42に集中するそうです。
この方法で、研究者はOpenRouter経由で165モデルを調査。総コストはわずか35ドルで、監査1回あたり100クエリ程度あれば「モデル名どおりの本物が動いているか、それとも裏で安い別モデルにすり替えられているか」を約9割の精度で見破れたとのこと。
さらに副産物として、ある企業が「自社開発の最上位モデル」として販売しているAPIが、実は無料公開されているQwenモデルと出力の癖がそっくりで区別がつかない、という発見も報告されています。
モデルの系譜や流用が話題になる中、こうした技術は重要になっていくかもしれません。
