187篇论文被套壳API坑惨？买模型真钱打水漂

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编辑｜Panda

近段时间，时不时就有用户抱怨如今的大模型 API 越来越像「薛定谔的猫」：有时候调用 GPT-5 显得极其聪明，有时候却像个智障。我们不禁怀疑大模型到底有没有在后台偷偷降智。

现在，一篇来自 CISPA 亥姆霍兹信息安全中心的最新论文《Real Money, Fake Models: Deceptive Model Claims in Shadow APIs》为我们揭开了一点谜底：那些你花真金白银购买的「第三方 API」，有可能偷偷把前沿大模型换成了廉价的替代品

蚂蚁集团工程师陈成的总结推文截图

该论文在社交网络上引发了广泛讨论：

来自 X 评论，Credit: @frxiaobei、@DeepSky0605、@AgiRay1015、@Tk206_

论文标题：Real Money, Fake Models: Deceptive Model Claims in Shadow APIs论文地址：https://arxiv.org/abs/2603.01919

大模型 API 的灰色江湖

众所周知，受限于高昂的定价、支付壁垒以及特定区域的限制，直接访问 GPT-5 或 Gemini 2.5 等前沿大模型往往困难重重。这种限制催生了一个庞大的第三方代理服务市场。这些服务在学术界被称为「影子 API（Shadow API）」，它们声称可以通过间接访问，提供不受区域限制的最新模型服务。

在这个充满各种「镜像站」和「代理池」的灰色江湖中，大模型套壳现象早有先例。

回顾过去，无论是某斯坦福 AI 团队挪用清华系开源大模型 MiniCPM 的风波（参阅报道《斯坦福爆火 Llama3-V 竟抄袭国内开源项目，作者火速删库》），还是市面上各种打着 GPT-4 旗号实际却调用廉价小模型的山寨 ，都让开发者防不胜防。

针对这些 API 进行的系统性审计，彻底暴露了这一灰色产业链对严肃科学研究的破坏力。

CISPA 的研究人员详细追踪了17个影子 API 服务，发现它们已经被引用进了187篇学术论文中，并对一部分具有代表性的 API 进行了针对性审计。

这些论文里约有 62% 已经被 ACL 、 CVPR 和 ICLR 等顶级会议录用。其中最受欢迎的一个影子 API 已经积累了 5966 次论文引用，与其相关的一个 GitHub 项目更是获得了将近 6 万个星标。

深入调查这些服务的合规性时，情况更加令人担忧。在这 17 个服务中，多达 11 个是基于 OneAPI 或 NewAPI 等开源 API 分发系统搭建的。离谱的是，这 17 个提供商中只有一家拥有正规的 ICP 备案，其余绝大多数都是个人运营的黑盒，毫无透明度可言

Shadow API 在学术界使用情况

能力雪崩：当医学专家变成赤脚医生

科研结论如果建立在虚假的底层模型上，整个实验的地基就会随之坍塌。为了弄清楚这些影子 API 到底掺了多少水分，研究团队在科学推理领域（如 AIME 2025、GPQA ）和极其敏感的高风险领域（如医疗 MedQA、法律 LegalBench）对具有代表性的API进行了多维度的基准测试。

测试结果令人触目惊心。

以高风险的医疗基准 MedQA 为例，最新的 Gemini-2.5-flash 模型准确率高达 83.82%。

当研究人员通过这些号称「完全一致」的影子 API 进行测试时，准确率直接断崖式下跌到了平均 36.95%。高达 47% 的性能缺口，意味着在一半以上的医疗诊断问题上，该模型可能给出致命的错误建议。

在法律基准测试 LegalBench 中，情况同样糟糕，所有接受评估的影子 API 表现均落后于最新端点 40.10% 到 42.73%。

影子 API 在医疗和法律领域性能下降

下表展示了两个示例：

高难度的逻辑推理任务往往是假模型的重灾区。在包含竞赛级数学题的 AIME 2025 测试中，某热门影子 API 遭遇了严重的精度滑铁卢，其提供的 Gemini-2.5-pro 准确率暴跌 40.00% ，而 DeepSeek-Reasoner 的准确率也急降了 38.89%。

影子 API 在数学和逻辑推理领域性能下降

除了智商大打折扣，它们的安全性也处于一种高度不可控的状态。在面临各种代码混淆或恶意提示词的越狱攻击测试中，影子 API 的表现毫无规律可言。它们有时会严重低估有害内容的风险，给出的有害性评分比最新模型低 0.23 ，有时又会把有害性放大近一倍。

影子 API 与最新 API 在 JailbreakBench 数据集上的安全性能比较

指纹识别 & 提供商的三种套路

为了拿到这些黑盒 API 造假的确凿证据，研究人员动用了大模型指纹识别框架 LLMmap以及模型相等性测试（MET）来直接验证模型的真实身份。LLMmap 能够通过分析模型对特定查询的响应，计算出输出结果与参考数据库之间的余弦距离，从而判断它到底是个什么模型。

在所有被评估的 24 个具体模型端点中，有 45.83% 的端点直接未能通过指纹验证，另外还有 12.50% 的端点表现出与最新模型存在巨大的余弦距离偏差。这两个数据加起来，意味着超过半数的服务在底层悄悄替换了模型

通过进一步对生成的 token 数量方差以及推理延迟时间进行分析，研究人员发现最新 API 总是呈现出稳定规律的延迟，而影子 API 的延迟经常出现剧烈的抖动，其波动率甚至会超过最新基准的 2 倍以上。

论文揭露了影子 API 供应商常见的三种经济欺骗手段：

信息溢价： 收取高昂的旗舰版费用，却在后台用能力相似但更便宜的模型进行替换。例如某 API 标榜提供 Gemini 2.0 的早期版本，实际却以 7 倍以上的惊人差价提供 2.5 版本。折扣替换： 以最新原价收费，但把高端的闭源大模型替换成低成本的开源模型。比如用户高价点名要 GPT-5 ，指纹识别却无情地揭露后台默默运行的其实是 GLM-4-9B。加价倒卖： 在最新价格基础上加收服务费，同时依旧在后台替换底层模型以赚取多重差价。

三种经济欺骗机制

经过计算，虽然用户是按照最新标准费率（例如 1000 次请求约 14.84 美元）支付的费用，但实际上得到的有效 token 价值只有 5.70 美元到 7.77 美元。这种做法让供应商仅仅在少量查询中就能赚取过半的暴利利润。

科研大厦底层受创

如果普通开发者在构建娱乐机器人时买到了假模型，顶多是带来了糟糕的用户体验。一旦学术界大规模将这些掺水接口用于严肃的数据标注、算法评估或文献总结，整个 AI 研究大厦的公信力都会被严重动摇。

自 2025 年初 DeepSeek 等前沿大模型相继发布并迅速迭代以来，学术界对调用最新强大模型的需求与日俱增。由于正规渠道受限，大量亟待发表论文的研究人员被迫转向这些缺乏监管的影子 API 。

研究者进行了一个保守的估算，即便只有 30% 的受影响论文需要重新运行实验，仅为了修复这 187 篇已知论文中由模型替换带来的数据污染，就需要花费高达 11.5 万至 14 万美元的计算和人工成本。这笔账还没有算上那些引用了这些问题论文的 5966 项后续研究，这些后来者极可能已经在不知不觉中继承并放大了这些底层错误。

Shadow API 生产和交易的生动图解

论文作者给出的最终建议直白且强硬：应当完全避免在严肃的研究工作流中使用任何未经严格验证的影子 API

如果迫于客观条件不得不使用，研究团队在正式收集数据前，必须引入强制性的审核协议。这包括运行至少 24 次指纹探测、进行 500 个样本分布测试以比对 p 值，以及通过多次独立会话来检查延迟和方差是否异常

在这个真假难辨的 AI 时代，技术永远在狂飙突进，而商业的阴暗面也同样在疯狂滋长。对于每一位追求严谨的从业者和研究员来说，保持怀疑态度是我们面对黑盒大模型服务时的最后一道防线。

你被坑过吗？

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