Anthropic开源FlashProve模型验证原型
先了解这件事
Anthropic 发布开源研究原型 FlashProve，用 zkSNARK 密码学证明某段输出确实来自指定模型，且不暴露模型权重。模型方需发布不泄露权重的模型指纹，用户无需权重即可在本地核验；验证不需要 GPU，24 线程 CPU 上约需 17 秒、单线程约需 21 秒。Anthropic 同时公开了代码、技术报告和 Lean 形式化证明，代码以 Apache 2.0 许可发布在 GitHub。 据 The Decoder 报道，该系统目前只能证明最长 1,024 token 的上下文，且仅在模型选择最可能的单个下一个 token 时有效，不适用于聊天机器人日常产生的随机输出。对 4000 亿参数的 Llama 4 Maverick，单张 H100 上证明生成速度约 110 tokens/s，每份证明约 19MB；其 GPU 时间约为普通 vLLM 推理的 70～95 倍。 Anthropic 称研究仍在进行，这属于阶段性进展而非完成的研究议程，目前没有在 Anthropic 或其他实验室部署的计划。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- The DecoderAnthropic 发布 FlashProve 原型，用密码学证明 AI 响应出自哪个模型
Anthropic 发布开源研究原型 FlashProve，用 zkSNARK 在不暴露模型权重的前提下证明某条响应确实由指定模型生成。技术报告显示，对 4000 亿参数的 Llama 4 Maverick，单张 H100 上证明生成速度约 110 tokens/s，每份证明约 19MB，标准 CPU 上验证需 17 秒，相比普通推理带来约 70 至 95 倍开销。
- 爱范儿Anthropic 发布 FlashProve，用零知识证明核验模型身份
Anthropic 发布开源研究原型 FlashProve，为模型推理生成 zkSNARK 密码学证明，用户无需模型权重即可在本地核验输出是否来自指定权重。
- TechCrunch · AIAnthropic 研发 FlashProve 系统，用密码学证明 AI 模型身份
Anthropic 正在研发开源系统 FlashProve，通过密码学证明验证某段输出确实来自特定模型，可防止厂商暗中替换更便宜或更贵的模型。该系统要求模型方发布不泄露权重的模型指纹，设计上足够轻量，可在本地设备完成验证。研究团队已发布技术规范和部分代码并开源在 GitHub，但尚无在 Anthropic 或其他实验室部署的计划。
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