Anthropic 开源 FlashProve：给 AI 回答配一台「验钞机」，但目前还没人上岗

作者：陈一帆

Anthropic 11 月 3 日发布开源研究原型 FlashProve，用 zkSNARK 证明某段输出确实出自宣称的那个模型，隐藏权重但不隐藏架构。单张 H100 约 110 tokens/秒出证明，代价是普通推理的 70–95 倍，官方暂无任何部署计划。

Anthropic 周二（11 月 3 日）在官方博客公开了 FlashProve：一套开源的「可证明推理」研究原型，用密码学证明某段 AI 输出确实出自它所宣称的那个模型 。代码、文档和 Lean 形式化证明已按 Apache 2.0 许可放在 GitHub 上，但官方说得直白——这是阶段性进展，不是完成品，也没有在自家或其他实验室部署的计划 。

它要补的是一个平时没人细想的洞：你今天用的是哪个模型，基本只能听服务商说。第三方路由服务为了省钱偷偷换成小模型，从回答里看不出来；服务器被攻破、token 流被篡改，用户同样无从判断，输出质量好坏也替代不了身份确认 。

怎么验：一份指纹，一条证明

原理可以借验钞机理解。厂商先公布一份权重「指纹」——密码学里叫承诺（commitment），它锁定某一组权重，却不泄露权重本身，像验钞机记住真钞的纹路，但不会把印钞模板交给你 。之后每条回答附带一个证明文件，任何拿到承诺、问题和回答的人，都能在普通 CPU 上几十秒内验完，不需要 GPU，也不需要模型权重 。

「不泄露权重」是这套设计能落地的前提。闭源厂商把权重当商业机密，如果验证要求公开权重，没人会参与。零知识让厂商可以公开指纹而保住资产，闭源模型因此也能用 。代价是：权重隐藏，架构不隐藏，博客里写明了这一点 。

数字方面，Anthropic 拿 Llama 4 Maverick（400B 参数 MoE、4-bit 量化）实测：单张 H100 出证明约 110 tokens/秒（prefill、24 请求一批），每 1,024 token 请求的证明约 19MB；验证端先下载约 6.5MB 的承诺，24 线程核一条 17 秒，单线程 21 秒 。开销不轻：证明的 GPU 时间约为 vLLM 普通推理的 66–77 倍，高负载下接近 94 倍，只是比以往开源方案快了数个量级 。离线承诺阶段一次约 39 分钟，一份承诺大约够 1600 万次请求，之后要重新生成 。

为什么现在需要

官方把动机排在很前面。除了消费者信任，还点名三类场景：独立评测机构要确认测的就是被服务的模型；监管讨论用算力监控给前沿模型「限速」时，需要证据说明硬件确实在跑那个模型，而不是腾出手来偷偷训练；以及各种溯源声明——有人说自己的库被前沿安全模型扫过漏洞，或者商业计划得到了某个模型的认可，用户拿什么验？

边界也要说清。GitHub 仓库自述「不维护、不接受贡献」，是研究工件不是产品 ；性能数字全部来自厂商自报，暂无第三方独立复现 ；最关键的一条，它只在厂商愿意先公布指纹时才起作用——能拆穿说谎，不能强制谁先上台 。

顺带核对一处流传说法：X 上有帖子把重点放在「公司不能再用便宜模型冒充贵的」，而官方原文是双向的——既可能是偷换便宜模型省成本，也可能是偷换更贵的模型把跑分做高 。引用按官方说法更稳。

还有个细节挺有意思：博客说 zkSNARK 的若干改进由 Claude 完成，协议规范文档也是 Claude 写的，关键安全命题用 Lean 4 形式化验证，伪造成功的概率约为 q/2^124 + 2^-101 。一个防「AI 冒充 AI」的工具，相当程度上是 AI 帮着造出来的。接下来值得等的，是有人拿这份代码跑出第一份独立复现。

转载说明

本文根据以下公开资料整理，原文及配图出处见下方。

• [S1] Anthropic 正开发 FlashProve 开源系统：用密码学证明 AI 输出来自哪个模型
• [S2] Anthropic is working on FlashProve, an open-source system that could let anyone verify which AI model actually generated · CoderArmy
• [S3] Progress on provable inference for large language models
• [S4] GitHub - anthropics/FlashProve: A research prototype for zero-knowledge proofs of AI inference. Not maintained.
• [S5] Anthropic is working on a system to prove AI models’ identity
• 配图 1：来源：www.ithome.com（图片署名见原文） · 图片出处
• 配图 2：来源：www.anthropic.com（图片署名见原文） · 图片出处
• 配图 3：来源：www.anthropic.com（图片署名见原文） · 图片出处
• 配图 4：来源：GitHub（图片署名见原文） · 图片出处