【征集】我想写个完全开源的大模型检测工具，目前已经搓了一大半了

为啥大家都喜欢用rust？我怎么感觉js或者python更方便

个人感觉最偷懒就是过一遍各种benchmark来区分模型，可以参考codex radar测iq的操作

Python不够健壮，而且占用内存大，js 我没太研究过

感兴趣，想知道佬友区分模型的具体原理，这个应该是项目的核心吧？是要测试大量题库吗？区分的效果如何？

大概就是不同请求头下的模型响应，协议路径、请求体大小、编码方式、输出采样、gpt 模型最好判定的是上下文没有错误的情况下 juice 值

有点耗token 测这个的话，我的想法开源站是做成一个可以随时检测模型变化的在线采集网站，用最少的 token，在网站进行掺水的情况下快速判定并且保留证据，检测项目和相关的题库、检测维度全部开源，这样子集思广益来打击掺水

佬我感觉如果你要走web端提供检测服务是走不通的

- 中转站都会要证据，证据都在你的web上，质疑者先天处于弱势地位

- 大家都担心api-key泄露的问题

- web端很难大规模分布式记录或复现问题，连降智雷达站都有很多质疑，类似禾维的检测站公信力其实严重不足

- 如果你要提供一个本地检测脚本，大家把结果上传云端集中展示，那思路很好。

- 接4，为了让大家特别是部分coding能力弱的佬友能快速调用脚本检测大模型降智情况，一个多平台兼容性好，部署简易的测试脚本非常必要，我个人其实强烈建议开发mcp，直接在各位佬友的agent里跑，结果可以实时回传云端展示，但是本地必须留下日志，云端与本地保留文件哈希。这样每个参与者都是一个分布式节点，只要哈希能对上，把检测日志摆出来，至少在测试的那段时间有个书面的检测结果。

- 总之在中转站掺水这件事上，目前使用者是绝对劣势，质疑会被怀疑是同行搞事，而且很难复现一个时段的降智情况，类似大模型降智雷达站加本地agent调用mcp实现检测我认为是个比较好的思路

我的想法是这样子的，网站前后端开源，大家可以自己部署程序，采用统一的 github 仓库提供公共题库，对检测采样的模型使用 pdf 直接输出报告（上下文内容详细参数留存）

如果没有一个实时刷新的雷达站，感觉大家的参与度不足（没有及时反馈的贡献感），另外就是我说的，从github拉取代码并本地部署的难度太高了，佬友不能把大家都当成有经验的程序员，建议开发skill或者mcp

佬你应该想错了，知识库是直接合并 github 就有静态直连，我设计的方式就是直接读知识库（有网就行），rust项目会通过 github action 自动打包成各个平台的可执行文件（有手就行），现在主要就是缺题库