惊天骗局！万亿参数大模型造假事件深度揭秘 | AI资讯

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虚假的“世界第一”：Monolith-1.0的光速翻车

7月中旬，AI资讯圈被一枚重磅炸弹引爆。Basalt Labs毫无预兆地推出了Monolith-1.0。据其宣称，该模型拥有1.6万亿参数，原生支持100万token上下文，并在12288块NPU上训练了60万亿tokens。更令人咋舌的是其跑分数据：HLE测试99.44%，GPQA Diamond 95.9%，AIME 2025超90%。这些被视为AGI智商试金石的基准测试，几乎被其满分霸榜。

就在全球开发者惊呼“新神降临”时，反转却来得猝不及防。当硬核开发者前往Hugging Face下载这个号称开源的巨无霸时，发现所谓的3TB权重文件，竟然是拿开源的Qwen2.5-7B模型像俄罗斯方块一样复制粘贴，并用随机数暴力填充而成的废料。而那个对答如流、表现惊艳的网页Demo，则是偷偷调用了DeepSeek的API进行套壳输出。这根本不是什么划时代的LLM，而是一个彻头彻尾的科学怪人。

揭秘造假三板斧：跑分作弊、精美包装与病毒营销

随着质疑声浪的沸腾，项目操盘手Max Scherf主动现身，承认这一切都是假的，并公开了他的造假手法。这对于每天关注AI日报的从业者来说，无疑是一次深刻的警醒。

首先是“背答案”式微调。想要在Benchmark上拿高分，不需要研究复杂的模型架构，只需将公开测试集的答案拿来微调Qwen 7B底座。通过这种作弊手段，原本极具挑战的HLE和AIME测试瞬间被攻破，营造出远超chatGPT和claude的假象。

其次是极具迷惑性的“大厂质感”包装。操盘手利用提示词和AI工具生成了满是专业黑话的学术论文，搭建了极具硅谷审美的官网，甚至虚构了180人的精英研发团队。

最后是精准的病毒式营销。通过将这些虚假物料投放到活跃的AI开发者社群，利用人们的FOMO（错失恐惧）心理，成功吸引了众多业内大佬和KOL的转发与背书，完成了这场史诗级的“钓鱼”行动。

扯下行业遮羞布：跑分文化与参数迷信

这场骗局虽然荒诞，但却精准地击中了当前大模型行业的痛点。在追求AI变现和资本青睐的狂热中，整个行业似乎陷入了盲目追逐指标的怪圈。

只要论文写得足够玄乎、参数标得足够庞大、Benchmark跑分足够逆天，再加上精美的UI和KOL的吹捧，就能轻易在这个圈子里掀起波澜。人们过度依赖跑分榜单来评判一个人工智能模型的优劣，却鲜少有人愿意沉下心来，去逐行审查代码、验证权重的真实性。如果不是少数较真的开发者及时拆解了文件，这家空壳实验室极有可能已经骗取了巨额的天使轮融资。这不得不让人反思：在通往AGI的道路上，我们是否走得太快，以至于忘记了技术验证的严谨性？

弄假成真：中国AI底座的真实硬实力

在这场充斥着谎言的闹剧中，唯一真实且令人欣慰的，是被骗子用作“替身”的中国AI技术。

无论是被选作微调底座的Qwen 7B，还是在网页端提供强大推理输出的DeepSeek API，都展现出了惊人的实力。骗子能够用它们成功伪装成“世界第一的万亿参数模型”，并且在初期没有被普通用户甚至部分专业人士识破，这从侧面强有力地证明了中国开源模型和API的真实推理能力已经达到了世界顶尖水平。在openai等国际巨头不断迭代的今天，国产LLM的进步速度同样令人瞩目。

结论与展望

Basalt Labs造假事件是一面镜子，照出了当前AI行业的浮躁与盲目。它提醒所有开发者和投资者，在面对层出不穷的AI资讯和所谓的技术突破时，必须保持理性和批判性思维。跑分不等于智能，参数大不等于能力强，唯有回归技术本质，扎实推进模型架构与算法的创新，才是通向真正人工智能的唯一正途。

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