Anthropic发布并开源FlashProve可证明推理研究
先了解这件事
2026年11月4日，Anthropic在X上发布FlashProve可证明推理研究并公开源代码。据其介绍，该研究基于密码学技术，让开发者能够验证某个响应确实来自指定AI模型，效率明显高于此前开源方法；该证明可用于防范聊天劫持，也可让安全评测者确认所测模型与向客户提供服务的模型一致，代码已在GitHub开源。同日稍后，Rohan Paul在X上转述称，FlashProve让服务器能以数学方式证明某个回复确实来自指定模型，并可在普通CPU上验证。MarkTechPost报道称，该研究由Anthropic Frontier Red Team发布，是开源研究原型，用zkSNARK证明API回复确实来自已提交的模型权重，且不泄露权重。AI寒武纪报道称，该研究由Anthropic Frontier Red Team联合EPFL、MIT、StarkWare开源。TechCrunch报道称，该系统通过密码学证明验证输出确实来自特定模型，模型指纹不泄露权重，商业模型也可发布指纹供本地验证，可用于防止公司偷偷换用更便宜或更贵的模型；但报道同时指出，目前仅发布技术规范和部分代码，尚无部署计划。另有X账号阿易AI Notes称，代码与Lean形式化证明以Apache 2.0协议开源。IT Home后续报道称，该系统工作原理类似加密邮件签名，即使运行模型的AI公司也难以绕过验证。The Decoder进一步报道称，对4000亿参数的Llama 4 Maverick，单张H100上证明生成速度约110 tokens/秒，每份证明约19MB，标准CPU验证需17秒，相比正常推理带来约70x至95x开销。
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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 回复出自哪个模型而不暴露权重
Anthropic 发布开源研究原型 FlashProve，基于 zkSNARK 为模型输出生成密码学证明，验证回复确由声称的模型生成，同时不泄露模型权重。对 4000 亿参数的 Llama 4 Maverick，单张 H100 上证明生成速度约 110 tokens/秒，每份证明约 19MB，标准 CPU 验证需 17 秒，相比正常推理带来约 70x 至 95x 开销。
- IT HomeAnthropic 正开发 FlashProve 开源系统，用密码学证明 AI 输出来自哪个模型
Anthropic 发布 FlashProve 开源系统，旨在实现可证明推理，通过密码学证明验证 AI 输出确实来自指定模型，工作原理类似加密邮件签名，即使运行模型的 AI 公司也难以绕过验证。
- AYi (@AYi_AInotes) · XAnthropic 开源 FlashProve 可证明推理系统，可验证模型回复真伪
Anthropic 发布并开源 FlashProve，基于零知识证明（zkSNARK）让开发者验证回复确实来自指定模型，代码与 Lean 形式化证明以 Apache 2.0 协议开源。
- TechCrunch · AIAnthropic 开源 FlashProve 系统以验证 AI 模型身份
Anthropic 发布开源系统 FlashProve，通过密码学证明验证某个输出确实来自特定模型。模型指纹不泄露权重，商业模型也可发布指纹供本地验证，可用于防止公司偷偷换用更便宜或更贵的模型。目前仅发布技术规范和部分代码，尚无部署计划。
- AI寒武纪 · 微信公众号Anthropic联合EPFL等开源大模型推理验真系统FlashProve
Anthropic Frontier Red Team联合EPFL、MIT、StarkWare开源基于zkSNARK的推理验真系统FlashProve，让服务商在不泄露模型权重的前提下证明输出确实来自指定模型。
- MarkTechPostAnthropic 开源 FlashProve：用 zkSNARK 证明回复确实来自已提交的模型权重
Anthropic Frontier Red Team 发布开源研究原型 FlashProve，用 zkSNARK 证明 API 回复确实来自已提交的模型权重，且不泄露权重。
- Rohan Paul (@rohanpaul_ai) · XAnthropic 开源 FlashProve：可数学验证回复来自哪个 AI 模型
Anthropic 开源 FlashProve，基于密码学技术让服务器数学证明某个回复确实来自指定模型，可在普通 CPU 上验证。
- Anthropic (@AnthropicAI) · XAnthropic 发布 FlashProve 可证明推理研究并开源代码
Anthropic 发布 FlashProve 研究，基于密码学技术让开发者验证某个响应确实来自指定 AI 模型，效率明显高于此前开源方法。该证明可用于防聊天劫持、让安全评测者确认所测模型与向客户服务的模型一致，代码已在 GitHub 开源。
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当前热度 48·可比范围峰值 54（11月4日 17:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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