auto · Bericht zu Modellidentität und Integrität
Zuletzt aktualisiert：14.08.2026, 16:33 · Datenfenster: letzte 90 Tage
Gemessene Ergebnisse (90 Tage)
5 Prüfungen · 4 Hosts · 5 Anomalien
Konsistenz des Familien-Fingerprints
openai 3 ███████████████░░░░░░░░░░ 60% (verdächtig) zhipu 1 █████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 20% (verdächtig) qwen 1 █████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 20% (verdächtig)
Beobachtete V3-Submodellzuordnung
→ abstain 3 (60%) geringe Sicherheit → unknown 1 (20%) Abweichung → qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct 1 (20%) Abweichung sim=0.61
Verteilung der Fähigkeitswerte (Hilfswert)
0-49 ████████████████████░░░░░ 4 50-69 ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0 70-89 █████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 1 90-100 ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0
Rangfolge der Host-Integrität
| Host | Prüfungen | Durchschnittswert | Familienübereinstimmung | Häufigster V3-Treffer |
|---|---|---|---|---|
| https://api.hcnsec.cn/v1 | 2 | 0 | 0% | — |
| https://bandelbanget.xyz/v1 | 1 | 0 | 0% | — |
| https://luna-ai.shop/v1 | 1 | 78 | 0% | qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct (1) |
| https://api.iamhc.cn/v1 | 1 | 0 | 0% | — |
Aktuelle Anomalien
https://bandelbanget.xyz/v114.08.2026, 16:15
- Selbst angegebenes Modell
- auto
- V2-Prognosefamilie
- zhipu
- Bester V3-Treffer
- —
- Urteil
- Familienabweichung
https://api.hcnsec.cn/v108.08.2026, 07:11
- Selbst angegebenes Modell
- auto
- V2-Prognosefamilie
- openai
- Bester V3-Treffer
- —
- Urteil
- V3 mit geringer Sicherheit — Enthaltung
https://api.hcnsec.cn/v123.07.2026, 21:57
- Selbst angegebenes Modell
- auto
- V2-Prognosefamilie
- openai
- Bester V3-Treffer
- —
- Urteil
- V3 mit geringer Sicherheit — Enthaltung
https://luna-ai.shop/v111.07.2026, 02:59
- Selbst angegebenes Modell
- auto
- V2-Prognosefamilie
- qwen
- Bester V3-Treffer
- qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct (sim 0.61)
- Urteil
- Vollständiger Austausch
https://api.iamhc.cn/v114.06.2026, 18:37
- Selbst angegebenes Modell
- auto
- V2-Prognosefamilie
- openai
- Bester V3-Treffer
- —
- Urteil
- V3 mit geringer Sicherheit — Enthaltung
Methodik
BazaarLink Probe kombiniert einen Bayesian-V2-Familienklassifikator über neun Fingerprint-Kategorien mit V3-Submodellreferenzen, um Endpunkte mit der Angabe auto zu prüfen. Geringe Familienkonsistenz, ein anderer V3-Treffer oder Abweichungen von der Selbstaussage werden markiert. Startseite von BazaarLink Probe.