lm-detector (Ikaleio/lm-detector)
Searching Database…
488 ·GitHub
Что это?
LM Fingerpoint Detector определяет, какая большая языковая модель на самом деле отвечает за API: он просит её написать около 300 случайных целых чисел от 1 до 355, затем сравнивает статистический рисунок этих чисел с эталонной базой известных моделей (GPT, Claude, Gemini, Grok, Qwen, DeepSeek и др.), чтобы найти ближайшее совпадение.
Это сайт или инструмент командной строки?
И то и другое: есть веб-приложение, куда можно вставить вывод модели или подключиться к API напрямую, и CLI на Bun под названием fpd с живым терминальным интерфейсом, определением в несколько раундов и выводом JSON.
Как запустить определение?
В вебе откройте lm.ikale.io и либо вручную вставьте ответ модели, либо настройте прямой доступ к API; каждый ответ должен содержать минимум 80 корректных целых чисел, прежде чем появится рейтинг. fpd CLI выполняет те же проверки из терминала без какой-либо отдельной установки.
Какие форматы API нужны для общения с моделью?
Он понимает три протокола: Responses API от OpenAI, Chat Completions API от OpenAI и Messages API от Anthropic, по умолчанию используя потоковые ответы SSE.
Совпадение действительно доказывает, какая модель работает?
Нет — результат лишь рейтинг внутри закрытого эталонного набора. Модель, которой нет в библиотеке, всё равно получит «ближайшего» кандидата, и ни балл рейтинга, ни значение уверенности не являются доказательством настоящей идентичности.
Что проверяет опциональное зондирование токенизатора?
При включении (переключатель в вебе или флаг --tokenizer) отправляется около 12 коротких запросов и читается поле token usage из ответа API, чтобы определить, каким токенизатором пользуется вышестоящая модель, после чего это сверяется с заявленной моделью. Это лишь вторичный сигнал: множество разных моделей делят один и тот же токенизатор.
Как эталонная библиотека пополняется новыми моделями?
У fpd CLI есть команды sample, enroll и retrain, которые последовательно выполняют сэмплирование, вставку в базу и офлайн-переобучение; неудачные попытки и старые сэмплы сохраняются для отслеживаемости.
Можно ли не пускать запросы через официальный сайт?
Да — режим подключения можно задать как прямой, через прокси сайта или через собственный самостоятельно развёрнутый Cloudflare Worker; проект также можно развернуть на Cloudflare Pages, GitHub Pages или Vercel.
Можно ли просто просмотреть эталонные данные без запуска определения?
Да, в веб-приложении есть страница эталонной библиотеки, где можно просматривать и экспортировать сохранённые отпечатки моделей в режиме только для чтения.
What are similar projects?
openclaw-zero-token, ModelTrace, claude-code, dyad, aichat, Ai-jailbreak, opengrok, PriceAI
Which topics is it in?
fingerprinting, detection, tokenization, llms, cloudflare-workers, grok, serverless, bun, cloudflare, qwen, tui, large-language-models