Meta 使用未透露版本 AI 模型引發業界質疑
Meta（Facebook 母公司）近期在推廣其旗艦型 AI 模型 Llama 4 時，被揭露使用了未公開的客製化版本Maverick參與基準測試（Benchmark），進而引發業界與學術圈對其誠信與評測真實性的高度質疑。根據 TechCrunch 報導，此一行為嚴重偏離開源原則，造成外界對 Meta 使用未發布模型參與 benchmark 測試 的強烈反彈。
儘管 Meta 表示 Maverick 隸屬於 Llama 4 系列，但由於該模型並未開放下載或提供完整細節，業界憂心其操作方式產生AI 模型評測標準失真的風險。例如在 MMLU、HumanEval 與 GSM8K 多項人工智慧性能指標上，Maverick 模型表現異常出色，卻在正式版本的 Llama 4 中無法重現，形成明顯落差。
Llama 4 到 Maverick：宣稱與實際表現的差異
這起 Maverick 模型基準造假爭議揭示 AI 市場長期存在的結構問題：即使企業宣稱所用模型屬於特定系列，但只要該版本未公開釋出，benchmark 資料即難以被外部驗證與重現。這不僅削弱了 AI 模型透明性，也動搖了開源社群對於大型科技企業資訊可信度的信任。
尤其是中小企業在選擇 AI 解決方案時，往往依賴官方所釋出的測試資料作為採購依據。若如本案中 Llama 4 的公開版本效能與 benchmark 中的 Maverick 大幅不同，將可能導致企業誤判模型效能，產生不必要的人力、財力與營運風險。
可見，所謂“最佳表現”若建立在無法驗證的非公開模型上，實際上是對整個 AI 模型基準測試制度公信力的侵蝕。
AI 模型基準測試機制的漏洞與挑戰
基準測試（Benchmark）原意為提供具公信力的性能比較依據，卻因缺乏一致性的執行指標與審查制度，讓企業得以鑽漏洞操作數據，進一步放大 虛假 AI 效能宣稱的風險。這也是此次事件之所以引發廣泛關注的根本原因之一。
即便如 Hugging Face 所設計的 Open LLM Leaderboard 提供部分解方，讓社群可驗證模型效能與版本紀錄，但礙於大型開發商可選擇性上傳或自訂測試流程，測評制度仍存在不對等問題。進一步來說，若未建立 由第三方監管的 AI 模型評測標準，所有性能比較都可能只是營銷策略的一環。
事實上，Meta 近期推出的「自學評估器」（Self-Taught Evaluator）也面臨類似問題。該模型雖然在 RewardBench 測評中顯示高效能，但其訓練過程以合成資料為主、缺乏獨立驗證，故其可信度仍備受質疑。
競爭與資訊不對等：產業信任危機浮現
隨著 生成式 AI 市場進入激烈競爭期，不少企業將「模型效能高分」視為技術領導的象徵，甚至是吸引資金投入的重要門面。在 OpenAI、Anthropic、xAI、DeepSeek 與 Meta 各自競爭下，部分企業選擇透過未公開版本參賽、未揭露優化細節，試圖控制資訊優勢。
更令人憂心的是，一些提供評測的平台與 AI 開發商存在財務掛鉤，像是延遲公開與 Meta 關係的評估機構，使得原應獨立的 benchmark 失去公正性。如此事件不僅產生資訊不對等，也導致 AI 模型商業化與市場操作掩蓋技術真實性的本質問題浮現。
許多投資人依據這些看似客觀的 benchmark 資訊進行決策，一旦模型表現與現實不符，可能波及整體 AI 生態系統，進一步擾亂資金流動與技術信任。
開源精神與模型透明性的兩難
Meta 強調自身推動 開源 AI 模型，如 Llama 系列即聲稱支持開發者廣泛使用。但隨著 Llama 2 起，Meta 開始與雲端業者如 AWS、Microsoft Azure、Hugging Face、IBM 建立商業部署與數據分潤機制，漸漸模糊了「開源」與「商業化」的界線。
不僅如此，Maverick 事件更顯示 Meta 在推廣過程欲掌握版本優勢，卻又同時保留關鍵技術的不公開策略，形成 支援開源與 AI 效能透明度的矛盾結構。社群因此普遍呼籲建立統一審查架構，讓所有參與 benchmark 測評的模型，須揭露完整的訓練方式、優化細節與是否為公開版本。
唯有如此，才能從根本強化 AI 模型透明性與誠信問題的改善，並回歸以真實效能作為 AI 選擇依據的制度設計。
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