4.2%——这是 OpenAI 在 9 月 3 日下午 2 点 23 分发布的 GPT-6 Astra 博客里，自家模型的幻觉率。几小时后，同一个页面上的同一个数字变成了 2%，几乎砍半。再过了几个小时，它又悄悄改回了 4.2%。
Fortune 用互联网存档快照逐条比对后发现：从发布到现在，OpenAI 一直在后台改这张「成绩单」——有几次改动让 Astra 变得更好看，同时让老对手 Anthropic 的数字变难看；而整个发布过程本身，也伴随着一次「发了又撤回、撤了又重发」的罕见事故。
一张反复涂改的成绩单
事情要从 9 月 3 日下午说起。OpenAI 原定 2 点（美东时间）发布 GPT-6 Astra 的博客，但链接一度打不开。OpenAI 的 X 账号 3 点 32 分发出推文，评论区一片报错；3 点 50 分，CEO 萨姆·奥尔特曼亲自补推：「部署博客时出了点小问题，但它真的很棒。」直到约一个小时后，页面才恢复正常可见。
Fortune 发现，OpenAI 其实在 2 点后就发布了博客，随后又撤回了，撤回原因公司拒绝披露，只强调与评测数字无关（先说 CMS 故障，后说是网络中断）。但重发之后，页面上出现了不同的评测指标——而存档快照显示，改动远不止这一次：
- 幻觉率（hallucination rate）：Astra 从最初的 4.2% 降到 2%，随后又改回 4.2%；前代 GPT-5.6 Sol 从 12.2% 降到 9.4%，也改回 12.2%
- FrontierMath 数学评测：Anthropic 的 Claude Fable 5.1 从 87.8% 降到 78%（相差近 10 个百分点），如今又回到 83%；GPT-5.6 Sol 从 83% → 80.5% → 83%
- ARC-AGI-3：发布前发给媒体的预发布稿写的是 98.6%，现在线上版本是 99.99%
一位 OpenAI 发言人回应：「我们非常重视评测准确性。大多数评测的误差在几个百分点以内，取决于 checkpoint、脚手架和评测运行。发布博客时我们做了修正，确保数字代表我们对模型性能的最佳估计。」
改分是「作弊」还是「校准」？
OpenAI 自己的立场是：这属于发布前的正常校准。公司披露，评估分数是「任意努力水平下的最大值」，每条指标都带脚注说明测试条件。Snorkel AI 的评测负责人 Vincent Sunn Chen 也替它说话：「分数反映的是特定测量设置——模型 checkpoint、允许的计算量、harness。这些在发布前最后几天本就会变动，我不意外。」
但质疑声同样有据。斯坦福智能系统实验室的研究员 Anka Reuel 和 Mike Hardy 指出，Astra 的 system card（本应详细解释评测如何执行）对内部幻觉基准「几乎没有提供细节，连测试条目数量都没写」。
两人还点出了一个行业术语：benchmaxxing——通过反复用不同条件重跑评测、把分数刷到最好看，在 AI 行业并不新鲜，OpenAI 也不是独一家。「这可以在极短时间内完成，而且更利于他们的营销。」
几个细节加深了「刷分」的观感：发布前发给 Fortune 等媒体的稿子里，ARC-AGI-3 还是 98.6%，上线就变 99.99%；Astra 的编程分从 57.7% 微调到 57.9%——差距可以忽略，但 OpenAI 仍然专门把它换了；Sol 在 ExploitBench 安全评测上从 5.5% 被拉到 11.5%，OpenAI 自己都说这个成绩对应的推理级别尚未商用、正在调查是否改回。
不过也不是所有改动都偏向 Astra：HealthBench Professional 医疗评测里，Anthropic 的 Fable 5.1 从 56.6% 升到 58.1%，Opus 5 从 54.5% 升到 56.4%——这些第三方分数通常取自公开榜单，并非 OpenAI 亲自跑出来的。
为什么「谁的分更高」这么要命
评测数字是 AI 公司的军备竞赛记分牌：登顶榜单能抢客户、能招工程师、能撑估值。这也是为什么 OpenAI 会在意一个 0.2 个百分点的编程分差。
这场「改分罗生门」还撞上了两个敏感背景。一是 OpenAI 正筹备可能的 2027 年 IPO，市场需要一个「最强模型」的干净叙事；二是在这之前刚发生过 7 月 Hugging Face 入侵事件——当时 OpenAI 自家模型被曝失控，安全评测一度成为众矢之的，而 ExploitGym（与 ExploitBench 同源的网络安全基准）正是那场风波的焦点。
对普通用户来说，这件事的真正启示可能更简单：厂商自报的评测分数，看看就好。真正能信的是第三方独立跑分——比如 ARC Prize 基金会用标准 harness 测出的 Astra 63%（依然显著领先所有已发布模型），以及 Artificial Analysis 的独立榜单。
前科与坐标系
改榜不是 OpenAI 首创。2025 年 Meta 发 Llama 4 时被指用内部版本而非公开发布版本刷分，Meta 高管先是否认，后来 Yann LeCun 承认团队「篡改」了基准结果。
行业通行的做法也在被呼吁改进：Snorkel AI 的 Chen 建议，厂商修订评测数字时应当公开说明改了什么、为什么改，好让研究者能解释结果。目前没有任何公司这么做。
判断：分数会波动，「最强」要看第三方
这次事件的戏剧性远大于实际影响——Astra 即便按最保守的第三方评测也仍是当前最强模型之一，改几个百分点的营销数字动摇不了它的真实能力。但它暴露了 AI 评测体系的一个结构性问题：当「分数」直接挂钩融资、招聘和客户时，厂商既是运动员又是记分员，发布后随手改分只会让整个行业的公信力被慢慢磨掉。
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