行为模型验证

测试 AI 端点的实际行为

针对外部 AI API 运行单请求行为指纹。 Model Gate 创建挑战，您的浏览器直接调用外部端点，固定评估器对响应进行评分。

1 个外部请求外部密钥保留在您的浏览器中版本化评估器

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External endpoint
      ↓ browser AJAX
one transparent generated challenge
      ↓
behavioral fingerprint
      ↓
Model Gate judge
      ↓
score + identity signals

方法论

行为筛查，而不是自我认同测验

该测试结合了跨时间的事实回忆、自我报告的一致性、弃权行为、信心校准和严格的结构化输出合规性。 API 返回的模型名称被记录为元数据，而不被视为证据。

挑战

管理员选择的固定评估员会创建一个带有隐藏答案的紧凑挑战。

浏览器请求

您的浏览器将质询直接发送到外部 HTTPS 端点。外部 API 密钥永远不会提交给 Model Gate。

评分

Model Gate 评估返回的答案并计算召回率、新近度、幻觉抵抗、校准和指令遵循分数。

行为验证无法以密码方式证明底层模型的身份。公共浏览器测试可由测试人员修改；因此，社区验证需要来自多个独立 Model Gate 帐户的一致发布结果。

社区验证

具有一致的独立结果的端点

仅当至少三个不同的 Model Gate 帐户在 30 天内发布测试且平均分数至少为 80 且分数方差较低后，端点才会出现在此处。

端点	声称型号	协议	评估员	平均分	独立测试员	上次测试
尚无端点拥有足够的独立已发布测试。

通过一个请求验证 AI 端点

选择您的 Model Gate 计费密钥，输入外部端点并运行浏览器端测试。

开放模型验证