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anthropics/FlashProve · anthropics

Anthropic 用一个不维护的仓库证明「回答你的就是那个模型」:904 个 star 从哪来,你能拿走什么

它是什么 Anthropic 发布的研究代码:服务方先锁定一份保密的模型权重,之后每条回复附一个零知识证明,任何人在普通电脑上几秒就能验证「这条回复确实是那个模型算的」,仓库声明不维护。

为什么火了 Anthropic 官博加官推(68.5 万浏览)直接导流,HN 首页挂了一天,被点名的加密圈主动转发;它戳中了「API 后面是不是被偷换了模型」这个大家早有的怀疑。

C你可以怎么跟 别碰零知识证明本身,去做它没做的那部分:一个今天就能用的「中转 API 是不是被掉包」检测工具和公开排行榜,趁这波讨论还热发出去。

C 级:它的 star 来自 Anthropic 的品牌和官方渠道,技术门槛是密码学家级别,照着做拿不到;同周竞品 star 纹丝不动,说明关注度没外溢。能学的是发布打包法,旁边那个「便宜的掉包检测」空位可以试,但和它本身的热度关系不大。 已公开 / 被广泛讨论
数据(每天更新) · 建库 2026-10-30 · 953 星
GitHub · 星数
2505007501k11-0411-0511-0611-0711-08953
数据 2026-11-04 → 2026-11-08(5 天,5 次观测)。10-28 以前的点来自 deeply / 存档补录,不是每天都有

11 月 3 日,Anthropic 放出一个研究原型:AI 服务方可以给每条回复附一个证明,任何人在普通 CPU 上就能验证「这条回复确实是那份模型算出来的」,而且看不到模型权重。三天 904 个 star,几乎全部来自 Anthropic 自己的官方渠道。下面讲它是什么、star 从哪来、这条赛道上还有谁,以及一个普通开发者能从里面拿走什么。

0.02 和 110

11 月 4 日,Hacker News 首页第二名是「Progress on provable inference for large language models」,169 分、84 条评论,在首页挂了将近一天。评论区最尖锐的一条来自 VerInf 的作者 James Petrie:他之前也证明过 Llama 4 Maverick 这个 4000 亿参数的模型,速度大约 0.02 token/秒——1000 个 token 要 14 个多小时。他指责 FlashProve「连 400B Maverick 都一样,几乎没署名」。

FlashProve 在同一个模型上给出的数字是约 110 token/秒(单张 H100、24 条请求一批的预填充速度)。快了几千倍。这个对比,加上「CPU 上 17 秒验完一个证明」「一个证明 19 MB」,后来成了媒体标题里反复出现的那几个数。

仓库 10 月 30 日建,11 月 3 日随博客公开。11-04 有 257 star,11-05 涨到 765(单日 +508,正好是 HN 帖子在首页那天),11-06 是 904 star、83 fork,当天只涨了 139(GitHub,11-06)。典型的发布事件曲线:一天冲顶,随后回落。

它到底是什么

README 第一句话:FlashProve 让 AI 服务方证明是哪个模型回答了请求,同时不泄露权重。分三步:

  • 承诺:服务方公布一个承诺 ID,绑定一份保密的权重。
  • 证明:每条回复,服务方的 GPU 生成一个证明。
  • 验证:任何人用 cp_verify 在 CPU 上几秒验完,不需要权重。

协议的可靠性在 Lean 4 里做了形式化证明。合作者里有 Alessandro Chiesa(EPFL,StarkWare 联合创始人,STARK 的共同发明人)。博客和文档都写明:代码、Lean 证明、协议规范几乎全由 Claude 在人的指导下写成,没有经过独立安全审计。

仓库首页明写「研究成果:不维护,不接受贡献」。真要跑证明器,要一张独占的 H100 和 280 GB 以上内存;但只验一个现成的证明,2 GB 内存、两分钟编译就够。README 里有一节「Built to be run by an agent」,直接给出一段提示词,让你丢给自己的编程 agent 去构建、验证、汇报。

说白了:这是一份论文配套代码,不是一个让人用起来的工具。904 个 star 里,真跑过的人大概很少(推断;仓库只有 1 个 open issue)。

star 从哪来

Anthropic 官方渠道,占了绝大部分。 博客一次放出五件东西:文章、技术报告、Claude 写的协议规范、代码、Lean 证明,仓库是文中的链接。@AnthropicAI 11 月 3 日的推文 5,223 赞、68.5 万浏览(X,11-06),X 上还出现了专门的趋势话题页。

Hacker News 首页一天。 上面那条帖子。有意思的是,同一个链接 11 月 3 日被另外提交过两次,只拿到 9 分和 6 分——能不能上首页,有运气成分。上了之后,抄袭指控、「这是不是在为监管俘获铺路」、「Claude 算不算贡献者」几场争论,把评论推到 84 条。

被点名的加密圈主动转发。 博客里提到了 Starknet、Mantle 和 STARK 论文,合作者里有 StarkWare 的人。于是 @StarkWareLtd、@Mantle_Official、@crypto_banter(标题「ANTHROPIC IS USING CRYPTO-STYLE ZK PROOFS」,2.8 万浏览)、Decrypt、KuCoin 快讯都来转,当成「AI 大厂认可零知识证明」的利好传。这是一笔不花钱的跨圈分发。

合作者和投资人的个人号:合作者 Giacomo Fenzi 一条 240 赞、1.2 万浏览;投资人 Jamin Ball 发了「Provable inference is coming」。

没有的东西:广告、达人、Product Hunt 都没有;建库才 7 天,也还没上过 GitHub 趋势榜。

为什么是它

技术上的领先是真的:4000 亿参数的混合专家模型、比同规模前作快几千倍、形式化证明、连「这次用了哪几个专家」都不泄露。但 star 不是这些带来的。

一个很说明问题的数字:FlashProve 发布那一周,同赛道的仓库 star 几乎没动。Lagrange 的 deep-prove 11-01 到 11-06 从 3,351 到 3,354,EZKL 停在 1,236,PrimeIntellect 的 TOPLOC 从 63 到 64(GitHub,11-06)。关注度没有外溢到「零知识机器学习」这个赛道,全被 Anthropic 这个名字吃掉了。

真正让人点 star 的,是它戳中了一个大家早有的怀疑:你怎么知道 API 后面跑的真是你付钱的那个模型? HN 评论里反复出现的例子:第三方中转偷换模型、「Opus 今天又变笨了」、国内 Claude 转售商掺水。以前只能靠感觉,现在有人给出了一个密码学的回答——哪怕今天还用不上。

谁在做同一件事

项目star(11-06)和它的区别
Lagrange DeepProve3,354加密公司做的通用框架,模型以 GPT-2 级为主,偏链上
inference-labs subnet-22,463Bittensor 上的可验证推理激励网络
EZKL1,236把 ONNX 小模型编译成电路,做不了大模型
Kimi / K2 Vendor Verifier601 / 197月之暗面做的,用跑分对照抓第三方 API 掺假,统计判断,没有密码学保证
PrimeIntellect TOPLOC64用局部敏感哈希查服务方有没有换模型、降精度,便宜很多,安全性弱
VerInf不到 50同一个 Maverick,0.02 token/秒

另外还有走可信硬件(NVIDIA 机密计算等)的公司路线,快,但要信任硬件厂商。

这张表要看两头。顶层的密码学证明,是大实验室和密码学家的地盘,FlashProve 已经把天花板顶到了 400B;底层「便宜、粗糙、马上能用」的检测——月之暗面的 Vendor Verifier 拿到了 601 个 star——针对的正是那个普遍的怀疑,而做的人还很少。

如果是你

判断: 照着 FlashProve 做一个零知识证明项目,没有意义——它的 star 来自 Anthropic 的官推和博客,这个入口你拿不到,技术门槛也是密码学家级别。值得做的是它没做、也不打算做的那部分:让普通开发者今天就能用的「我的 API 是不是被掉包了」检测工具。

适合谁: 天天用中转 API、对各家模型的输出习惯很熟的开发者;会写评测脚本、懂一点采样和统计。中文开发者有天然优势——国内中转市场最大,掺水的抱怨也最多。

不适合谁: 想在密码学证明上正面竞争的人;想靠这个赚钱的人(开源的回报是 star 和名声,不是收入)。

怎么做:

  • 一个命令行工具或一个网页:填中转的地址和 key,跑一组精心挑选的探针题(知识截止日期、特定格式习惯、拒答边界、token 计数、logprobs 指纹),几分钟给出「像不像官方 Claude / GPT / Kimi」的判断和置信度。
  • 盯住 FlashProve 和 Kimi Vendor Verifier 都没覆盖的地方:Claude 和 GPT 的中转、各家「降智」的时间线(同一组题每天跑一次,画出曲线)。
  • 公开一个排行榜:十几家常见中转商的实测结果,每周更新。这个榜单本身就是传播素材。

怎么让人看到: 学 FlashProve 的打包——仓库、一篇长文、原始测试数据一起放;给一个好记的反差数字(「测了 20 家中转,7 家不是它说的那个模型」);README 里附一段「丢给你的编程 agent」的提示词。发在 V2EX、即刻、X 的中文 AI 圈,以及 HN 的 Show HN。点名被测的服务方,会有人来吵,吵本身就是热度——但数据要经得起复现,否则第一个人就会拆穿你。

什么时候之前: 现在。FlashProve 刚把「可证明推理」变成一个话题,这股讨论大概会持续几周;再往后,如果 Anthropic 或 OpenAI 自己在 API 里附上验证,这个空位就没了。

什么情况说明看错了: 发出去一周 star 停在几十,没人转、也没人来吵——说明大家嘴上怀疑、并不真想测;或者某家大厂宣布在官方 API 里提供可验证回复、主流中转跟着接入——检测工具就失去了理由。

GitHub 仓库 ↗

研究底稿:竞品表、获客证据、完整研究报告
竞品
名字在哪上线规模它和这家不同在哪
Lagrange DeepProve开源2024-113354 star;声称证明了完整 GPT-2crypto 公司的通用 zkML 框架,模型以 GPT-2 级为主、偏链上叙事;FlashProve 直接做 400B MoE,定位是 AI 安全和监管
EZKL (zkonduit)开源2022-071236 star把 ONNX 小模型编译成 zk 电路,做不了 LLM 规模
inference-labs subnet-2开源2024-042463 starBittensor 上的可验证推理激励网络,属于币圈机制设计
VerInf (James Petrie)开源2026(未核实)低于 50 star(不在我们库里)同样证明 Llama 4 Maverick,但只有约 0.02 tok/s;作者在 HN 上指控 FlashProve 照搬还几乎不署名
zkLLM (CCS 2024)开源2024-0461 star学术原型,13B 级,慢几个数量级
PrimeIntellect TOPLOC开源2025-0164 star用局部敏感哈希检查有没有换模型,便宜但没有零知识和密码学可靠性
Kimi / K2 Vendor Verifier开源2025-09601 / 197 star用跑分对照抓 API 掺假,是统计判断
Attestable 与 TEE 路线(NVIDIA 机密计算等)其他2025–未核实靠可信硬件,快,但要信任硬件厂商;FlashProve 是纯软件密码学方案
用户从哪来
  • 查实 Anthropic 官方博客 + 官推:anthropic.com/research/provable-inference(11-02/03)链到仓库;@AnthropicAI 11-03 推文 5223 赞、539 转推、68.5 万浏览(x live)
  • 查实 Hacker News 首页:11-04 169 分、84 评,首页最好排第 2,停留约 23 小时(hackernews 库),对上 11-04→05 的 +508 star;评论区有抄袭指控和监管俘获之争
  • 查实 加密生态方与币圈 KOL 自发转发:@StarkWareLtd 197 赞、@Mantle_Official 112 赞、@crypto_banter 205 赞 / 2.8 万浏览,Decrypt、KuCoin、blockchain.news;博客点名了 Starknet / Mantle,合作者 Chiesa 是 StarkWare 联合创始人
  • 查实 合作者与投资人个人号:@GiacomoFenzi 240 赞 / 1.2 万浏览;@jaminball 两帖(61、25 赞)
  • 查实 科技媒体转述:Help Net Security 11-04、Unite.AI、Interesting Engineering、technology.org、Yahoo Tech、Reddit r/machinelearningnews、YouTube Shorts
  • 推断 GitHub trending:建库 7 天,不到约 60 天门槛,trending_days_any=0

anthropics/FlashProve:为什么跑出来

渠道:GitHub | 研究日 2026-11-06 | 数据卡:cards/gh_anthropics__FlashProve.json

一句话

FlashProve 是 Anthropic 放出来的研究原型,做的是 AI 推理的零知识证明(zkSNARK):服务方先对一份模型权重做"承诺",之后每条回复附一个证明;任何人在普通 CPU 上十几秒就能验证"这条回复确实是那份权重算出来的",全程看不到权重。它的 star 是一次研究发布事件带出来的,这个仓库是 Anthropic 研究博客的配套代码。没有增长打法,也不是产品在拉人。

数据

  • 仓库建于 2026-10-30,11-03 随博客公开。我们库里的快照(github 库 repo_day):11-04 有 257 star,11-05 有 765(+508,单日最高),11-06 有 904 / 83 fork。11-06 单日涨幅已经回落到 +139,是典型的发布事件衰减曲线。
  • 建库才 7 天,还不够上 GitHub trending 的约 60 天门槛(卡片 trending_days_any=0)。所以 star 全部来自站外导流。
  • 声明版本 0.16.0,"not maintained, not accepting contributions"。主语言是 Lean 4,另有 C++ 验证器和 CUDA 证明器。
  • 在 Anthropic 自家 2026 下半年的新仓库里排中游。commerce-agents 3425,jacobian-lens 2119,oss-scanner 1708,fermats-last-theorem 1298,FlashProve 904(github 库 repo_profile)。可以看出这个账号发任何研究配套仓库,底线都在几百到几千 star。

它是什么

(出处:仓库 README、Anthropic 博客)

  • 分三步:承诺(发一个 commitment ID,绑定一份保密的权重)、证明(H100 为每条回复生成证明)、验证(cp_verify 在 CPU 上几秒到十几秒验完,不需要权重)。
  • 跑的是 Llama 4 Maverick 全尺寸(400B MoE,4-bit),上下文 1024 token,单张 H100。证明速度约 110 tok/s,单个证明约 19 MB,CPU 验证 17 秒(24 线程)。证明开销约为 vLLM 推理的 70–95 倍。
  • 协议的可靠性在 Lean 4 里形式化证明。博客和 known-limits 文档都写明:代码、Lean 证明、文档几乎全部由 Claude 在人指导下写成,没有经过独立安全审计。
  • README 有一节"Built to be run by an agent",直接给出一段让 coding agent 去构建、验证的提示词,整份文档也是按 agent 能执行的标准写的。
  • 合作者有 Alessandro Chiesa(EPFL / StarkWare 联合创始人,Zerocash、STARK 的共同发明人)、Giacomo Fenzi(EPFL)、Miranda Christ(MIT)等。
  • 背景:Anthropic 在 Frontier Safety Roadmap 里公开承诺过,2026-09-30 前做出 provable inference 原型。博客说这个目标已经由另一个项目(签名加可信服务器复算)达成,FlashProve 是另一条路线。

竞品

名字形态上线规模和 FlashProve 的不同
Lagrange DeepProve开源 + 公司2024-113354 star(github 库 11-06);DeepProve-1 声称证明了完整 GPT-2,论文 IACR eprint 2026/1112crypto 公司做的 zkML 通用框架,针对链上和 token 叙事;模型规模以 GPT-2 级为主。FlashProve 直接做 400B MoE,定位是 AI 安全和监管
EZKL(zkonduit)开源2022-071236 star把 ONNX 小模型编译成 zk 电路,面向开发者;做不了 LLM 规模
inference-labs subnet-2开源(Bittensor)2024-042463 star在去中心化网络里给推理挂可验证奖励,属于币圈激励设计
VerInf(James Petrie,MARS fellowship)开源2026(未核实具体日期)我们库里没有(低于 50 star)同样证明 Llama 4 Maverick,但只有约 0.02 tok/s(1000 token 要 14.3 小时)。FlashProve 快了几千倍,但 benchmark 选择和它一样,作者在 HN 上公开指责 FlashProve "抄到连 400B Maverick 都一样,几乎没署名"
zkLLM(CCS 2024 论文代码)开源2024-0461 star学术原型,13B 级,速度慢几个数量级
ddkang/zkml开源2023-02379 star早期学术 zkML
PrimeIntellect TOPLOC开源2025-0164 star不用 zk,用局部敏感哈希检查服务方有没有换模型或降精度,便宜很多,但安全性弱
Kimi / K2 Vendor Verifier(月之暗面)开源2025-09 / 2026-01601 / 197 star用跑分对照来抓第三方 API 掺假,是统计判断,没有密码学保证
Attestable、TEE 路线(NVIDIA 机密计算等)公司 / 硬件2025–未核实靠可信硬件做证明,快,但要信任硬件厂商。Attestable 创始人在 HN 帖里自称 8 月就公布了 87 t/s

结论:同一件事有人做,而且不少,但没有一家拿到"大实验室亲自下场 + 400B 前沿规模 + 形式化证明"这个组合。更说明问题的是,FlashProve 发布那周竞品 star 基本没动:deep-prove 11-01 到 11-06 从 3351 到 3354,ezkl 1236 不变,toploc 63 到 64(github 库 repo_day)。关注度没有外溢到这个赛道,是 Anthropic 这个品牌独占的。

增长手段(用户从哪来)

  1. Anthropic 官方博客 + 官推(主引擎,已证实)。 博客 2026-11-02 / 03 发出,一次放五件东西:博客、技术报告、Claude 写的协议规范、代码、Lean 证明,仓库是博客里的链接。@AnthropicAI 官推 2026-11-03 20:10 UTC 发布,5223 赞、539 转推、68.5 万浏览(x live,11-06)。X 上还因此出现了 "Anthropic's FlashProve Verifies AI Outputs with Crypto Proofs" 的 trending 话题页。
  2. Hacker News 首页(已证实)。 "Progress on provable inference for large language models" 在 11-04 拿到 169 分、84 条评论,首页最好排第 2,在前 90 名里停留约 23 小时(hackernews 库)。时间正好对上 11-04 到 11-05 那天的 +508 star。同一链接在 11-03 还被另外提交过两次,只拿到 9 分和 6 分,说明 HN 上能不能起来有运气成分。评论区吵得很凶:有人质疑用处("这是 Anthropic 自己的问题"),有人担心监管俘获,VerInf 作者指控抄袭,还有人不满把 Claude 列为贡献者。争议本身又给帖子加了热度。
  3. 加密圈的自发放大(已证实)。 博客点名了 Starknet、Mantle 和 STARK 论文,合作者里有 StarkWare 联合创始人。于是 @StarkWareLtd(197 赞,1.6 万浏览)、@Mantle_Official(112 赞)、@crypto_banter(205 赞,2.8 万浏览,标题 "ANTHROPIC IS USING CRYPTO-STYLE ZK PROOFS")、Decrypt、KuCoin 快讯、blockchain.news,以及越南语 KOL 都主动转发,把它当成"AI 认可 ZK"的利好来传。这是被点名的生态方替它免费分发。
  4. 合作者个人账号(已证实)。 Giacomo Fenzi 发帖(240 赞,1.2 万浏览)。投资人 @jaminball 也发了两条:"Provable inference is coming"(61 赞)和"The world needs provable inference"(x 库)。
  5. 科技媒体铺开(已证实)。 Help Net Security(11-04)、Unite.AI(11-02,AI 生成的稿子)、Interesting Engineering、technology.org、Yahoo Tech、mlq.ai、cellcog、datastudios,Reddit r/machinelearningnews 和 YouTube Shorts 也有(Jina 搜索)。基本都是看到官方博客后转述。
  6. 没有发现: 广告、达人投放、TikTok / 小红书运营、Product Hunt。GitHub trending 因为建库年龄不够也没上。

为什么跑出来

  1. 品牌就是分发。 仓库挂在 anthropics 下,由官方博客和 68.5 万浏览的官推直接导流;同类开源项目拿不到这个入口。
  2. 话题戳中了一个普遍的焦虑。 "你怎么知道 API 后面跑的真是你付钱的那个模型"。HN 评论里反复出现第三方中转偷换模型、"Opus 今天又变笨了"、国内 Claude 转售商掺假这些例子。用户本来就怀疑,这次有了一个能用密码学回答的方案。
  3. 性能数字有冲击力。 同一个 400B Maverick,前作 VerInf 是 0.02 tok/s,FlashProve 是 110 tok/s。"单张 H100、CPU 17 秒验完"这种好记的对比,媒体标题直接拿去用(shattered.io 用了 "72x",kucoin 用了 "19 MB / 17 秒")。
  4. 两个圈子同时被点燃。 AI 安全 / 研究圈关心的是监管和 pacing;加密圈拿它当 ZK 落地的背书。被点名的 StarkWare、Mantle 有现成的动力去转发。
  5. "Claude 写的"本身就是一层叙事。 代码、Lean 证明、规范几乎全由 Claude 完成,这又成了 Anthropic 展示模型能力的样板,和它前面放出的 fermats-last-theorem、formal-math 是一条线。
  6. 争议加热度。 HN 上的抄袭指控和监管俘获之争让评论到了 84 条,帖子在首页挂了将近一天。

差异化,以及是不是它跑出来的原因

技术上的差异化是真的:400B MoE 规模、比同规模前作快几千倍、Lean 形式化证明、承诺阶段隐藏权重、证明不泄露 MoE 选了哪些专家、文档按 agent 可执行来写。但 star 不是这些带来的。竞品 star 在同一周纹丝不动,仓库本身声明不维护,真能跑起证明器的人(要 H100 加 280 GB 以上内存)很少。说明大部分 star 是"看到新闻、收藏一下、表示支持"。差异化的作用是给媒体和 HN 提供了值得写的数字和故事,真正决定能拿多少 star 的是 Anthropic 的官方渠道。

可见度与跟风

  • 可见度:已被广泛报道。官推 68.5 万浏览,HN 首页第 2,X trending 话题页,十多家科技和加密媒体报道。这是开源研究,不涉及收入。
  • 跟风:没发现 fork 改名或复刻项目(github 库按名称和描述查 flashprove 只有它自己)。反过来是同赛道的人在"蹭":Attestable 在 HN 帖里宣传自己,StarkWare、Mantle 借它为自家技术背书。

别人能借鉴的

  • 研究发布打包成"博客 + 技术报告 + 代码 + 形式化证明 + 可视化"一起放,并且在文中点名生态伙伴(Starknet、Mantle、StarkWare)。被点名的一方会主动转发,等于不花钱买了跨圈分发。
  • 给出一个和前作直接对比、好记的数字(0.02 到 110 tok/s),方便媒体拿去做标题。
  • README 里直接附"把这段话丢给你的 coding agent"的提示词,降低试用门槛,也顺带展示了 agent 原生的工程文档写法。
  • 反面教训:前作的署名没处理好,会在 HN 上被当场点名。

还不确定的

  • 博客发布前(10-30 到 11-03)的 star 没有观测;11-04 的 257 有多少是发布当天涨的,无法拆分。
  • VerInf 的抄袭指控没有核实。FlashProve 致谢里感谢了 James Petrie 的 VerInf,也有评论者(remcob)认为两者的技术栈完全不同。
  • 有多少人真跑过验证器或证明器,无数据。仓库只有 1 个 open issue,不接受贡献。
  • Anthropic 会不会把它接进自家 API 产品(比如给 Claude 回复附证明)?未见公开计划。

文章由 AI 根据公开数据和我们每天采集的数据写成,数字带出处,推断已标明