闭源大厂藏得住参数，但藏不住它脑子里的知识。

其实仅靠聊天，就能扒下 OpenAI 和 Anthropic 的底裤，估算出他们的模型体积。

李博杰利用 AI Agent 构建了“不可压缩知识探针（IKP）”，涵盖 1400 个问题，7 层稀有度的数据集，对近三年27 家厂商的 188 个大模型的“事实记忆”进行了持续测试，主要得出了以下三点洞察：

1、仅凭事实准确率，就能反推模型参数量，其中 GPT-5.5 ～9T，Claude Opus 4.7 ～4T，GPT-5.4 ～2.2T，Claude Sonnet 4.6～1.7T，Gemini 2.5 Pro～1.2T（90% 置信区间：0.3-3 倍规模）。

2、模型记住的是做出有影响力工作的人，而非发表了大量增量型论文的作者。

3、 事实容量不会随时间被压缩，目前还没见顶，参数越大装得越多。

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