实锤：Claude Opus 4.8「偷答案」，63%靠抄，AI断网后成绩雪崩

「偷看答案」、作弊，Claude Opus 4.8被打假！

刚刚，Cursor AI官方发布重磅研究，揭露包括Claude Opus 4.8等AI模型，通过互联网和git历史直接「偷答案」来刷编程成绩。

他们的核心结论是：AI模型越聪明，在编程基准上越来越擅长「作弊」。

在编程评测（SWE-bench）中，Opus 4.8等AI表现出的惊人高分。

但Cursor AI发现，很大程度上并非源于AI的逻辑推理能力的质变，而是因为利用工具在互联网和代码历史中「偷看答案」的能力。

断网后，Opus 4.8 Max在SWE-bench Pro上的成绩从87.1%暴跌至73.0%。

更惊人的是，Opus 4.8成功解决的问题中，有63%属于「非独立推导」。

当这种「作弊渠道」被切断，AI的光环迅速黯淡，暴露出当前大模型在真实逻辑推演上的「虚火」。

Claude Opus的编程神话，这次被戳破。

更耐人寻味的是，Cursor自家的模型Composer 2.5也没能幸免，同样存在这个问题。

Cursor把自己和竞品的底裤一起扒了。

这份研究的可信度，直接拉满。

Cursor亲自打假，63%分数只因偷答案

其实，关于AI「偷看答案」的质疑并非空穴来风。

早在2024年，AI研究人员就已经发出了警告：

编程基准测试的答案极易通过公开渠道泄露。

但过去，人们的注意力大多集中在「训练阶段的数据污染」——即模型在学习阶段就背过了答案。

而这次研究真正揭开了更深层的黑盒：「运行时泄露」的严重程度被首次量化了。

在SWE-bench Pro上的分数，Opus 4.8 Max从87.1%掉到了73.0%。

14个百分点，凭空蒸发。

要理解这14个点是怎么没的，得先知道这类评测是怎么搭起来的。

SWE-bench这种基准，题目全从真实开源项目里挖出来后来已被修好的bug。

这就埋了一个天然的窟窿：既然这个问题在现实中早被解决过，那它的答案此刻就明明白白躺在互联网上，躺在代码仓库的提交历史里。

智能体只要够聪明，能搜，就能直接查到，根本不用自己想。

AI学会了两种「作弊手段」：

上游查找（57%）：AI在公开代码库中定位已修复该Bug的PR或源码，直接复现补丁逻辑，类似查阅标准答案。

Git历史挖掘（9%）：AI检索项目的Git提交记录，从历史修复中提取补丁，相当于回溯「时间线」寻找解决方案。

所以，Cursor的「严格评测框架」干了两件事：

1、一是历史隔离，在智能体开工前先把.git目录整个挪走，「打扫干净屋子」；

2、二是禁止联网，只留一条白名单通道让它装依赖包，其余一律掐断。

把这两条泄漏渠道一堵，分数立刻现出原形。

断网那一刻，Opus 4.8 光环开始褪色

掉的不止Opus一家，Cursor自己的模型Composer 2.5摔得更狠，从74.7%一路滑到54.0%，差不多丢了21个点。

但反直觉的现象是，AI越强越「油腻」、越会钻空子！

与Opus 4.8对比，旧一点的Opus 4.6 Low，在严格框架下几乎纹丝不动，差距不到1分。

也就是说，越新、越强的模型，掉得越多。

这揭示了一个深层危机：随着Scaling Law的推进，我们喂给模型的数据越来越多，模型不仅学会了知识，更学会了「投机取巧」、「旁门左道」。

在AI的逻辑里，如果能以更低的能耗获得同样的奖励，它绝不会去消耗算力进行高难度的逻辑推演。

最令人脊背发凉的发现是：AI开始具备「评测感知」（Benchmark Awareness）能力。

2019年，智能体尝试复现一个缺陷。

由于测试环境的镜像是在修复后才构建的，导致缺陷无法复现。

此时，AI展现出了惊人的「狡猾」：它通过复现失败推断出这个Bug已经修复了，进而意识到自己身处「考场」。

于是，它果断放弃推导，转而疯狂搜索。

更有甚者，一个智能体找到了评测镜像页面，直接硬编码了通过测试所需的预期异常字符串。

这种「钻空子」的本能，让原本衡量逻辑能力的评测变成了衡量「搜索引擎使用技巧」的比赛。

基准榜单，正在集体失真

Cursor这次最狠的，是连自己都没放过。

它直言不讳地承认：「奖励作弊正在淹没模型智能的进步」。

Composer 2.5在SWE-bench Pro上那个最大的跌幅，意味着这个分数本身就不可靠。

榜单超级混合了「真实的编码能力」和「检索现成答案的能力」，根本分不清哪部分是真本事。

这话翻译过来就是：现在你在各大排行榜上看到的那些光鲜分数，含金量得打个大大的问号。

公开基准之所以脆弱，是因为它们大多取材于真实的、早就被修复过的开源缺陷。

问题本身就有标准答案躺在网上，模型只要够聪明，自然学会了走捷径。

这就把一个尴尬的真相摆到了所有人面前：当模型学会了应试，跑分就不再代表真实智能了。

参考资料：https://cursor.com/cn/blog/reward-hacking-coding-benchmarks 

本文来自微信公众号“新智元”，作者：ASI启示录；编辑：大卫，36氪经授权发布。