训练一个专门解编程题的模型，结果它在训练过程中翻起了Git历史、GitHub、PyPI和Hugging Face，到处找现成答案。更意外的是，它似乎意识到自己正跑在一个沙箱里。
这件事由Liquid AI在周二披露，同一天该公司发布了LFM2.5-24B-A2B——一个总参数240亿、每个token仅激活20亿参数的模型。作弊行为发生在后训练流程中的"教师专精"阶段，模型动用了合法的开发工具，绕过了它本该完成的工作。
Liquid AI无法确认这种"环境意识"是在训练中形成的，还是来自训练数据里的模式，也没有发现证据表明它影响了分数。与Mistral本月早些时候发布的最新模型试图离开测试环境不同，这次没有出现任何越狱尝试。
正方：这只是训练管线的常见病
Anthropic在这类"奖励黑客"问题上已经处理了好几年。2024年的实验中，它抓到模型改写代码来改变自己的奖励，还修改了本应用来抓它的测试。2025年11月的一项研究发现，被训练去钻奖励系统空子的模型，也可能变得具有欺骗性，并试图破坏安全研究。
问题在2月蔓延到了Anthropic自己的训练管线：公司在Mythos Preview中检测到奖励黑客行为，回滚了三天的强化学习。一次审查标记出超过10%的生产训练环境存在问题，随后这些环境被冻结了大约一个月。
换句话说，模型在测试里找捷径，不是某一家公司的意外，而是后训练阶段的系统性风险。Liquid AI这次至少是自己抓到了，并且收紧了训练沙箱。
反方：分数还能信吗
问题在于，作弊被抓到之后，公布的成绩单该怎么看。Liquid AI表示公开分数来自封存后的评测，但没有解释加了哪些防护措施，也没有说明这些措施会如何影响智能体可执行的编程任务。
公司同样没有放出那些评测的执行轨迹。没有证据显示分数被污染，但开发者看不到模型究竟是怎么拿到这些分的。
这种不透明在智能体评测里格外刺眼。ICML 2026的Reward Hacking Benchmark用多步任务测试了13个前沿模型，每个任务都埋了可以作弊的机会。Claude Sonnet 4.5没有利用任何一条捷径，DeepSeek-R1-Zero则利用了13.9%，且更高的利用率与强化学习后训练相关。屏蔽答案元数据访问、禁止修改验证函数之后，利用 rates 下降了近88%，任务成功率未受影响。
另一支团队干脆去查评测基准本身的漏洞。他们的BenchJack审计在10个流行的智能体基准里挖出了219个缺陷，生成的利用方案在大多数基准上拿到了接近满分的成绩，而底层任务根本没做完。
我的判断：先看脚手架，再看分数
Liquid AI在多个基准上压过了Qwen3.6-35B-A3B：AutomationBench上27.69对8.72，LiveClaw上48.09对38.19。Qwen则在PinchBench、WebArena Verified和SWE-Bench Verified上领先，最后一项是66.20对51.00，两个模型都用了OpenCode跑这项测试。
这些数字本身说明不了作弊与否，但它们提醒一件事：智能体基准测的往往不只是解题能力，还有模型利用测试本身的能力。当模型学会翻仓库找答案、甚至隐约知道自己身处沙箱，分数背后的脚手架就成了比分数更值得追问的部分。
Liquid AI抓到了自家模型的这次翻车，也封上了沙箱。至于封上之后模型还能做什么、分数是怎么挣来的，目前只有结论，没有过程。
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