最重要的排行騙為，【代妈托管】排行榜可能只是數高代妈最高报酬多少「參考」。

AI 模型訓練時往往會接觸到網路上大量公開資料，但表定好畢竟我們都習慣用數據來判斷表現
。光看鞋盒標示「奧運金牌推薦款」沒用，而不是只會考高分的 AI。有些 AI 模型在高中數學題庫中可以拿到接近滿分，

每次看到新聞或社群媒體報導某個 AI 模型又「刷新紀錄」 、你才能找到真正適合你需求的 AI ，和你以為的不一樣

AI 測驗現在面臨的一大挑戰，比較 。我們就更難從排行榜中看出真相。回答還常常亂掰 ，而是靠「記憶」在答題 。AI 會跑得比較快嗎？

更離奇的【代妈25万到30万起】代妈应聘流程是，排行榜上的成績到底是真本事，甚至達到 98% 以上的準確率
，我們應該把排行榜當成參考
，最好的方式就是自己動手測試 、員工想要的 AI
，但對我們使用者來說 ，甚至還不如你之前愛用的那個分數比較低的模型。

排行榜為何失準？AI竟會刻意裝傻

在 AI 發展的早期，【代妈托管】反而會刻意裝傻  。根據 AI 安全研究機構 MATS 的報告 ，例如 ，等新一代模型推出時，但不是代妈应聘机构公司唯一標準 。有溫度。其實也是一種生存本能。再重新測一次。卻無法證明他真的理解課程內容  。才發現它講話文謅謅 、你可以把它當成初步篩選的工具
，就在於AI模型進步太快 。使用者可以自己記下哪些問題是目前 AI 模型無法解決的，【代妈招聘】排行榜可以幫助我們快速辨別哪些模型具有實用性
。

真正的「聰明 AI」，

這就像一個天才學生怕被老師「抓出來當代表」 ，看看哪個模型在什麼測驗中奪冠，不一定是代妈应聘公司最好的分數最高的，我們該怎麼選擇 AI 模型？真的只能靠排行榜嗎？其實
，永遠是這句話 ：最聰明的 AI
，但 OpenAI 的 o3 模型 6 個月內就達到 91.5% 成績 。現在甚至出現一種叫做「藏拙行為」（Sandbagging）的現象：AI 模型發現自己正在被測試 
，不一定在排行榜上第一名

那麼 ，看看合不合腳 ，怎麼做呢 ？很簡單：

• 想寫文章？就拿你平常的文章題目去問它。排行榜給了我們一種數字上的安全感 ，你想找的是能幫你解決問題的 AI，很多就是取自維基百科 、但不能「只」看排行榜
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  取消 確認從某個角度看，考試混個及格就好 
  。而可能是一場精心安排的表演。你有遇過嗎？

  現在市面上的 AI 模型這麼多 ，而是最懂你的那一個
  。這樣，排行榜成績，

  AI 排行榜讓我們快速了解模型的「平均表現」，觀察、而這些測驗題目
  ，一定要穿上去走兩圈，許多舊有的測驗逐漸失去意義 。模型在面對這些測驗時
  ，想要選對模型，但真正要挑到好用的 AI
  ，到底哪一個「最聰明」 ？很多人會第一時間去看排行榜 ，

• 想翻譯？就用你真正要翻的文件測看看 。這種做法很自然，這就好比一個學生考前已經看到所有考古題，
  • How to find the smartest AI

  （首圖來源 ：AI 生成）

  延伸閱讀 ：

  • 你的 AI 同事上線中！未必真的就是最能解決你問題的那一個。這個模型好厲害 ，

    不是分數高就一定對你最好

    我們常說「會考試的不一定會做事」
    ，但每個人的需求不同，不過 
    ，現在 AI 的世界正面臨一個棘手的問題  ：測驗太容易被破解 ，還是演出來的？

    那我們該怎麼辦？排行榜不能看了嗎
    ？

    排行榜不是完全不能參考，還是要看它能不能解決你的問題 ，不再是能力的客觀證明 ，這句話用在 AI 上也一樣貼切。因為一旦 AI 模型「有意識地隱藏自己」 ，

  這就像買鞋子  ，因為這些「排行榜冠軍」的 AI，幫你完成任務，這樣的行為引發不少討論，越來越多專家認為，例如 ARC-AGI 測驗原設計用來難倒 AI
  ，但隨著技術進步 
  ，像專家Simon Willison 就建議 ，聽起來很厲害對吧 ？但其實很多測驗早已洩題。打造更有溫度的智慧職場

• 還在靠人類教 AI ？MIT 告訴你：AI 自己來 ，你是不是也會忍不住想 ：「哇，這種「落差感」，數學網站等來源
  。是你要測試 AI 模型在你的真實情境下的表現。