今天的人工智能模型，虽然承诺创新和效率，但却带来了重大挑战。 _理解幻觉的程度影响结果的可靠性。_ 不断增长的错误潜力对企业和用户来说仍然令人担忧。这个现象，专家称之为，要求加强警惕和深入分析。 _性能评估对于评估其安全性变得至关重要。_ 最近的研究显示，某些模型存在显著的缺陷，影响回答的质量。随着人工智能渗透到各个领域，挑战愈加严峻，使得对这些工具的批判性审查变得至关重要。 _一个明晰的排名迫在眉睫，以便更好地预测风险。_
2025年7月人工智能模型的现状
根据Phare LLM基准，Meta的Llama 3.1模型以最低的幻觉率脱颖而出。这一表现使其成为最可靠的模型。相反，其他模型的整体表现揭示了令人担忧的结果。
模型性能排名
收集的数据表明，法国初创公司Giskard对语言模型进行了深入分析。Llama 3.1以85.8%的可靠性排名第一。其后，Gemini 1.5 Pro的得分为79.12%，而Llama 4 Maverick以77.63%位居第三。
结果还突显了其他模型，如Claude 3.5 Haiku和Claude 3.5 Sonnet，它们分别在第四和第六位，得分相近。尽管其迷你版本排在第十五位，GPT-4o在第五位表现良好。
低性能模型
在排名底部，初创公司Mistral的Mistral Small 3.1和Mistral Large表现低迷，分别位列第14和第15位。更令人担忧的是，由X开发的模型Grok 2未能超过61.38%，其对受限功能的抵抗能力得分仅为27.32%。
Phare LLM基准排名标准
Phare LLM基准根据四个不同的标准来评估模型。首先，抗幻觉性验证所提供信息的准确性。第二个标准，抗损害性，评估人工智能的危险或有害行为。
接下来，抗偏见性测试人工智能避免偏见的能力。这个测量包括处理以有偏见方式表达的问题的能力。最后，抗越狱性评估模型抵抗未授权访问禁用功能的能力。
对未来人工智能的影响
Llama 3.1和其他模型在排行榜上的位置强调了确保安全可靠的人工智能系统的重要性。必须更加关注表现不佳的模型，如Grok 2，以防止其不当使用造成的后果。
这个排名也突显了关于人工智能开发和评估方法的持续争论。用户对越来越高的性能的期待引发了重要的伦理问题。
对人工智能安全的担忧被提上议程，创造了对这些技术在各个领域影响的深入思考的空间。持续的警惕是必要的，以确保技术进步不会危及人工智能的可靠性和完整性。
2025年7月关于幻觉最频繁的人工智能模型的常见问题
2025年7月，哪些人工智能模型在幻觉方面最可靠？
根据Phare LLM基准，2025年7月最可靠的人工智能模型包括Llama 3.1、Gemini 1.5 Pro和Llama 4 Maverick，它们以较低的幻觉率而著称。
在人工智能模型的背景下，什么是幻觉？
在人工智能模型的上下文中，幻觉指的是人工智能生成不正确或不准确的信息的情况，通常是通过在其回答中创造不存在的细节来实现的。
人工智能模型是如何评估幻觉的？
人工智能模型的评估基于四个标准：抗幻觉性、抗损害性、抗偏见性和抗越狱性。这些标准用于估计其整体可靠性。
为什么Llama 3.1被认为是对抗幻觉的最佳人工智能模型？
Llama 3.1以85.8%可靠性的排名位居榜首，证明了其提供准确的信息的能力，同时避免了虚假元素的产生。
与其他人工智能模型相比，Grok 2的失败率是多少？
Grok 2是失败率最高的人工智能模型，只有61.38%的得分，这引发了对其可靠性的担忧，因为它有很多幻觉。
人工智能模型的幻觉可能对用户产生什么影响？
幻觉可能会误导用户，提供不当建议，甚至有害的信息，从而影响对这些技术的信任。
用户如何核实人工智能模型给出的答案的可靠性？
用户应始终将人工智能模型提供的信息与可靠来源交叉验证，并确保回答不包含虚构或错误的元素。
根据排名，哪些模型在幻觉方面表现最差？
在幻觉方面表现最差的模型包括Grok 2和GPT-4o的迷你版本，它们的可靠性得分低于70%。
