哪一款AI最可靠？研究揭Claude家族最老實：為何對LLM來說，坦承無知比「已讀亂回」更難？|數位時代 BusinessNext

哪一款AI最可靠？研究揭Claude家族最老實：為何對LLM來說，坦承無知比「已讀亂回」更難？

AI模型評比平台Artificial Analysis指出，多數LLM其實「猜錯比答對多」，而Claude 4.1 Opus因較低幻覺率領先。

重點一：依據 AA‑Omniscience 顯示，多數大型語言模型在高難度知識題上「猜錯比答對多」，僅三款例外；核心指標 Omniscience Index 以懲罰幻覺衡量可靠度。

重點二：在全知指數上，Claude 4.1 Opus因較低幻覺率領先；GPT‑5.1與 Grok 4則多靠較高準確率。

重點三：各模型在不同領域表現不一，沒有「一款通吃」。例如 Claude 4.1 Opus在法律、軟體工程、人文社科較穩

先進 AI 大模型雖然越來越強，但近期一份報告指出，在「少幻覺、敢承認不知道」這件事上，仍然是不及格。

第三方 AI 模型評比平台 Artificial Analysis 於 11 月 18 日公布全新基準「AA‑Omniscience（全知指標）」指出，在面對高難度知識題時，當前主流大型語言模型（LLMs）「猜錯比答對多」，僅有三款模型例外。

該評測以「Omniscience Index（全知指數）」為核心，採用加權懲罰幻覺（錯誤作答）的方法：答對加一分、錯誤且有作答扣一分、選擇不作答記零分，從而衡量「知識可靠度」，而非僅看正確率。

團隊強調，模型的嵌入知識對真實世界應用至關重要；在知識不足時，模型易做出錯誤假設。且即便有工具如網路搜尋輔助，模型也須「先知道該搜什麼」。例如，遇到「MCP」查詢時，不應錯把「Multi Client Persistence」當答案，而應辨識為「Model Context Protocol（模型上下文協定）」。

低幻覺的 Claude vs. 高正確率的 Grok／GPT

Artificial Analysis 指出，在整體「事實可靠度」（Omniscience Index）排名上，Anthropic 的 Claude 4.1 Opus 居首，其優勢主要來自「低幻覺率」。相較之下，OpenAI 與 xAI 的模型則以較高「正確率」拉升名次，但因更傾向在不確定時「冒險作答」，而非「不懂就閉嘴」，因此可靠度未達頂尖水準。

純以「正確率」衡量時，xAI 的 Grok 4 居首，OpenAI 的 GPT‑5 與 Google 的 Gemini 2.5 Pro 緊隨。Artificial Analysis 也提及伊隆·馬斯克近期披露 Grok 4「總參數達 3 兆」，暗示大模型規模與前訓練算力或許是支撐其正確率表現的因素。

值得注意的是，在「幻覺率」榜單上，Anthropic 三款機型包辦最低幻覺率前段班：Claude 4.5 Haiku 以約 26% 領先，Claude 4.5 Sonnet 與 Claude 4.1 Opus 分列其後。這也呼應評測核心觀點：高知識並不必然等於低幻覺；能否在不確定時「選擇不作答」是可靠度的關鍵。

知識量不等於可靠度！AI 懂更多，卻未必說得對

Artificial Analysis 團隊在報告中指出，AA‑Omniscience 涵蓋 6,000 題、42 主題、6 大領域（商業、人文與社會科學、健康、法律、軟體工程、工程與數學），並細分 89 子題（如 Python 資料函式庫、公共政策、稅務等），更細緻地刻畫各模型的強弱。

結果顯示： 各模型在不同領域輪流領先，並無「全能王」。 例如，Claude 4.1 Opus 在法律、軟體工程、人文社科領先；OpenAI 的 GPT‑5.1 在商業題表現最可靠；xAI 的 Grok 4 則在健康與「科學、工程與數學」領域居前。

這張熱力圖把各個 AI 在六個領域的「可靠度分數」做橫向比較。每一列是領域（法律、健康、商業、軟體工程、人文社科、理工），每一欄是一個模型。顏色已做「該領域內」的標準化：在同一列裡，最好的模型顯示為綠色，最差的是紅色，中間就落在黃橘色。

圖／ Artificial Analysis

另一個發現是，模型規模與正確率正相關，但不必然提升可靠度。

白話說，模型越大，代表知識量越多，所以在「正確率」排行榜表現亮眼；但由於「可靠度」看的是遇到不確定時會不會硬答、造成幻覺。因此，像 Kimi K2 Thinking 和 DeepSeek R1（0528） 雖然答對比例高，遇到不熟的題目仍可能胡亂作答，拉低了「全知指數」。

反過來說，Llama 3.1 405B 雖然不是最大的，但更懂得在不確定時不作答，幻覺率較低，整體「可靠度」因此勝過規模更大的 Kimi K2 款式。

結論：選用 AI 的建議，也是「誠實為上」

總結來說，AA‑Omniscience 的證據顯示：能在不確定時停手、降低幻覺的模型，才在真實場景更可靠；僅看準確率，會把「會猜」誤認為「會答」。因此，選擇模型時，應以事實可靠度、幻覺率與拒答行為為核心準則，並依領域差異做選擇。

最後，模型規模與準確率雖有正相關，但並不直接降低幻覺；縮減幻覺更依賴訓練與校準機制。基於此，企業在落地知識密集型任務時，應優先採用「校準佳、願意在不確定時拒答」的模型。

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資料來源：AA‑Omniscience、Artificial Analysis

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

三大現實痛點突顯，域名是新創跨出數位轉型第一步的關鍵

余若凡觀察，許多新創公司之所以未能及早佈局域名與數位資產，主要來自三個現實因素。首先是資金有限。對於初創立的新創團隊來說，創業初期事務繁雜、資金有限，許多團隊會優先把錢投入營運，對域名或網站架設常抱持「之後再說」的心態。其次，則是缺乏整體數位策略的構想。余若凡表示，許多新設企業或新創團隊少有在成立之初就規劃品牌的數位溝通路徑，更遑論導入數位品牌策略。

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