Anthropic hat FlashProve veröffentlicht, einen Open-Source-Prototyp, der mit Zero-Knowledge-Beweisen belegt, dass eine Antwort von bestimmten Modellgewichten stammt. Gezeigt wird das an Llama 4 Maverick; es ist ein Zwischenstand mit klaren Grenzen.
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Anthropic zeigt, dass sich beweisen lässt, welches Modell geantwortet hat, ohne die Gewichte preiszugeben, doch das Beweisen kostet 70- bis 95-mal so viel GPU-Zeit.
Anthropic hat ein Verfahren veröffentlicht, mit dem ein KI-Anbieter kryptografisch beweisen kann, dass eine Antwort wirklich von einem bestimmten Modell stammt, ohne dessen Gewichte preiszugeben. «FlashProve» heisst der Open-Source-Prototyp, den Anthropic laut eigenem Forschungsbeitrag am 2. November vorgestellt hat und über den TechCrunch am 3. November berichtete. Es ist ein Zwischenstand, kein Produkt: Einen Einsatz bei Anthropic oder anderen Laboren plant das Unternehmen laut TechCrunch nicht.
Das Prinzip ähnelt einer Signatur unter einer E-Mail. Der Anbieter legt sich vorab mit einer kurzen Selbstverpflichtung («Commitment») auf einen exakten Satz Gewichte fest. Zu jeder Antwort liefert er einen Beweis (technisch ein zkSNARK, ein Zero-Knowledge-Beweis) mit, dass genau diese Gewichte die Ausgabe erzeugt haben. Jeder kann das nachprüfen, ohne die Gewichte zu kennen. Nutzen soll das etwa gegen unbemerkten Modelltausch: Man könnte feststellen, ob ein Anbieter heimlich ein günstigeres Modell einsetzt als zugesichert.
Demonstriert hat Anthropic das nicht an einem eigenen Modell, sondern an Llama 4 Maverick von Meta, einem Mixture-of-Experts-Modell mit 400 Milliarden Parametern (in einer öffentlichen 4-Bit-Version). Laut Anthropic entstehen auf einer einzelnen H100-Grafikkarte rund 110 Token pro Sekunde Beweis. Das Nachprüfen dauert etwa 17 Sekunden auf einem Prozessor mit 24 Threads, ein Beweis für 1'024 Token ist rund 19 Megabyte gross. Der Preis: Das Beweisen braucht laut Anthropic 70- bis 95-mal so viel -Zeit wie das reine Ausführen des Modells.
Anthropic nennt die Grenzen selbst. Die Beweise gelten für eine Ganzzahl-Version des Modells bei deterministischer Textausgabe; zufällig gesampelte Antworten können abweichen. Der Kontext ist auf 1'024 Token begrenzt, bewiesen wird erst im Nachhinein im Stapel, nicht in Echtzeit. Seitenkanäle wie Zeitmessungen sind ausgeklammert. Code und Spezifikation stehen unter der Apache-2.0-Lizenz bereit; alle Leistungszahlen sind Herstellerangaben und wurden bisher nicht unabhängig nachgemessen. Die Architektur des Modells bleibt sichtbar, verborgen sind nur die Gewichte.
Wer KI-Dienste einkauft, etwa Banken oder Spitäler, will wissen, welches Modell wirklich läuft. Solche Nachweise könnten Verträge und Audits einmal überprüfbarer machen. Bis dahin bleibt FlashProve ein Forschungsbeitrag, den Anthropic ausdrücklich zur Weiterentwicklung durch andere freigibt.
Ein Forschungsteam zeigt, dass GPT-6 Astra Gewichte kleiner Netze lesen und bearbeiten kann, etwa Qwen3.5-0.8B von 7,9 auf 48,1 Prozent bei MATH-500. Zwei Kritiker sagen, das sei weniger neu, als der Beitrag suggeriert.