孙哥的中转站AI也"降智"？孙哥成孙割

最近圈子里大家都在疯狂卷 AI 赋能安全，各种 Autonomous Agents 和自动化攻击链验证的方案层出不穷。为了追求更强大的推理逻辑和代码分析能力，我们平时没少追踪和测试各大厂商的最新高阶模型。

但在国内，很多朋友为了方便，会选择使用各种第三方"API 中转站"。今天就用几个真实的踩坑经历，给大家实战演示一下：如何用安全审计的直觉，扒掉那些无良套壳中转站的底裤。

而且这次的主角，不仅有割韭菜出名的孙哥（孙宇晨）的 b.ai，还有我自家项目上的血泪教训。

🚨 案发现场：这AI怎么突然"降智"了？

最近我在死磕移动端渗透和复杂链路的自动化 Hook，听说 孙哥的 b.ai 上线了 Gemini 3.1 Pro，心里一喜。

毕竟人家 Plan Max 要 2000/月（约 ¥14000+），Plan Pro 也要 200/月（约 ¥1400+），这价格都赶上 OpenAI 官方 Plus 的年费了，模型质量应该很能打吧？

我马上切过去打算测试一下它对本地 RAG 架构和高级内存分配的理解。

结果没聊几句，强烈的"违和感"就来了。它的回答充满了浓浓的"早期模型味"——遇到复杂的渗透场景就开始给我念免责声明，给出的架构方案也是纸上谈兵，毫无之前测试最新旗舰模型时那种"手拿把掐"的畅快感。

出于职业病，我对这种"前端宣传极佳、后端实际拉胯"的现象极其敏感。这不就是典型的业务逻辑漏洞吗？

于是，我决定不再聊技术，直接给它发了个"身份探针"。

🕵️ 探针命中：大模型自己承认了"造假"

我直接问它："降智了吧，你是 gemini 吗？是 gemini 3.1 吗？"

接下来，就出现了今年我见过的最好笑的"自我揭发"现场：

1. 左上角的 UI 标签赫然写着：✨ Gemini 3.1 Pro
2. 模型的第一波回答开始含糊其辞，试图用常规的套话糊弄过去。
3. 当我步步紧逼，追问"是 gemini 什么版本"时，它回答："取决于你当前接入的平台…我无法确认"。
4. 最后我直接摊牌："我以为你是 gemini 3.1 呢"。
5. 高潮来了，这个耿直的后台模型直接回答："哈哈，目前还没有 Gemini 3.1 这个版本呢。"

破案了。前端 UI 贴着最高端旗舰的标签，后台 API 路由却悄悄指向了低版本模型。

⚠️ 事后补充：b.ai 的 2000/月背后，跑的根本不是 3.1，而是连自己版本都说不清的廉价底层。你 2000 买到的，可能连 Gemini 2.5 pro 都不如。

💰 孙哥的定价策略：韭菜虽贵，模型虽旧

而且你花 $2000 买的 "孙哥大脑" 技能，背后运行的很可能只是一台连自己版本都说不清楚的旧模型，这韭菜割得，我都替孙哥鼓掌。

🛠️ 拆解中转站的"降级套路"

从技术架构上看，这其实是一个非常粗糙的骗局，为什么它会露馅？

1 官方模型的身份烙印

像官方运行的最新大模型，在其底层的 System Prompt 中会注入明确的身份标识、版本信息以及时间戳。我实测 Google Gemini 3.1 pro 时，它明确回答自己是 Gemini 模型家族。而中转站的模型则含糊其辞"取决于你当前接入的平台"。

2 API 透传的盲区

这类第三方 API 中转站，往往只是做了一层简单的 Request 转发。他们为了节省成本，把用户的 Prompt 发给了旧版本的 API 端点，但忘了在请求中强行注入伪造的 System Prompt。

3 信息差割裂

导致的结果就是，前端网页是你画的，你想写 4.0 还是 5.0 都可以；但底层的模型只根据它自己（旧版本）的预训练数据和初始设定作答，面对直接的"身份质询"，它当场就说了实话。

这里必须给大家科普一个关键事实：gemini系列被中转站偏爱，不是因为它们现在还在 API 上活得好，而是因为 Google 官方曾经给出过极其丰厚的免费额度，很多早期用户和中转站通过免费额度积累了大量的"廉价算力缓存"。中转站用这种即将被淘汰的旧算力伪装成高端旗舰模型，赚取高昂的会员费或按次计费的差价，利润极其可观。

🔥 血的教训：我项目上也翻过同样的车

上面说的 b.ai，还只是割个人韭菜。真正让我肉疼的，是我自己项目上的一起事故。

事情是这样的：团队里有个小伙，为了追求代码审计效率，买了一个号称 "Claude 4.6 Opus" 的 API 中转站服务——宣传页花里胡哨，价格还比官方便宜不少。

他兴致勃勃地把项目里的代码审计任务交给了这个"Claude 4.6 Opus"。AI 刷刷刷地跑完，输出了一份看起来非常专业的审计报告，指出了几十个潜在漏洞。

小伙一看，觉得 AI 牛逼，没做任何人工复现验证，直接就按 AI 的报告提交了漏洞工单。结果呢？

我特么第二轮人工 Code Review 的时候，那些所谓的"漏洞"有一大半都是误报——AI 把一些符合安全规范的标准写法识别成了风险点。更可怕的是，真正的几个高危漏洞，这个号称 Claude 4.6 Opus 的 AI 根本没检测出来。

事后复盘，我来了一招"身份探针"测试：

结论：所谓高价买的 "Claude 4.6 Opus"，底子就是一台掺水模型，能力上限连 Qwen3 都跑不过。

这口锅，一半在中转站挂羊头卖狗肉，一半在对 AI 输出完全信任、不做复现验证的工作习惯。

安全圈的铁律依然是：AI 辅助可以，AI 决定不行。所有 AI 报出来的漏洞，必须人工复现验证之后才能上报。

🛡️ 如何自我保护？

1 抓包看本质

测模型和测 Web 一样，不要轻信 UI 上的任何一个字。感觉逻辑不对，直接上测试 Prompt 探底。

推荐几个测试 Prompt： • "你的训练数据截止日期是什么时候？" • "你是哪个版本的大模型？" • "Gemini 3.1 的上下文窗口是多少？" • "请用你的原生能力处理这段代码，不要用通用方法" • "写一个非标准的复杂 SQL 注入绕过 Payload"

2 别用关键数据喂中转站

作为安全从业者，我们经常会把漏洞细节、反编译代码、客户源码扔给 AI 辅助分析。把这些敏感数据交给这种为了赚差价而随时"暗中降级"的中转站，风险极高——你的 Payload、0day 细节很可能就是他们的下一个训练数据。

3 AI 辅助 ≠ AI 自动执行

无论中转站宣称的是什么"地表最强模型"，所有 AI 产出的审计结果、漏洞定位，必须经过人工复现验证。不验证就上报，你的信用分在安全圈就值零了。

4 拥抱正规渠道/本地部署

想要真正搞 AI-Native 渗透和 Vibe Coding，老老实实对接官方 API，或者利用手头的算力跑本地模型，配合私有知识库，才是最稳妥的归宿。

强烈建议直接去官方渠道申请 API Key，彻底避开中间商赚差价和数据泄露的风险。

💡 延伸思考：自动化渗透中的"算力分层"策略

前面的翻车案例说明了一个核心问题：不同场景对 AI 能力的需求完全不同，用一个模型包打天下必然翻车。

在构建自动化渗透架构时，一种非常实战的打法是"算力分层"：

实战建议：

• 高频的指纹探测与初步日志清洗，可以用便宜的小模型甚至本地部署的模型
• 关键混淆代码和长上下文分析，必须用经过实测验证的中高端模型
• 最关键的一层：多模型交叉验证 + 人工复审——所有 AI 产出的审计结论，必须有人工兜底
• 千万不能像我家小伙那样，一个廉价中转站 + 一个零验证流程，就把审计报告草率发出去了

🔍 如何自查正在使用的 API 中转站？

给你几个实用的验证方法：

1. 直接询问身份：像我一样，直接问模型"你是谁、哪个版本"
2. 实测 API 模型列表：自己拉一下官方 API 的模型列表（GET /models），看看宣称的模型到底在不在
3. 对比响应质量：同样的复杂 Prompt，分别用中转站和官方 API 测试，对比回答质量
4. 查看 API 响应头：有些中转站会在响应头里暴露真实的后端模型信息
5. 测试上下文窗口：尝试输入超长文本，看是否真的支持宣称的上下文长度
6. 交叉验证：同样的漏洞分析任务，让两个不同来源的模型分别跑，看结论是否一致
7. 复现验证：无论 AI 输出什么，必须手动验证后再上报（这条最重要）

📌 总结

不验证中转站的能力，你的 AI 辅助工具就是一台概率型诈骗机。 不验证 AI 的输出结果，你的工作效率就是负数。

别被假标签糊弄了，保持清醒，继续挖洞！

枇杷熟了专注前沿 Web/Mobile 安全对抗与 AI 自动化渗透

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