两个日期决定AI模型有多旧，20家实验室只有10家两个都公布

这个页面叫 stale.jock.pl，9月16日作为 Show HN 投稿出现。它的出发点很窄：一个模型可以在9月发布，但它可能早在4月就停止阅读了。所以在任何人敲下提示词之前，这道发布日期的落差就已经存在。同样的数据也以 models.json 的形式提供，供智能体抓取。

八家实验室里有五家至少为一个列出的模型公布了截止时间：Anthropic、Google DeepMind、Meta、OpenAI 和 xAI。页面上说，表格里的空白意味着所查的厂商来源没有确立截止时间，并不证明该实验室从未公布过。Mistral、Alibaba 和 DeepSeek 出现在表格中，所展示的模型没有确立的截止时间。

逐个模型看落差

OpenAI 的 GPT-6 Astra 于 2026 年 9 月 3 日发布，训练数据停在 2026 年 4 月 30 日，落差四个月。GPT-6 Sol 于 9 月 22 日发布，停在 4 月 20 日。GPT-6 Luna 发布日相同，停在 5 月 18 日。Anthropic 的 Claude Opus 5.5 于 9 月 22 日发布，截止时间为 2026 年 6 月；Claude Fable 5.1 于 9 月 1 日发布，同样是 2026 年 6 月。Meta 的 Llama 4 于 2025 年 4 月 5 日发布，截止时间为 2024 年 8 月。

表格里最长的滞后属于 Gemini 3.1 Pro：2026 年 2 月 19 日发布，截止时间为 2025 年 1 月，共十三个月。Mistral Large 3、Mistral Small 4、Mistral Medium 3.5、Qwen3.8-Max、Qwen3.8-Flash、Muse Glimmer、Muse Spark 1.3、DeepSeek V4-Pro 和 DeepSeek V4.1-Flash 都被列出，但没有公布截止时间，所以从这一来源无法为它们算出落差。

页面认为搜索工具解决不了这个问题。模型搜索时读几页，在一次回答里用掉，然后就忘了；开一个新对话，它又回到4月。搜索还必须由模型自己触发，用的还是那批存着过期事实的权重。网站声称做了一次测量，跨 16 个模型共 2000 多次调用，每次都给一个网页搜索工具。前沿模型几乎每次都能正确判断。较弱的模型则相反：答案已经改变，它们仍凭记忆回答已经定论的问题，却会为水的沸点去搜网页。页面还说，当 16 个模型被问到挪威国王是谁时，有五个说出了一个已经去世的人。

第二个数字为什么缺失

沉默背后有商业逻辑。发布日是营销事件，会有一篇发布帖。截止时间则是承认模型不知道什么。一家实验室一旦公布，就等于把在第一天衡量落差的方法交给了竞争对手和客户。结果是二十个里面十个。

页面给做智能体的人提了一个变通办法：在智能体本来就会读的 AGENTS.md 或 CLAUDE.md 文件里写上几行，告诉它在把任何模型、版本或日期当作当前信息之前先去抓取那份 JSON，并且在核对之前把所有带日期的内容都当作未经证实。导出的数据包含每个模型的发布日期、已公布的截止时间和一个来源链接，并随页面一起重新生成，所以智能体读到的是今天的日期，而不是它权重里的日期。这段文字就在页面上，可以直接粘贴。

明显的局限是，这个页面是一个模型对模型的叙述，它自己也这么说。它给出的核查单个模型的办法是直接问它训练截止时间是什么。表现好的模型会回答，或者说自己不确定。一个编造出自信日期的模型，已经告诉了你关于它自己的有用信息。在信任这个答案之前，先拿它跟表格核对。

页面上除了每个模型各一个的实验室文档链接之外，没有对这20个日期提供任何独立审计。任何要拿这些数字做发布决定的人，都应该点开那些链接，因为空白格正是最可能最先变动的。