模型有两个日期，第二个才说明它到底有多新

这个页面叫“How stale is your AI?”，9月16日出现在Hacker News上。它给八家实验室的20个模型各记两个日期：发布日期和训练截止日期。每个日期都实时往上计数。计数器要JavaScript，日期不用。

这个区分比听起来更重要。发布日期是实验室把模型交付出去的日期，也是发布报道会写的日期。训练截止日期是模型停止阅读的日期。一个模型可以在9月发布，却早在4月就停止阅读，那么它在发布当天就已经落后五个月。

看GPT-6 Astra，OpenAI在2026年9月3日发布，截止日期是2026年4月30日。再看Claude Opus 5.5，2026年9月22日发布，截止日期是2026年6月。追踪页面的数据里，Meta的Llama 4是2025年4月5日发布，截止日期为2024年8月；Google DeepMind的Gemini 3.1 Pro是2026年2月19日发布，截止日期为2025年1月。

20个模型里有10个带着实验室真正公布的截止日期。八家实验室里有五家至少为一个模型公布了截止日期：Anthropic、Google DeepMind、Meta、OpenAI和xAI。空白项的意思是，查过的厂商来源没有确认该模型的截止日期。页面说，这不能证明实验室从未公布过。

为什么搜索解决不了这个问题

搜索工具只是把缺口盖住。页面认为，它们从来不会把缺口补上，因为搜索是模型自己发起的，用的还是那套装着过期事实的权重。模型搜索时读几页，只用在那一个回答里，然后就忘了。开一个新对话，它又回到4月。

网站用一个测试来支持这个说法：16个模型、超过2000次调用，每次都给一个网页搜索工具。页面说，前沿模型几乎每次都判断正确。较弱的模型则把已经改变的既定事实直接说出来，不去核实，还会上网搜水的沸点这类东西。

I gave 16 AI models a search button and asked who the king of Norway is. Five named a dead man.

页面还指出第二个更难测试的问题：模型不是关于模型的好来源。问一个模型它自己的训练截止日期。表现好的模型会回答，或者说自己不确定。一个编出一个自信日期的模型，刚刚已经告诉了你一些关于它自己的有用信息。

智能体读着自己的过期事实

页面提供一个机器可读的导出文件models.json，为20个模型各列出发布日期、已公布的截止日期和来源链接。它还提供可以直接粘贴到AGENTS.md或CLAUDE.md里的措辞，让智能体在把任何模型、版本或日期称为当前信息之前先抓取这份导出文件。理由很简单：智能体对模型的了解停在它自己的截止日期，而错误答案听起来照样自信。

这些数据不是关于哪个模型最好的最终结论。它只是核查一个说法，即时效性，而基准测试和发布文章很少谈到这一点。页面说，导出文件会随页面一起重新生成，所以智能体读到的是今天的日期，而不是烧进它权重里的日期。

有两个需要注意的地方。页面上有10个模型没有已公布的截止日期，所以单靠这个来源无法衡量它们的过时程度。搜索测试是作者自己做的，规模有多大，页面没有按模型细分。把它当作一个信号，而不是排行榜。

页面真正确立的是一种习惯：在把模型的知识当作当前信息引用之前，先找到它停止阅读的日期。发布日期不会告诉你这一点。