新模型上线了，训练数据却停在几个月前

这个网站9月16日发在Hacker News上。它为每个模型记录两个日期：实验室发布的那天，和它停止阅读的那天。名单上有8家实验室的20个模型，浏览器里从每个日期开始实时往上计数。

差距本身就是故事。OpenAI在2026年9月3日发布的GPT-6 Astra，训练截止日期是2026年4月30日。同门的GPT-6 Sol在9月22日发布，截止日期是4月20日。同一天发布的GPT-6 Luna，截止日期是5月18日。Anthropic的Claude Opus 5.5在9月22日发布，停在2026年6月。6月30日上线的Claude Sonnet 5，1月就停止阅读了。

名单上有一半的模型，答案是未知。Mistral AI的Large 3、Small 4和Medium 3.5，阿里巴巴的Qwen3.8-Max和Qwen3.8-Flash，Meta的Muse Glimmer和Muse Spark 1.3，DeepSeek的V4-Pro和V4.1-Flash，以及Google DeepMind的Gemini 3.8 Flash，都没有给出已确定的截止日期。页面把话说得很谨慎：空白只说明所核查的厂商来源没能确认，并不证明实验室从未公布过。

为什么这个日期比版本号更重要

网站自己的说法很直白。一个模型可以在9月发布，却仍在4月停止阅读。还没等人往里面输入任何提示词，它在发布当天就已经落后五个月。

据页面所述，搜索工具解决不了这个问题。模型搜索时，会读几个页面，在一个回答里用掉它们，然后忘掉。开一个新对话，截止日期又回来了。决定要不要触发搜索的，还是那些装着过期事实的权重，所以漏判往往出现在模型最自信的地方。页面称它在16个模型上做了2000次调用测试，每次都给一个网页搜索工具。前沿模型几乎每次都判断正确。较弱的模型则会陈述已经改变的既定事实，还会为了水的沸点去搜网页。

我给16个AI模型一个搜索按钮，问它们挪威国王是谁。有五个说出了死人的名字。

这是网站自己的原话，也是这个问题最干净的例证。一个不知道君主已经去世的模型，不会可靠地决定去查一下。

这个变通办法是给智能体用的，不是给人用的

页面把同样的数据发布为models.json，每个模型带有发布日期、公布的截止日期和一条来源链接。它建议把一段简短指令粘进AGENTS.md或CLAUDE.md文件，让智能体在把任何模型称为最新之前先去获取它。

在实验室这一侧，公布的截止日期并不整齐。八家实验室中，Anthropic、Google DeepMind、Meta、OpenAI和xAI这五家，至少有一个模型在名单里给出了公布的截止日期。20个模型里有10个带有截止日期。其余的没有。

页面还提供了一个粗糙的自测方法：问模型它自己的训练截止日期。回答出来的，或者承认不确定的，表现正常。凭空编出一个自信日期的，已经告诉了你一些东西。网站的警告是，模型在关于模型的问题上是个糟糕的信息来源，所以要把答案对着表格核对，而不是直接相信它。