如今，基础模型无处不在，为聊天机器人、代码助手和地理空间模型等各种 AI 工具提供支持。但随着基础模型改变越来越多的商业领域和我们的日常生活，值得一问的是：我们真的了解它们是如何构建的吗？

这正是斯坦福大学基础模型研究中心所关注的问题，该中心今天发布了第三份年度基础模型透明度指数（FMTI）报告。IBM 于 2024 年将其 Granite 模型开源，但仅靠开放并不总能等同于对开发者和终端用户的透明。FMTI 根据 100 项不同指标对主流基础模型的透明度进行评分，包括数据来源、风险评估、开放权重、外部可复现性、事件报告协议和数据使用政策。斯坦福团队按照其评分标准对主要 AI 公司的模型进行了评分，并在 FMTI 发布前给予各公司对评级作出回应的机会。

斯坦福今年审查了 13 家公司的模型，当所有领域的得分汇总后，IBM Granite 3.3 以明显优势胜出，在 FMTI 上得分 95%——领先第二名 23 个百分点，比 41% 的平均分高出 54 个百分点。

在透明度的 15 个主要维度中，IBM Granite 有 10 个维度获得满分 100。这些类别包括数据获取、计算和下游缓解措施。

对 IBM 而言，将透明度融入模型核心不仅是道德决策——也是明智的商业选择。就像全球企业在供应链方面做出的任何其他决策一样，公司希望确信他们可以信任所购买产品中的内容。IBM 的模型默认透明。FMTI 的结果支持了这一趋势，表明 B2B 模型往往更加透明。

尽管 IBM 遥遥领先，但今年的平均分下降了 17 分，表明其他顶级 AI 公司的透明度有所降低。“我认为这很能说明问题：今年当其他公司退缩时，我们进一步拥抱了透明度，”IBM 院士 Kush Varshney 说道，他负责领导 IBM Research 的 AI 安全工作。这方面的数据非常鲜明：IBM 在数据属性领域获得满分 100，而其他八家公司得分为零，该类别平均分仅为 14。

除了整体得分下降之外，FMTI 报告还揭示了另一个趋势：2025 年提交自身透明度报告的公司数量仅为 2024 年的一半。基础模型研究中心自行收集了其余数据。

FMTI 今年进行了更新以反映该领域的变化，新增了关于 AI 智能体信息检索能力的标准，并首次纳入了中国公司的模型。FMTI 捕捉了开放性的细粒度方面，不仅包括公司对其模型提供的访问量，还包括访问的性质，该指数背后的团队写道：“例如，补贴访问使第三方能够对模型风险进行研究，而智能体协议则实现了智能体之间的互操作性。”

IBM 是与斯坦福合作提供其模型信息的公司之一。在我们提交 Granite 3.3 数据之后，IBM 发布了 Granite 4.0 系列模型，即 IBM 语言模型的下一代产品。这些新模型以宽松的 Apache 2.0 许可证开源，是全球首批获得 ISO 42001 认证的开放模型。这些模型还经过加密签名，确保其符合国际公认的安全、治理和透明度最佳实践。

斯坦福另一个研究团队 Hazy Research 实验室最近的一项研究表明，开放的 Granite 4.0 Tiny、Micro 和 Small 模型在消费级硬件上运行时，能够极其出色地处理许多 AI 任务。在他们看来，像 IBM Granite 4.0 系列这样的模型指明了 AI 行业的发展方向。

“就像我们大多数人不愿意在不知道成分的情况下吃喝东西一样，各行业和领域的企业应该坚持其大语言模型的透明度，”Varshney 说道。“IBM Granite 体现的是从农场到餐桌的理念。”

转载声明：本文为转载整理，原文版权归原作者及原站点所有。

原文来源：IBM Research Blog

原创地址：https://research.ibm.com/blog/ibm-granite-tops-stanfords-list-as-the-worlds-most-transparent-model