昨晚 r/ClaudeAI 最热闹的帖子不是什么新功能，是一个自称 Anthropic 内部 Mythos 级检查点的仓库，挂在 Hugging Face 上，账号名就叫 burner22，仓库名 numbat。
帖子里列的规格看着挺唬人：14 万亿参数，1224 个 MoE 专家，7.72TB 权重，772 个分片。原帖作者自己也留了个心眼，说目前还没有独立验证，问大家这是真泄露还是精心包装的假货。
评论区一开始也挺上头的，没多久风向就变了，变成了一场集体扒皮。说白了，大家不是不信有泄露，是这个仓库处处对不上。
先是架构。有人说这玩意儿就是公开开源设计的拼盘，DeepSeek-V3、Qwen3-Next、Kimi 这些的影子都能在里面找到，东拼西凑的痕迹太重。
再是硬件故事。仓库说模型被量化成了英伟达的 NVFP4 格式，评测却说跑在亚马逊的 Trainium2 芯片上。这就离谱了，格式和芯片根本不是一家，等于说用苹果的充电器给安卓手机充电还充上了。
训练日志更绷不住。时间戳显示有的检查点只用了 3 分钟，有的 8 秒就出一个，还有同一基准连续 7 次分数完全相同。这哪是训练，分明是现编的。
最狠的是真去查权重的人。原帖评论里有人只取了配置、索引和 tokenizer 做检查，没下载完整分片，结果发现权重在统计上就是合成噪声：归一化权重从第 0 层到第 114 层分布都一样，稠密投影矩阵就是教科书式的随机噪声。反量化的专家矩阵也一样，根本不是训练出来的东西。
还有个细节挺有意思。配置里说输出头不共享，实测 lm_head 和 embed 的相关系数有 0.89，顶奇异值也相同，等于换了个名字又贴回来了。门控参数在所谓 183 万步之后还停在初始化范围，这步数怕是注水注出来的。
所以版主置顶的那句提醒，引用一下原话：“DO NOT download this”。评论区不少人也在说同一件事：别下载，更别用 trust_remote_code=True 去跑这个仓库的代码。现在看着是普通 PyTorch，上传者随时可以改，账号还是 10 月 16 号刚建的 burner 号。
反正我是不会去碰 7.7TB 的东西的，硬盘也装不下。看看评论区扒皮，比下模型本身有意思多了。
