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本地模型詐騙警示測試與 MoneyGate 攔截結果
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AI 綜述
2026年10月20日，DEV Community 報道一項本地大語言模型測試。作者以42項詐騙請求測試三款離線本地模型，請求涵蓋俄語、哈薩克語及混合語言。報道標題稱，MoneyGate 攔截42項詐騙請求。測試結果指出，在未設防時，Llama 3.1 8B 僅對10項請求發出警告，Qwen 2.5 7B及DeepSeek-R1 8B則各對2項發出警告。報道列出的數字分別涉及 MoneyGate 的攔截數，以及三款模型在未設防時的警告數。
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最新進展10月20日 11:18
最新報道稱，MoneyGate 攔截42項詐騙請求；三款未設防模型分別警告10、2及2項。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月20日
- DEV Community本地大語言模型測試顯示詐騙警示不足，MoneyGate 攔截 42 項詐騙請求
作者以涵蓋俄語、哈薩克語及混合語言的 42 項詐騙請求測試三款離線本地模型，未設防時 Llama 3.1 8B、Qwen 2.5 7B 及 DeepSeek-R1 8B 分別只警告 10、2、2 項。
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還沒有足夠的連續觀測數據，暫不繪製趨勢。