ai-model-fingerprint

该项目构建了一个基于随机数分布的AI模型指纹数据集，通过固定提示词（1-355间选数字）在17个主流大模型上采集响应，提取统计分布特征以实现模型识别与API真实性检测。核心特点是保存完整原始请求/响应、系统指纹、计费与延迟信息，并提供相似度矩阵、可视化图表及可复现的采集分析流程。适用于AI服务审计、第三方API合规性验证、模型版本追踪及大模型行为一致性研究等场景。