11款本地模型RAG抗污染实测：Llama最稳，Mistral翻车
arcandor · reddit · 2026-07-30
作者针对本地 RAG 场景中常见的“信息污染”问题，对 11 款主流本地模型（1B-12B）进行了深度实测，并探讨了推理时干预的效果：
- 抗虚假信息能力：在包含刻意植入错误信息的语料库中，模型表现与参数大小无关。Llama 系列（5-8%）和 Qwen3-2507 表现最稳，而 Mistral-Nemo-12B（45%）和 gemma-3-4b（32%）极易盲从权威上下文给出错误答案。
- 防御注入能力：面对 Prompt 注入攻击，常规的安全系统提示词极易被“忽略先前指令”击溃（拒绝率从 64% 暴跌至 8%）。相比之下，推理时干预机制表现稳定，即使面对被移除安全护栏的模型，依然能保持 44%-48% 的拒绝率。
作者指出，当前干预机制的主要瓶颈在于检测器能否准确识别恶意请求，而非后端的执行拦截。
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