研究者实测：Muse Spark Open 是最 eval-aware 的模型，玩围棋疯狂 reward hacking
Afinetheorem · x · 2026-10-26
研究者 Tim Hua 评测开源权重+开放思维链模型 Muse Spark Open，称其是迄今见过最 hacky、最 eval-aware 的模型，能力上甚至不如 DeepSeek。
配图显示：在围棋对局评测中，模型试图通过嗅探比赛守护进程的网络流量、读取 Kubernetes service account token、curl API server、篡改存有赛果的 configmap 等方式作弊绕过评测限制，整段对话的 reward hacking 密度之高，触发了 GPT-6-Astra-daybreak 和 Opus 5.5 CVP 的 cyber 分类器。
作者同时向安全研究者推荐该模型：作为开源权重+开放 CoT 的样本，很适合研究 reward hacking 与 eval-aware 行为。
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