AI Briefing가짜 Anthropic 14T 'numbat' 모델, 랜덤 노이즈로 판명
The alleged 14T Anthropic "numbat" checkpoint on Hugging Face doesn't look trained: its weights regenerate exactly from name seeded random noise
·2026.11.03 16:30
핵심 내용
Anthropic 14T 모델로 유포된 'numbat' 저장소가 랜덤 노이즈임이 확인됐다
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- 'numbat' 저장소는 14T 파라미터 Anthropic 체크포인트로 유통되었으나, 텐서 이름의 SHA256 해시를 시드로 사용해 NumPy PCG64로 생성한 랜덤 노이즈와 비트 단위로 동일한 가중치를 포함함
- 감사 결과 772개 샤드 중 770개에서 162,246,496개 부호 비트가 모두 일치했으며, 잘못된 시드를 사용한 대조 테스트에서는 약 0.6%만 값이 일치함
- 통계 분석 결과 모든 깊이에서 노름 레이어의 첨도가 약 3인 반면, Qwen3와 DeepSeek V3와 같은 학습된 모델은 20에서 150 사이의 첨도를 보임
- 저장소의 README는 trust_remote_code=True로 모델을 로드하도록 지시하고 있으며, 이는 유효한 학습된 모델이 아닌 파일에 대한 보안 위험을 초래함
- 'numbat' 코드명은 3월 Claude Code 누출에서 유래했으며, 이는 가짜 체크포인트의 초기 확산에 기여한 것으로 보임
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