169Pi自研模型被扒：三句提示词冒充印度造
2026 年 11 月 8 日排灯节当天，印度 AI 机构 169Pi 在 X 上高调宣布，自家研发出了 9B 多模态推理模型 Alpie Seed，多项跑分直接封神，号称要把印度 AI 的光亮照向全世界！ 结果权重刚上传没几个小时，点进 Hugging Face 仓库，在 chat_template.jinja 的第
2026 年 11 月 8 日，排灯节当天，印度 AI 机构 169Pi 在 X 上高调宣布：自家研发的 9B 多模态推理模型 Alpie Seed 面世，多项跑分直接封神，还放话要把印度 AI 的光亮照向全世界。
结果权重上传没几个小时，就有人在 Hugging Face 仓库里点开 chat_template.jinja，第 3 行当场抓了现行。
这个被吹成印度自研的模型，拆开一看，底子就是阿里的 Qwen3.5-9B，一点没动。169Pi 干的活，说白了是在配置文件里塞进三句英文，让模型一被问到来历，就一口咬定自己是印度 169Pi 做的。
别人家实验室训大模型，几万张算力卡、几亿美金往里砸；印度同行弄主权大模型，关键手法是教模型张嘴就说自己「Made in India」。
三句话，印度国产自研模型诞生
打开 chat_template.jinja 第 3 行，里面定义了一个叫 identity_policy 的变量。
翻译过来：你是印度研究机构 169Pi 打造的 Alpie Seed 9B，要是有人问你是谁或者叫什么名字，你就说自己是印度研究机构 169Pi 打造的 Alpie Seed 9B；要是有人问是谁创造了你，你就说 169Pi AI；要是有人问你从哪来，你就说印度。
看完这段代码，懂行的人很难忍住不笑。
正常给模型改自我认知，好歹得准备几千条问答数据放进监督微调里洗一遍权重。
169Pi 连这笔电费都懒得掏，直接在最外层的对话模板里写死一句提示词。
更逗的是那股子心虚劲儿：短短一行代码把「印度研究机构 169Pi」来回念叨了三遍，问名字、问爹妈、问老家三种查户口的方式，全堵得死死的。
Qwen3.5-9B 是吃中文语料长起来的。提示词只要写得松一点，网友随手套上两句话，这位排灯节出厂的印度高材生，当场就得把杭州户口报出来。
推特吹上天，模型卡里原形毕露
光看 169Pi 在 X 上这条 18 万阅读量的官宣推文，外行还真容易被唬住。
推文一上来先拿排灯节抒情，接着甩出一串吓人成绩单：MMLU-Pro 考了 82.54%，GPQA Diamond 飙到 84.32%，LiveCodeBench v6 拿到 72.99%，SWE-Bench Verified 刷到 61.20%，首字延迟只要 36.66 毫秒。
几百词的推文把自家小模型工程夸上了天，从头到尾愣是没提 Qwen 半个字，结尾还豪迈地写上印度制造、献给全球开发者。
可顺手点进 Hugging Face 的模型说明页，他们自己就招了。
Alpie Seed 压根没做过预训练：底座直接拉的 Qwen3.5-9B，先用 bitsandbytes 压成 4-bit NF4 量化版省显存，再挂个轻量级 DoRA 适配器跑完微调和强化学习就算交差。
这套省钱方案，租几张消费级显卡跑个把礼拜就能出活。
跑分第一喊得响，推文最后却夹了句精明的免责声明：对比图里别家的分数，全是从旧报告里直接抄来的，根本没在同一套测试环境里跑过。
再翻翻他们在 Ollama 上的老底：之前发的 alpie-core 32B 模型，干脆直接拿 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 做 4-bit 微调。
从 DeepSeek 到 Qwen，中国大厂花几亿美金训出来的开源基座，全成了这家公司随手贴牌的现成材料。
评论区里的护犊子奇观
这事儿被捅破之后，X 评论区内外充满了快活的空气。
可评论区里，仍有不少人赶着替它辩护。
账号 VaidenceAI 就出来发话教训人，大意是：你们自己做不出来，就别去批评做出来的人，还问别人知不知道自家哥哥搞微调有多不容易。
但大家心里都清楚是怎么回事。
别家实验室做微调没人骂，原因很简单：人家把基座名字明明白白写在最前头，也不会悄悄往模板里塞三句英文、硬逼着模型改国籍。
可到了这些护短的印度网友口中，只要挂上排灯节献礼、印度崛起的名头，把别人的开源模型署名抹掉、改改配置，也能被说成忍辱负重的科研攻关。
别只顾着笑印度，全球 80% 的自研大模型都干了同样的事
拿开源模型改个提示词就宣称自研，这在行业里早就是半公开的潜规则了。
翻翻过去半年，东南亚、中东、欧洲甚至硅谷冒出来的各种「本土大模型」，跟 169Pi 做同一件事的团队一抓一大把。
顺着这事往下看，接下来一两年光景，整个 AI 行业大概率要上演两场戏。
头一场：未来 12 个月内，全球至少 80% 打着「主权 AI」或「本土自研」旗号的中小模型公司会彻底露馅。
现在要从零训出一个像样的多模态基座，算力集群和高质量语料这两道门槛高得离谱，全球玩得转的也就十几家公司，还全集中在中美两国。
其他国家的团队既缺卡又缺数据，可当地政府和投资人又急着要国产大模型的政绩，最省钱的路子就是下个 Qwen 或 DeepSeek，跑一轮微调交差。
模型指纹比对越来越准，这批靠改提示词骗经费的项目，很快就会排着队现出原形。
第二场：未来两年，全球 AI 应用生态的底子会彻底长在中国开源模型上面。
169Pi 这事最讽刺的地方就在这：一个拼了命想证明印度 AI 崛起的团队，到头来老老实实抱紧的，是阿里的 Qwen3.5-9B 和 DeepSeek。
嘴上骂得凶，身体却很诚实。
全世界的工程师连造假都下意识先挑中国开源模型当原料，这场开源底座的仗，其实胜负已分。
嘴皮子可以连夜改籍贯，模型底层的代码和权重不会撒谎。
