什么是知识截止日期？ChatGPT知识截止日期解析

模型在某一天停止了阅读，而它自己并不知道是哪一天

语言模型是从训练开始前汇集好的一批固定文本中学习的。什么是LLM讲过训练的两个阶段；这里的重点是，两个阶段用的数据都有一个截止日期。这个日期之后发表的任何内容，模型里都没有。无论是选举结果、价格变动，还是关于模型本身的新闻。

厂商会在模型卡上公布这个日期，而且越来越多的厂商会公布两个。Anthropic列出一个“训练数据截止日期”，也就是最后一批数据的收录时间，还有一个更早的“可靠知识截止日期”，在这之前的内容覆盖足够密集，可以信赖。两者之间存在差距，是因为互联网写透一件事需要几个月：三月发布的东西，四月只有寥寥几篇报道，到九月可能已经有几千篇。一个七月训练出来的模型，对三月的事了解得很透彻，对七月的事却知之甚少。

模型自己也说不出这两个日期中的任何一个。它没有日历，也没有关于自己训练过程的记录；被问到“你的知识截止日期是什么时候”，它只会从训练数据里给出对这个问题最可能的答案，而这通常是它读到过的关于某个更早模型的日期。Anthropic公开的系统提示词会用明文告诉Claude它自己的截止日期，这恰恰说明如果不这样做，模型本身根本不知道。截止日期请以模型卡为准，永远不要以对话中的回答为准。

模型上线当天到底落后了多久，实测数据

训练需要几个月，评估和安全工作还要再花更多时间，所以模型一上线就已经落后了。下面这张图读取了八份模型卡：可靠或官方公布的知识截止日期，对比公开发布日期，以整月计算。

有两个规律很明显。OpenAI的旗舰模型落后得最多，GPT-4.1和GPT-5都是十个月，而Anthropic和Google一直维持在两到四个月。而且这个差距在服役期间只会越拉越大：GPT-4o在上线一年后仍然是ChatGPT的默认模型，那时它的知识已经落后了19个月。一个日常使用的模型，通常已经落后一年甚至更久。

以上日期均为各厂商自己公布的数据，来源是本页末尾链接的模型卡。AI模型时间线收录了本站追踪的每个模型的发布日期。

问它截止日期之后的事，模型会怎么做

它会照答不误。这才是问题所在。模型没有一个能返回“未找到”的查询步骤；它生成的是最可能的续写内容，而对于一个关于上个月的问题，这个续写是从训练数据中类似问题的模式拼凑出来的。问它截止日期之后发布的产品，它会描述出一个这类产品大概率会是什么样子。问它现在的价格，它会用现在时给出截止日期当时的价格。

什么是AI幻觉解释了为什么模型表现得自信而不是不确定，但过时答案有一个可以识别的破绽：答案通顺，但略显陈旧。模型名字会差一个版本，价格是去年的，所谓的“最新”功能其实是训练窗口期里的那个。过时的答案看起来并不像错误，它看起来像过去。

解法是搜索，对没有搜索功能的模型也管用

截止日期没法往后挪，所以办法是在回答时把最新的文本递给模型。有两种机制可以做到这一点。上传文档会把你的文本放进提示词里，模型据此作答。联网搜索检索网页，对开放网络做同样的事。两者本质都是“接地”，也正是什么是RAG所描述的那套机制：模型依然是在预测，只不过依据的是训练之后出现的材料。

在Whizi里，联网搜索默认开启，就在输入框里附件按钮旁边，而且适用于你选择的任何模型。这最后一点才是真正有用的地方。无论是Claude还是某个Llama模型：开关打开后，两者都能根据实时信息源回答关于本周的问题。这个开关给的是许可而不是命令，所以让它写一首诗不会触发搜索，而一个带日期的问题会。搜索本身不消耗额外积分，消息只按回答它的那个模型的积分档位计费，和不开搜索时一样。

有一点必须说清楚。搜索解决的是过时问题，解决不了可信度问题。一篇过时的博客文章和一个官方页面被检索到的概率是一样的，所以涉及价格或规格时，请打开引用链接核实一遍，重要的事情不妨再问一个开着搜索的模型对照一下。

先假设落后六个月，再判断问题类型

假设每个模型至少落后六个月，一个你已经用了一段时间的模型则可能落后一年甚至更久。然后再判断问题类型。如果答案取决于这条线之后世界上发生的事实，就打开搜索或上传资料。如果答案取决于对话中已有内容的推理，截止日期就无关紧要，搜索可以关闭。

查日期请看模型卡，而不是问模型本身。当模型主动说出“截至我最后一次更新”时，把这句话理解为模型在复述它的训练数据，而不是在报告一个关于自己的事实，之后的所有内容都要保持同样的警惕。