Claude/GPTの知識カットオフを探る：プロービングで見えた学習タイムライン

Exploring Claude/GPT Knowledge Cutoffs and Pre-Training Timelines

フロンティアモデルの学習過程を、API経由のプロービングで推定する試み。Wikipediaの日次事実クイズで各モデルの知識カットオフを測定し、GPT-5.6ファミリーがGPT-5.5とは別のチェックポイント（2026年2月末頃）に由来することや、Opus 4.7以降のAnthropicモデルが同じ学習ラン（2025年12月末カットオフ）に由来することを示す。また、モデルが自称するモデル名や日付から、学習データにユーザーのチャットが混入している証拠や、OpenAIモデルが他社モデルと誤認されにくい一方、AnthropicのSonnet 5がGPT-4と自称する傾向などを明らかにする。