Как можно выяснить, какая модель используется, не задавая об этом напрямую?

Определить, какая модель используется, особенно когда предлагается много разных моделей под одним интерфейсом, могут служить следующие подходы:

1. **Качество ответов**: Сравнивая качество и точность ответов, можно предположить, какая модель используется. Например, менее мощная модель может давать менее глубокие или более поверхностные ответы, содержать больше ошибок или фактических неточностей. Также стоит обратить внимание на сложность заданий — если модель не справляется с вопросами, которые требовали бы более глубокого аналитического мышления, возможно, это версия с меньшей мощностью.

2. **Стиль и формат ответов**: Разные модели могут иметь свои особенности в стиле написания и формулировках. Если вы заметили изменения в манере изложения, это может быть признаком переключения между моделями.

3. **Обширность и детализация ответов**: Вы можете задавать вопросы, требующие разных уровней детализации. Если на более сложные вопросы модель отвечает слабо или невыразительно, это может указывать на использование менее мощной версии.

4. **Тестирование на известных фактах и утверждениях**: Задайте вопросы, на которые вы знаете правильные ответы. Если модель часто выдаёт неверную информацию на известные факты, можно предположить, что используется менее сложная модель.

5. **Анализ множественных примеров**: Постепенное накопление информации о том, как модель реагирует на различные типы вопросов, может дать представление о её возможностях. Задавайте вопросы, которые требуют разного уровня креативности или критического мышления, и отслеживайте, где есть слабости.

6. **Попросить о разных подходах к одной и той же задаче**: Задавайте один и тот же вопрос с разными формулировками и смотрите на разнообразие ответов. Если ответы слишком схожи или есть отсутствие разноплановости в ответах, это может указывать на менее мощную модель.

7. **Проверка на специфические возможности**: Убедитесь, что характеристики, которые имеют более мощные модели, такие как способность строить логические выводы, сохранять контекст, подавать креативные идеи и так далее, активно используются.

Поскольку возможность точного определения модели может быть ограниченной, то данный подход, основанный на индуктивном анализе, может дать вам представление о том, какая модель может быть использована в конкретный момент.

придется неслабо поработать. 
 1) составить список вопросов, как сказали в комментах 
 вопросы обязательно должны быть характеризующими. то есть основная загвоздка именно в этом - на что ответит 400b и не ответит 8b. Признаки я тебе не выделю, тут нужна и фантазия и матчасть и время 
 2) собрать датасет, где на каждый вопрос есть несколько вариантов ответов (теоретически чем больше тем лучше) от каждой из сетей (то есть нужно делать это у официального поставщика, а не на том прокси, который тебя по твоему мнению обманывает) 
 3) "контрольная закупка" раз в "когда-тебе-надо" времени - бинарная классификация. 
 4) профит 
 
 в общем, объективно решение твоей задачи выходит по времени-нервам-прочим ресурсам дороже, тем ежемесячная подписка в течение полугода у любого официального провайдера модели.