Hugging Face 上有个模型，只用了 17 天，就冲到了 HF 有史以来点赞数第 10 的位置。
它叫 JEV-27B-VL，到我写这篇文章时，点赞数是 6879，排在它前面的是 Qwen3.8-27B、FLUX.1-dev、DeepSeek-R1、Kimi-K3 这些名字，被它甩在身后的，则有 Meta-Llama-3-8B 和 whisper-large-v3。
而它本身，是 AutoTrust 这个组织挂在 Qwen3.8-27B 上的一个 LoRA。
模型看起来还是真有人在用（的样子），ms-swift 已经做了适配，社区里也有人给它做了 GGUF 和 MLX 的量化版。
今天上午，开发者 realmrfakename 在 X 和 r/LocalLLaMA 上发了一串帖子，说该模型的这些赞是刷出来的。只需要点开点赞列表一看，发会现全是些「长得很像真人」的账号。
看到这串帖子，我便让 CC 去找一找：真的是有这个造假的嫌疑吗？
好在 HF 的点赞列表是公开的，一个接口就能把全部点赞账号拿到手，我拉下来的时候是 6878 个。
而 HF 的用户 ID 是 ObjectId 格式，一共 24 位十六进制，合 12 个字节：前 4 个字节是创建时间，中间 5 个是随机值，最后 3 个是计数器。
拿我自己的其中一个 HF 账号举例，账号 ID 前 8 位是 63e61318（后面的码了）：
把 0x63e61318 换成十进制，是 1676022552，这是从 1970 年 1 月 1 日零点开始数的秒数，换算过来，是北京时间 2023 年 2 月 10 日 17 点 49 分 12 秒。
这正是我注册 HF 的时间，和接口返回的注册时间分秒不差（这么一算，我在 HF 上也算是快四年的老用户了……）。
所以连每个人的主页都不用点开，就能算出这 6878 个账号分别是哪天注册的。
对照组我选了同期的几个热门模型，最主要的是 JEV-27B-VL 的底座 Qwen3.8-27B（17918 个赞），结果是这样的：
JEV-27B-VL 的点赞账号里，94% 是在模型发布前 60 天内、或者发布之后才注册的，Qwen3.8-27B 这个数字是 27%，google/embeddinggemma-2 是 18%，fishaudio/drama-3 只有 9%。
换个角度看，Qwen3.8-27B 的点赞者里有 72% 是今年 6 月之前就在 HF 上的老用户，JEV-27B-VL 只有 5%。
这些账号注册的时间，扎堆得非常集中，有点离谱。
7 月到 8 月初，这批账号每周新注册的只有个位数，到了 8 月中旬，一周突然注册了 773 个，那时 JEV-27B-VL 还要再过一个半月才发布……9 月 21 日这一天，就注册了 478 个。
所以我们可以大胆假设：号是提前养好的。
批量注册、放一段时间再拿出来用，玩法很老道啊！
这些账号单独看，还是非常地像真人的。
名字像是随机姓名生成器生成的，其中「Zachary K. Rivera」这种带中间名缩写的格式，在 JEV-27B-VL 的点赞者里占了 11.2%，对照组只有 0.1% 到 0.3%。
头像也是自己上传的，但 bio 却是 AI 味很重的「每天都在学 ML，热爱开源和好玩的模型」。
有点儿马脚的是：主页上关联的 X、GitHub、Bluesky 账号，要么名字对不上，要么根本不存在。
有些账号还会很逼真地给自己挂一个模型，这样能装得更像一点。realmrfakename 翻到的一个，是 142KB 的「hw1-generation」，config 里自己写着：
未经训练的 checkpoint，仅用于冒烟测试，不宣称任何 benchmark 成绩。
（装得非常诚实……）
作假就得做全套，所以得真实一点了！太容易就露馅可不行……
我（的 cc）从点赞者里随机抽了 250 个账号，又从 Qwen3.8-27B 的点赞者里抽了 250 个做对照，把主页逐个拉下来（中途还被 HF 限流了一次）：
JEV-27B-VL 的点赞账号里，90% 没有粉丝、也不属于任何组织，Qwen 的只有 7%。
bio 和样本里其他人一字不差撞车的，JEV-27B-VL 有 20%，Qwen 是 0。
“在做 AI 项目：transformers、数据集和微调”（Working on AI projects: transformers, datasets and fine-tuning.）这一句话，仅采样的 250 个人里就有 8 个在用
（连 bio 都舍不得多生成几条…… token 很贵吗？？？）
realmrfakename 在 Reddit 帖子里还贴了一份同组织 GEV-26B-Decide 的分析，随机抽了 1500 个点赞者，结果也差不多：29% 的人 bio 和另外至少 3 个人一模一样，知名仓库是 0% 到 2%。
这批账号也不只给一个模型点赞。
同一个组织下的 JEV-35B，点赞者里有 73% 也点了 JEV-27B-VL；GEV-26B-Decide、两个 GLM5.3-Flash 量化版、两个 Space，点赞者的注册时间分布都和 JEV-27B-VL 几乎一样。而这 6878 个人里，点过 Qwen3.8-27B 的只有 2%。
反倒是同组织里没上热榜的 JEV-27B（90 个赞）、JEV-9B 和 JEV-Gemma4，点赞者看起来就正常得多。
所以到这里，点赞数据是假的，可以说是必须实锤了。
当然可以怀疑，但坦白说，这个问题目前没有答案。
realmrfakename 自己也说，没法百分之百确定是谁干的。毕竟理论上，任何人都可以注册一批号去给别人的模型点赞，HF 也没有公开每个赞背后是谁在操作。
到我写完这篇文章，也还没有看到任何一方出来回应。
虽然 realmrfakename 觉得，几千个账号，每个都要过 hCaptcha 和 AWS WAF，再配上头像、bio 和假模型，这个成本显然不低。
但在我看来，这个成本其实并不高。
现在注册账号、填资料、传头像这些点来点去的活，以及过个验证码之类的事，只要你口才可以肯花点 token，Codex 秒秒钟就能完事（Claude Code 能力上行但性子有些执拗）。
头像可以让生图模型画，bio 让大模型批量写（虽然从结果看，写得也并不用心），那个 142KB 的假模型，更是几行代码的事。
这样算到每个号头上，大概也就是一点 token 钱，并没多少。
10 月 8 日，PR Newswire 上出现了一篇英文通稿，标题是《AutoTrust AI 的 JEV-27B-VL 登顶 Hugging Face 全球热榜，开放决策模型势头正劲》。
通稿里说，JEV-27B-VL 在当天的截图里排 HF 全球模型热榜第 1，同组织的 GEV-26B-Decide 排第 3，9 个仓库 30 天下载量合计 298 万。随后 Yahoo Finance、Macau Business、Manila Times 等站点原样转载，Yahoo 的页面上标着付费新闻稿：
通稿里倒是诚实写着：trending 排名衡量的是近期社区关注度，不是模型性能。
但不管刷赞的是谁，点赞把模型推上热榜，热榜截图写进通稿，通稿被新闻站转载，转载出来的东西，就成了「媒体报道」。
每一层都只看上一层给的数字，没有人回头去点开那几千个账号。
但别说，能找到 HF 点赞数这个小众口径，我还是非常之佩服背后的操盘手大哥，真的眼光独到。好比我记得某平台有个全站打赏排行榜又流量巨大，但其实没什么人打赏，于是有人花了点小钱便得到了巨额的流量……
而这种事，在 HF 上也不是第一次了。
今年 5 月，安全公司 HiddenLayer 发现一个冒充 OpenAI 的仓库，几乎逐字照抄了 OpenAI Privacy Filter 的模型卡，里面挂的其实是窃密木马，18 小时就冲到了 HF 热榜第一。
它的 667 个赞里，有 657 个来自符合机器批量命名规律的账号，Decrypt 的报道认为，24.4 万的下载量也几乎可以肯定是同样的手法刷出来的。
同一批人手上，还有另外 6 个冒充 Qwen3、DeepSeek 等模型的仓库。
需要注意的是，目前没有任何迹象表明 JEV 系列模型本身有安全问题，这里说的只是热榜这套机制。
其实不限于 HF，如果我们来看 GitHub，情况只会更夸张。
CMU、北卡州立大学和 Socket 有一篇发表在 ICSE 2026 上的研究，叫 StarScout，扫了 2019 到 2024 年 GitHub 的全量事件，找出了约 600 万颗疑似假 star，涉及 1.8 万个仓库、30 万个账号。
最严重的 2024 年 7 月，当月拿到 50 颗以上 star 的仓库里，有 16.66% 在刷 star。
刷 star 的大头是钓鱼和恶意软件仓库，然后才是 AI/LLM、区块链这几类。
价格也并不贵。
star 在十几个网站、Fiverr 和 Telegram 上公开卖，新注册空号刷的，一颗 0.03 到 0.1 美元，老号贵一些，要 0.8 到 0.9 美元一颗。
而另一头，据 Redpoint 合伙人 Jordan Segall 统计的 80 家开发者工具公司，拿到种子轮时 GitHub star 数的中位数是 2850，A 轮时是 4980。
按便宜的一档来算，只需花上 85 到 285 美元，就能刷到一家开发者工具公司拿种子轮时的 star 水平。
（其实除了拿融资，star 还可以用于找工作、吹牛逼……学会了吗？
比如如果你想吹自己有 10 万 star？
按 3 美分一颗算，也就 3000 美元，两万来块人民币就可以搞定了……但你获得的可能很多。
我感觉……我是不是也可以学习一下了？两万块我还是有的
模型榜单也一样。
Llama 4 发布时，Meta 拿一个「为对话体验优化过」的实验版去打 LMArena，排到了第 2。
后来 LMArena 把公开发布的那个 Maverick 拿来测，排第 32。
Cohere 等机构的研究者在《The Leaderboard Illusion》里还发现，少数几家大厂可以私下测很多个变体，只公布分数最好的那个，Meta 在 Llama 4 发布前私测了 27 个。
大厂尚且如此，更何况俗人你我。
star、点赞、热榜、榜单排名，是开源世界里最便宜、最好搞定的部分。再往上，到了融资的牌桌上，造的就是收入了。
今年 5 月，TechCrunch 有一篇报道，讲的是 AI 创业公司怎么「注水」ARR。
有 VC 说见过合同 ARR 比实际 ARR 高 70% 的公司；有公司的营销材料写 5000 万美元 ARR，实际是 4200 万；还有公司把一个为期一年的免费试点也算进了 ARR，董事会里大基金的 VC 是知情的。
Fortune 更早一点给这事起了个名字，引的是一位 VC 的原话：
这里面很大一部分，本质上就是 vibe revenue。
前几天，Hustle Fund 的投资人 Elizabeth Yin 发了一串帖子，说她最近老看到各种奇怪的算法：「20 个客户」其实是 20 个还在聊的人，或者免费 beta 的注册数；拿上线当天的数据线性外推年化收入；「大牌投资人参投」，其实对方只说过一句「听起来挺有意思」。
她还碰到过一个创始人，官网上写的客户数，是融资 deck 里的 10 倍左右。被问到时，对方的回答是：
我以为得夸大数字才能吸引客户，不知道官网上的数字必须是真的。
然后，就是暴雷了。
据 Bloomberg 报道，微软投过的 Builder.ai 告诉债权人 2024 年收入预计 2.2 亿美元，实际只有 5000 万左右，2025 年 6 月申请了破产。
2024 年以 14 亿美元估值上市的 AI 公司 iLearningEngines，今年 4 月前 CEO 和前 CFO 被检方起诉，指控公司「几乎全部」的客户关系和收入都是伪造的，公司在那之前已经破产。
而钱，还在继续。
据 Crunchbase 的数据，今年第三季度全球风投 1590 亿美元，AI 公司拿走了 1020 亿，占 64%，拿到 10 亿美元以上融资的公司有 27 家，创了纪录。
回头来看 JEV-27B-VL 那 6879 个赞，它是整件事里最小、最便宜的一环。
这是泡沫，还是表象呢？
至少表面上，一切都很美好。
我们每天打开 x 或其他内容平台，满屏都是好消息：谁的 ARR 又破了 1 亿美元，谁 A 轮刚融完两个月又融了 B 轮，谁的估值半年翻了三倍，谁又登顶了热榜……
这些好消息串起来的，是个一旦转起来就很难停下的飞轮。
第一环是造信号，star、点赞、热榜、ARR 口径。
第二环，信号进了 VC 的筛子。Redpoint 合伙人 Jordan Segall 在那篇文章里写道，很多 VC 会写内部爬虫，专门找增长快的 GitHub 项目，最常看的指标就是：
star
（所以前面那 10 万颗星，就是在这儿派上用场的……）
找到项目之后，再按 ARR 定价。
Theory Ventures 的 Tomasz Tunguz 统计过，在九个月里先后跨过 1 亿美元 ARR 的 Harvey、Legora、Sierra，估值分别约是 ARR 的 50 倍、56 倍和 100 倍，而他手上的 15 个数据点里，没有一家的收入经过审计。
按这个倍数，ARR 每多算 100 万美元，估值就能多出几千万，vibe revenue 为什么这么值钱，答案就在这儿。
第三环，大钱造王。大基金在一个赛道里挑一家重注，钱多到看上去已经赢了，企业客户也更愿意把大单签给一家「不会倒」的公司。Foundation Capital 的 Jaya Gupta 说：
两轮之间没有新数据，B 轮经常就在 A 轮之后 27 到 60 天。
第四环，账面回报。新一轮估值一出来，上一轮投资人手里的股份就按新价格重估，基金的账面回报跟着涨，这叫 mark-up，是行规，算不上造假。GP 再拿着这份好看的成绩单，去找 LP 募下一期基金。
PitchBook 的数据，美国 VC 基金的资产值过去一年涨了 21.6%，而真正以现金分回给 LP 的，只有资产值的 12% 左右。
第五环，钱绕一圈又回来。
融到的钱，花在了 API、云和 GPU 上，变成上游的收入；上游拿着这些收入和合同去融资，芯片厂和云厂商再把钱投回下游……
上个月，英国算力公司 Nscale 递交了招股书，Nvidia 在它身上同时有四个身份：股东、供应商、客户，外加数据中心租约的担保人。它签下的合同总额是 1034 亿美元，已经在跑的只有 26 亿。
（黄仁勋有公开否认这是“循环融资”。）
Chamath 前几天也说，他怀疑 AI 公司七八成的收入，来自其他同样拿了 VC 钱的 AI 公司。
第六环，找人接盘：上市，被大厂用股票高价收购，或者大厂付一笔「授权费」把创始人和核心团队挖走，留下一个空壳公司。Windsurf 的 CEO 和核心团队被 Google 这样挖走之后，据说最后几轮才加入的员工，一分钱都没拿到。
第七环，现金回不来。PitchBook 统计，2022 年以来，LP 从 VC 拿到的净现金流累计是负 1690 亿美元；以 5 亿美元以上估值退出的公司，相对上一轮的估值溢价，从 2021 年的 62.8% 跌到了 15.5%。
账面上每一轮都在涨，真到要把钱拿回来的时候，涨幅就只剩一成多了。
Bill Gurley 今年 3 月说过一句：
人们一夜暴富，就会有一大批人涌进来，也想一夜暴富。
而那几千个点赞账号，只是这个飞轮最外圈、最不起眼的一颗螺丝钉。只要这些数字还能换来钱和关注，就一定会有人专门去造它们。
HF 的点赞列表，任何人都能点开看，只是，几乎没有人会真的去点……
下次再看到哪个模型突然冲上热榜，不妨点进去翻两页。
对了，JEV-27B-VL 的点赞，从文章开始写到写完，又涨了 100 多。
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