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짧은 답변

이는 완전히 정상입니다. 이것은 모델이 가짜라는 뜻이 아니며, 모델 성능에도 영향을 주지 않습니다.LLM이 “어떤 모델입니까?”라는 질문에 답하는 내용은 본질적으로 신뢰할 수 없습니다 — 27개의 주요 LLM을 대상으로 한 체계적인 학술 연구에서는 약 26%가 “정체성 혼란”을 보인 것으로 나타났으며, 근본 원인은 모델 교체나 재포장이 아니라 환각입니다. Claude를 API를 통해 직접 호출할 때는 정체성을 고정하는 시스템 프롬프트가 없으며, 중국어로 물으면 중국어 학습 데이터의 영향도 추가로 받아 자주 본 이름, 즉 Qwen이나 DeepSeek 같은 이름을 “추측”할 수 있습니다.

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증상

전형적인 상황AWS 채널을 통해 Claude에 접속해 「당신은 어떤 모델입니까?」라고 물으면:
  • 어떤 때는 「저는 Claude 4.5입니다」라고 답합니다
  • 어떤 때는 「저는 Qwen입니다」라고 주장합니다
  • 어떤 때는 「저는 DeepSeek입니다」라고 말합니다
  • 특히 중국어로 질문할 때 이런 현상이 두드러지며, 실행할 때마다 답변이 바뀔 수 있습니다
핵심 관찰: 같은 모델이 일반적인 사용, 코딩, 기타 복잡한 작업에서는 매우 잘 동작합니다. 오직 「자기 식별」 답변만 혼란스럽습니다. 이는 문제가 모델의 능력이 아니라 「정체성 인식」에 있음을 보여줍니다.
공식 AWS 콘솔에서도 재현되며, 어떤 릴레이 채널과도 무관합니다이 현상은 AWS Bedrock 콘솔의 내장 추론 인터페이스(Playground / Chat) 에서도 쉽게 재현할 수 있습니다. Amazon의 공식 콘솔에서 Claude에게 직접 「당신은 어떤 모델입니까?」라고 묻기만 하면 됩니다. APIYI나 다른 서드파티 릴레이는 전혀 개입되지 않으며, Qwen이나 DeepSeek이라고 주장하는 동일한 답변을 볼 수 있습니다.이는 혼란스러운 자기 식별이 채널 문제가 아니라 업스트림 모델의 고유한 동작임을 직접 증명합니다. Bedrock 콘솔에서 재현 영상을 녹화해 두었습니다:
  • 📹 지원팀에 영상 파일을 요청하십시오: 아래 WeCom 지원을 추가하면 전체 재현 영상을 받을 수 있습니다
  • 📺 지원팀의 WeCom Channels 피드에서 시청하십시오: 데모 영상이 그곳에 게시되어 있으니 자유롭게 시청하고 댓글을 남기시면 됩니다

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근본 원인 분석

모델의 이름은 학습이 완료된 후에 부여됩니다. 가중치에는 “내가 누구인지”가 한 번도 들어 있지 않았습니다. API 요청의 model 매개변수는 서버를 위한 라우팅 정보이며, 모델 자체는 이를 전혀 보지 못합니다.공식 웹 앱(claude.ai)이 올바르게 답하는 이유는 모든 대화에 “당신은 Claude입니다”라고 알리는 숨겨진 system prompt가 주입되기 때문입니다. 직접 API 호출에는 기본적으로 그런 prompt가 없으므로, 모델은 학습 데이터에서만 “추측”할 수 있습니다.자세한 설명은 다음을 참조하십시오: LLM은 왜 자기 버전 번호를 알지 못할까요?
Qwen과 DeepSeek는 중국 인터넷에서 가장 많이 논의되는 모델입니다. 이들의 자기소개, API 예제, 채팅 스크린샷은 중국어 말뭉치에 과도하게 축적되어 있으며, Claude의 학습 데이터에도 그 말뭉치가 포함됩니다.정체성 고정이 약할 때(시스템 prompt가 없을 때) 그리고 질문이 중국어로 제시되면, 중국어 문맥에서 가장 “자연스러운” 완성은 이런 고빈도 중국 모델 이름 중 하나일 가능성이 큽니다. 이것이 영어로 바꾸거나 질문을 다시 표현하면 답이 달라지는 이유도 설명합니다.
2024년 체계적 연구 “I’m Spartacus, No, I’m Spartacus: Measuring and Understanding LLM Identity Confusion”은 주요 LLM 27개를 테스트해 약 **26%**가 정체성 혼동을 보인다고 밝혔으며, 근본 원인이 환각이며 모델 복사나 대체가 아님을 확인했습니다.반대 사례도 마찬가지로 흔합니다. 초기 DeepSeek 버전은 자신을 ChatGPT라고 주장했고, GLM은 자신을 Claude라고 주장했으며, Gemini는 특정 언어에서 다른 벤더의 모델이라고 주장한 적이 있습니다. 자기 식별은 결코 신뢰할 수 있는 정보가 아니었습니다.논문(방문하려면 복사): arxiv.org/abs/2411.10683
커뮤니티에서 널리 퍼진 이론은 다음과 같습니다. 벤더가 모델 가중치에 정체성을 굳이 넣지 않는 이유는 일부는 기술적으로 불필요하기 때문이고(웹 앱은 system prompt에 의존함), 일부는 느슨하게 정의된 자기 식별을 증류된 모델이 모방하기 더 어렵기 때문입니다.분명히 말씀드리면, 이는 커뮤니티의 추측이며 어떤 벤더도 정확한 자기 식별을 기능으로 약속한 적은 없습니다. 확실한 것은 어떤 주요 벤더도 bare-API 모델이 자기 이름을 올바르게 답할 수 있다고 보장하지 않는다는 점입니다.

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왜 혼란스러운 답변이 실제 베어 모델 동작과도 맞아떨어지는가

일관된 이야기가 필요한 것은 재포장된 모델뿐입니다

bare API를 통해 호출된 진짜 모델에는 정체성 prompt가 아예 없으므로, 그 답변은 자연스럽게 무작위적이며 언어 간에도 흔들립니다 — 오늘은 Claude 4.5이고 내일은 Qwen입니다.재포장되었거나 모델이 교체된 플랫폼은 정반대입니다. 노출을 피하기 위해, 이런 플랫폼은 종종 모델이 일관되게 “I am Claude”라고 주장하도록 강제하는 prompt를 주입합니다. 따라서 의심스러울 정도로 매끈하고 언제나 일관된 자기소개가 반드시 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다 — 반면 혼란스러운 답변은 오히려 정체성 주입이 없는 베어 모델의 동작과 일치합니다.다만 혼란스러운 답변만으로 진위를 증명할 수는 없습니다 — 아래의 신뢰할 수 있는 검증 방법을 참고하십시오.

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진짜 Claude를 사용 중인지 확인하는 방법

API 응답에서 model 필드를 확인하십시오

모든 API 응답 JSON에는 실제로 사용된 모델을 식별하는 model 필드가 포함됩니다:

호출 로그를 확인하십시오

APIYI 콘솔의 호출 로그에는 각 요청에 실제로 사용된 모델이 표시됩니다.

복잡한 작업에서 비교해 보십시오

자기 식별은 신뢰할 수 없지만, 성능은 거짓말하지 않습니다. 동일한 코딩 문제나 긴 컨텍스트 작업을 여러 모델에서 실행해 보십시오 — Claude의 코드 스타일과 추론 체인은 Qwen/DeepSeek와 뚜렷하게 다릅니다.

기술팀에 문의하십시오

아직도 의문이 남는다면, APIYI 기술팀이 채널과 모델 출처를 확인하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.

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모델이 자신의 정체를 올바르게 답하게 하는 방법

공식 웹 앱이 하는 방식과 정확히 같습니다. 요청에 시스템 프롬프트를 추가하면 됩니다:
APIYI 서비스 보장: APIYI의 Claude(AWS 채널 포함)는 공식 출처에서 전달되며, 요청은 그대로 전달되고 프롬프트는 주입되지 않습니다. 모델이 “자신이 누구인지 모르는 것”은 모든 bare-API 플랫폼에서 흔한 현상이며 채널의 진정성과는 무관합니다.

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관련 질문

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정체성 문제의 기본 원리

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올바른 모델을 어떻게 선택합니까?

각 모델의 강점과 활용 사례를 알아봅니다

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