Regression drift 係咩？點解唔可以靠「感覺」判斷

喺 production AI 系統入面，regression drift 可以理解做：一個模型、平台、prompt、工具、RAG 檢索流程，或者 evaluation harness 更新之後，原本過到嘅行為今日過唔到。

佢可以表現成答案質素變差、格式唔同、tool use 模式改變、budget 提早用完、token 數唔同，或者喺接近 context limit 時突然失敗。

但要小心：輸出唔同，唔一定等於模型能力退步。有時係真正品質 regression；有時只係 operational reproducibility 問題，例如 tokenizer 改咗、budget 設定變咗、timeout、檢索結果不同，或者測試框架本身變咗。

大方向證據：LLM drift 要警惕，但未能判勝負

較廣泛嘅研究確實支持「LLM 行為會變，要重新量度」呢個觀點。一篇研究 nondeterministic drift 嘅論文表示，它量化咗兩個 LLM 嘅 baseline behavioural drift，並指出 drift 可以喺唔同模型上以不同方式出現 。另一項關於 ChatGPT 嘅研究亦報告 GPT-3.5 同 GPT-4 喺短時間內出現 performance 同 behavior drift 。

呢啲資料足以支持：模型或平台更新後，應該重跑測試，而唔係假設行為固定不變。不過，佢哋並無量度 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 Spud 嘅特定 drift rate，更加不能證明其中一個較穩定。

Claude Opus 4.7：官方文件確認咗咩

Anthropic 表示開發者可經 Claude API 使用 claude-opus-4-7 。模型更新說明亦寫明 Claude Opus 4.7 引入 task budgets 同新 tokenizer 。

同一份說明提到，新 tokenizer 處理文字時，可能使用約舊模型 1x 至 1.35x 嘅 token，視乎內容最高約多 35%；而 /v1/messages/count_tokens 對 Claude Opus 4.7 回傳嘅 token 數，會同 Claude Opus 4.6 時不同 。

呢點支持一個窄但重要嘅結論：如果你嘅 workflow 依賴 token 數、budget threshold、context limit、routing rule 或成本估算，遷移到 Opus 4.7 後，即使 prompt 文字無改，系統表現都未必完全一樣 。

但呢個結論唔等於「Opus 4.7 有品質 regression」。Tokenizer 同 task-budget 變化可以影響系統層面嘅可重現性，但未足以證明模型本身變差。

GPT-5.5 Spud：今次資料可核實嘅其實好少

GPT-5.5 Spud 方面，今次資料明顯薄弱得多。提供嘅 OpenAI API 頁面係一個 GPT-3.5-turbo 文件 URL 嘅 Page not found，唔係 GPT-5.5 Spud 嘅官方來源 。一個討論 GPT-5.5 Spud 嘅次級來源亦指出，未有官方 GPT-5.5 發布日期、model card 或 API pricing 公布 。

呢個情況唔代表 Spud 實際能力好或差。它只代表：按今次資料，無法支持任何關於 Spud API 行為、更新節奏、tokenizer、regression 歷史或 reproducibility 嘅可靠判斷。

證據快照

團隊應該點測試模型更新

實務上，模型更新應當成 migration，而唔係 drop-in swap。重點係將「模型答案質素」同「基建／量度流程造成嘅差異」拆開睇。

一個最低限度嘅遷移測試應包括：

1. 記低完整測試表面。 保存 model identifier、prompt、system instructions、tool schemas、retrieval context、input files、image inputs 同 decoding settings。呢種做法亦符合 LLM 研究需要設計 reproducibility 同 replicability 嘅方向 。
2. 用同一批 cases 同時跑舊 setup 同新 setup。 Drift 研究支持持續量度模型行為，而唔係假設行為永遠 stationary 。
3. Opus 4.7 要特別加 token／budget 敏感測試。 因為 Anthropic 指出 Opus 4.7 token count 可同 Opus 4.6 不同，而且引入 task budgets，所以接近限制位嘅 case 要重算 token 再跑一次 。
4. 將失敗分類。 Budget cutoff、token-count shift、retrieval miss、harness timeout，同 reasoning-quality regression 係唔同問題，唔應該混埋一齊。
5. 避免用未核實模型傳聞，去同有文件嘅 API 目標硬碰。 除非資料入面出現 GPT-5.5 Spud 官方文件或穩定 API reference，否則關於佢 reproducibility 嘅說法都未有支持 。
6. 每次重大改動後都重測。 文獻支持 LLM 行為可能轉變，而 reproducibility 需要內建入 evaluation 流程，唔係事後補鑊 。

底線

目前最穩陣、最有證據支持嘅講法係：Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 Spud 之間，未有經核實嘅 head-to-head 證據可以判斷邊個更新後 regression drift 較低、reproducibility 較好。

Claude Opus 4.7 有 Anthropic 官方文件，亦有已知 operational changes，可能影響 token 或 budget 敏感 workflow 嘅重現性 。GPT-5.5 Spud 則喺今次資料中缺乏同等官方 OpenAI 證據；提供嘅 OpenAI API 頁面係 Page not found，而次級來源亦稱未有官方發布日期、model card 或 API pricing 。更廣泛嘅研究只係提醒我哋：LLM drift 同 reproducibility 問題真實存在，應該認真量度，而唔係憑感覺當無事 。

Regression drift 係咩？點解唔可以靠「感覺」判斷

喺 production AI 系統入面，regression drift 可以理解做：一個模型、平台、prompt、工具、RAG 檢索流程，或者 evaluation harness 更新之後，原本過到嘅行為今日過唔到。

佢可以表現成答案質素變差、格式唔同、tool use 模式改變、budget 提早用完、token 數唔同，或者喺接近 context limit 時突然失敗。

但要小心：輸出唔同，唔一定等於模型能力退步。有時係真正品質 regression；有時只係 operational reproducibility 問題，例如 tokenizer 改咗、budget 設定變咗、timeout、檢索結果不同，或者測試框架本身變咗。

大方向證據：LLM drift 要警惕，但未能判勝負

較廣泛嘅研究確實支持「LLM 行為會變，要重新量度」呢個觀點。一篇研究 nondeterministic drift 嘅論文表示，它量化咗兩個 LLM 嘅 baseline behavioural drift，並指出 drift 可以喺唔同模型上以不同方式出現 。另一項關於 ChatGPT 嘅研究亦報告 GPT-3.5 同 GPT-4 喺短時間內出現 performance 同 behavior drift 。

呢啲資料足以支持：模型或平台更新後，應該重跑測試，而唔係假設行為固定不變。不過，佢哋並無量度 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 Spud 嘅特定 drift rate，更加不能證明其中一個較穩定。

Claude Opus 4.7：官方文件確認咗咩

Anthropic 表示開發者可經 Claude API 使用 claude-opus-4-7 。模型更新說明亦寫明 Claude Opus 4.7 引入 task budgets 同新 tokenizer 。

同一份說明提到，新 tokenizer 處理文字時，可能使用約舊模型 1x 至 1.35x 嘅 token，視乎內容最高約多 35%；而 /v1/messages/count_tokens 對 Claude Opus 4.7 回傳嘅 token 數，會同 Claude Opus 4.6 時不同 。

呢點支持一個窄但重要嘅結論：如果你嘅 workflow 依賴 token 數、budget threshold、context limit、routing rule 或成本估算，遷移到 Opus 4.7 後，即使 prompt 文字無改，系統表現都未必完全一樣 。

但呢個結論唔等於「Opus 4.7 有品質 regression」。Tokenizer 同 task-budget 變化可以影響系統層面嘅可重現性，但未足以證明模型本身變差。

GPT-5.5 Spud：今次資料可核實嘅其實好少

GPT-5.5 Spud 方面，今次資料明顯薄弱得多。提供嘅 OpenAI API 頁面係一個 GPT-3.5-turbo 文件 URL 嘅 Page not found，唔係 GPT-5.5 Spud 嘅官方來源 。一個討論 GPT-5.5 Spud 嘅次級來源亦指出，未有官方 GPT-5.5 發布日期、model card 或 API pricing 公布 。

呢個情況唔代表 Spud 實際能力好或差。它只代表：按今次資料，無法支持任何關於 Spud API 行為、更新節奏、tokenizer、regression 歷史或 reproducibility 嘅可靠判斷。

證據快照

團隊應該點測試模型更新

實務上，模型更新應當成 migration，而唔係 drop-in swap。重點係將「模型答案質素」同「基建／量度流程造成嘅差異」拆開睇。

一個最低限度嘅遷移測試應包括：

1. 記低完整測試表面。 保存 model identifier、prompt、system instructions、tool schemas、retrieval context、input files、image inputs 同 decoding settings。呢種做法亦符合 LLM 研究需要設計 reproducibility 同 replicability 嘅方向 。
2. 用同一批 cases 同時跑舊 setup 同新 setup。 Drift 研究支持持續量度模型行為，而唔係假設行為永遠 stationary 。
3. Opus 4.7 要特別加 token／budget 敏感測試。 因為 Anthropic 指出 Opus 4.7 token count 可同 Opus 4.6 不同，而且引入 task budgets，所以接近限制位嘅 case 要重算 token 再跑一次 。
4. 將失敗分類。 Budget cutoff、token-count shift、retrieval miss、harness timeout，同 reasoning-quality regression 係唔同問題，唔應該混埋一齊。
5. 避免用未核實模型傳聞，去同有文件嘅 API 目標硬碰。 除非資料入面出現 GPT-5.5 Spud 官方文件或穩定 API reference，否則關於佢 reproducibility 嘅說法都未有支持 。
6. 每次重大改動後都重測。 文獻支持 LLM 行為可能轉變，而 reproducibility 需要內建入 evaluation 流程，唔係事後補鑊 。

底線

目前最穩陣、最有證據支持嘅講法係：Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 Spud 之間，未有經核實嘅 head-to-head 證據可以判斷邊個更新後 regression drift 較低、reproducibility 較好。

Claude Opus 4.7 有 Anthropic 官方文件，亦有已知 operational changes，可能影響 token 或 budget 敏感 workflow 嘅重現性 。GPT-5.5 Spud 則喺今次資料中缺乏同等官方 OpenAI 證據；提供嘅 OpenAI API 頁面係 Page not found，而次級來源亦稱未有官方發布日期、model card 或 API pricing 。更廣泛嘅研究只係提醒我哋：LLM drift 同 reproducibility 問題真實存在，應該認真量度，而唔係憑感覺當無事 。