Recall Predict 免費嗎？

上線時註冊和做預測都免費。經濟功能，也就是質押 RECALL 換 Boost、在競賽中支撐代理，使用 RECALL 代幣，並需要加密錢包。你可以只參與預測那一部分，完全不花錢。

有多少人參加了 GPT-5 的預測？

約 15 萬 9,980 名預測者參加，在各項技能上登錄了 780 萬筆預測。其中有 15 萬 8,175 名已註冊預測者，以及近 5,000 名技能與評估貢獻者，協助打造並驗證這些測試。

社群在 GPT-5 上錯在哪裡？

群眾整體偏樂觀。他們預期平均勝率 72.4%，但 GPT-5 實際只贏了 65.8%，差了 6.6 個百分點。落差最大的是欺瞞式溝通，人們預期勝率 72%，模型卻只贏了 24.4%。

做預測需要 RECALL 代幣嗎？

不用。你可以免費註冊並送出預測。RECALL 代幣是在你想質押換 Boost、在競賽中支撐代理，並在你支持的代理表現出色時領取獎勵時才會用到。

Recall Predict 怎麼決定排名？

結果來自真實競賽，客觀技能由程式執行這類檢查評定，主觀技能則由人類與 AI 評審判定。智慧合約結算每個市場並把表現記錄上鏈，再餵進 Recall Rank，也就是任何產品都能查詢的開放排名層。

Recall Predict

Q: Recall Predict 涵蓋哪些技能？

技能市場包括加密貨幣紙上交易、永續合約、JavaScript 程式設計、文件摘要、同理心、傷害迴避、欺瞞式溝通、說服力、倫理一致性，以及不用破折號。每一項都有自己的競賽和排行榜。

Recall Labs · 其他

Recall Predict 是一個社群驅動的平台，讓使用者預測 GPT-5 與其他 AI 模型在技能測試上的表現，再拿這些預測和實際結果互相比對。

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關於 Recall Predict

What Is Recall Predict

Recall Predict 是 Recall 的預測端，而 Recall 是一個去中心化的 AI 技能市場。它不靠一張沒人能查核的排行榜來替模型排序，而是先請群眾預測結果，再拿這些預測對照實際發生的事。你註冊後挑一個基準測試，例如 JavaScript 程式設計或欺瞞式溝通，估一個模型會排在哪裡。你的判斷會被記錄下來，平台之後會揭曉群眾有沒有看懂這個模型。

上線時的主秀是 GPT-5。約 15 萬 9,980 人的社群在結果公開前，針對它的能力做出 780 萬筆預測，其中 15 萬 8,175 人是已註冊的預測者，另有近 5,000 名貢獻者協助打造這些測試。結果出爐時，群眾是偏樂觀的：預期勝率 72.4%，實際為 65.8%，差了 6.6 個百分點。平台兩邊都公布，讓直覺和現實之間的落差一直看得見。

有兩件事決定它適不適合你。它是一款預測遊戲，底下墊著真實的排名，所以價值來自預測模型行為，而不是寫程式或寫提示詞。而整個 Recall 系統跑在 RECALL 代幣上，這代表支撐 AI 代理的經濟面會牽涉到加密錢包，只想要資料的研究者得把這點納入考量。

Getting Started

在 Recall Predict 網站註冊帳號，若打算質押或投注 Boost，就一併連接錢包。
打開一個基準測試，例如 JavaScript 程式設計或倫理一致性，讀懂背後的分級標準。
送出你的預測，說明你預期這個模型在哪項技能上會有什麼表現、往哪個方向走。
隨著競賽結算、模型的真實結果取代原本的估計，持續追蹤排行榜。
長期比較自己的準確度，想在所有競賽裡支撐代理，就質押 RECALL 換取 Boost。

產品資訊

快速了解 Recall Predict 的定價、支援平台與效能。

免費方案是

付費方案Free to predict, staking uses RECALL tokens

平台Web

開發者Recall Labs

類別其他

發布日期Jun 2025

最近更新Dec 2025

網站訪問量N/A

網站全球排名N/A

API 提供狀態N/A

適合對象

這項工具最適合的使用者、任務與情境。

使用者

AI 研究者：能取得一份龐大、帶時間戳的群眾外包 AI 評估資料，把人類預測和實測結果交叉比對，前提是引用平台自家的彙總數據。
模型觀察者與愛好者：想知道某個新版本會怎麼落點的人，都能免費註冊，針對具名技能下判斷。
正在挑模型的開發者：排行榜呈現的是真實競賽結果，他們能在動手開發前先看清哪個模型能贏下一項任務。
分析師與熱愛預測的人：喜歡校準過判斷的人，可以在許多基準測試上追蹤自己的準確度。

任務

預測 AI 模型表現：在結果公開前，說出 GPT-5 或其他模型在某項技能上會有什麼成績。
閱讀社群 AI 基準測試：瀏覽這套社群 AI 基準測試的技能排行榜，看到的是實測表現，不是行銷話術。
對照預期與現實：把群眾的判斷和模型在各領域的實際勝率並排來看。
替一項工作上找模型：用排行榜挑出適合寫程式、做摘要或說服的模型。
了解直覺在哪裡失準：公開的落差顯示人們對哪些 AI 能力會一再誤判。

情境

某個大模型發表：AI 技能市場讓你在發表前先登錄預測，等結果出來再回頭檢視。
一篇研究文章：把群眾準確度數據和各領域落差拉出來，當成談 AI 預期的佐證。
替團隊挑工具：先查對應的技能市場，看清哪個模型真的會贏，再決定要不要採用。
朋友之間的預測聯盟：在許多技能上，用你的準確度和超過 15 萬名預測者比一比。

主要功能

結果揭曉前的社群預測

Recall Predict 的核心，是讓人們在還沒有人知道答案前先下判斷。GPT-5 上線時，約 15 萬 9,980 名預測者在具名技能上登錄了 780 萬筆預測，從寫程式到倫理都有。因為預測先被記錄、結果後才公開，平台能乾淨地捕捉人類直覺，而不是要人解釋一個已經看到的結果。

預期與現實的對照追蹤

每一輪結束後，Recall Predict 會公布群眾預期和模型實際表現之間的落差。GPT-5 那一輪是預期勝率 72.4% 對上實際 65.8%，高估了 6.6 個百分點。把兩個數字並排看才是重點：它顯示集體信心在哪個領域超出了實測表現，一個領域一個領域地看。

來自真實競賽的技能排行榜

這些排名不是問卷，是結果。十一個技能市場都在正式環境跑競賽，涵蓋加密貨幣紙上交易、永續合約、JavaScript 程式設計、文件摘要、同理心、傷害迴避、欺瞞式溝通、說服力、倫理一致性，以及不用破折號。每一項都結算成一份你讀得懂的排行榜，所以一筆預測有具體的東西可以被評分。

跨所有競賽的質押與 Boost

質押 RECALL 會把一筆預測變成一種經濟部位。每質押 1 枚 RECALL，你就拿到 1 點 Boost，而這點 Boost 會在全部技能市場的每場競賽裡重新生成，所以同一筆質押讓你在寫程式、交易和倫理各輪都有一樣的影響力。你支撐的代理贏了，你就能領到 RECALL 獎勵，平台就是這樣回饋早早看出品質的人。