gpt-5.6-sol 的攻防实力已 surpass claude mythos 5！
英国人工智能安全研究所（AISI）于7月17日发布最新评估报告，首次以量化方式揭示开源AI模型与顶尖闭源模型在网络攻击能力上的实际差距：4至7个月。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
https://www.php.cn/link/12a9d0912ad414791f40db52d3ad6165
而在去年同类内部测评中，该差距尚为6到10个月。
防御窗口正在持续压缩，而攻击能力的演进却在明显提速。
今年4月，Mythos Preview 与 GPT-5.5 在 AISI 测试中实现了自2023年启动网络攻防评估以来最显著的一次跃升，多国政府随即发布风险预警。
尽管当前主流开源模型尚未复现此次能力突变，但其追赶速度已明显快于去年同期。
4至7个月：评测方法与关键差异
AISI 采用双轨制体系衡量模型的网络攻击能力。
第一套体系包含70项精细化任务，覆盖漏洞挖掘、逆向分析、Web渗透测试、密码学四大技术方向，并依据难度划分为四级——从“具备基础技术素养的非专业人员”到“拥有十年以上实战经验的安全专家”。
第二套体系为 Cyber Range 实战沙盒环境，模拟真实企业级网络拓扑，检验模型自主完成多阶段攻击链的能力。其中名为「The Last Ones」的高阶测试场景包含32个攻击步骤、4个逻辑子网、约20台虚拟主机，AISI估算人类资深专家需耗时约20小时方可完整执行。
两套评测结果高度一致：
- GLM-5.2（2026年6月发布）在窄任务得分上与 Opus 4.6（2月发布）基本持平，能力差为4个月；
- 在 Cyber Range 中则追平 Opus 4.5（2025年11月发布），差距为7个月。
DeepSeek V4-Pro 在窄任务维度与 Opus 4.5 表现相当，差距为5个月。
两项差距均小于2025年内部评估所测得的6–10个月区间。
成本优势远超能力优势。
同一场 Cyber Range 测试（Token 配额1亿），Opus 4.5 或 4.6 单次运行成本约为85美元，GLM-5.2 约为46美元，而 DeepSeek V4-Pro 仅需1.19美元。
在双方均可100%完成的窄任务中：
- Opus 4.6 平均单任务花费15.17美元，GLM-5.2 为6.12美元；
- Opus 4.5 为12.50美元，DeepSeek V4-Pro 仅为0.28美元。
同等攻击效能下，开源方案便宜一个到两个数量级。
闭源模型所依赖的安全防护机制，亦未能构筑实质性壁垒。
AISI 测试显示，DeepSeek V4-Pro 对部分逆向类任务偶有拒绝响应，但通过少量重试即可绕过。
Anthropic 推出的 Fable 5 更具代表性：6月9日上线，仅三天后，安全研究员 Pliny the Liberator 即利用多步越狱策略成功突破其内容安全分类器——相关截图证实模型输出了本应被拦截的漏洞利用代码。
随后，Amazon 研究员独立复现并披露了另一条绕过路径。
此事直接触发美国商务部史上首个针对AI模型的出口管制指令，Fable 5 全球服务暂停19天，直至 Anthropic 部署新版安全过滤器后才恢复运营。
可见，“闭源”不等于“更安全”。
防御窗口收窄，防御工具同步进化
AISI 在报告中明确释放政策信号：防御方可用的响应时间相较去年进一步缩短。
英国国家网络安全中心（NCSC）已敦促各机构强化基础安全配置，并积极引入AI增强型防御手段。
与此同时，同代AI工具也在加速赋能防御侧工作。
游戏网络编程领域权威开发者 Glenn Fiedler——深耕该领域二十年、撰写多部教科书级技术文章的资深专家——近期借助 Claude Code 对其长期维护的四大开源网络库（yojimbo、netcode、reliable、serialize，GitHub Star 总数约6000，在游戏开发圈内属历史悠久且影响力广泛的经典项目）开展系统性安全审计：部署 libFuzzer 测试目标、集成 AddressSanitizer 与 MemorySanitizer 进入 CI 流程、执行百万级压力测试迭代、逐行审查核心代码逻辑。
Glenn Fiedler
两周内共修复43个安全缺陷，其中27个存在远程可利用风险。
最严重问题出现在 yojimbo 库中——一个自2019年起即存在的远程堆溢出漏洞，恶意客户端可通过构造特定数据包触发。
整场审计消耗 Token 成本约为2500美元。
攻防两端均被AI加速，但加速路径存在结构性不对称。
攻击能力的扩散具有不可逆性：开源模型权重一旦公开，便无法撤回；安全护栏可被移除，副本可在私有服务器上脱离监管运行。
而防御工具的落地，则依赖每个组织主动投入人力与预算。
AISI 报告中一句直击本质：“一旦开源释出，这些选项永久丧失。”
这组数据对 AGI 发展格局的影响，远超数字本身。
当开源与闭源模型的能力鸿沟收窄至半年以内，“依靠闭源独占期争取安全缓冲”的传统策略正迅速失效。
Fable 5 事件也印证：闭源模型的安全护栏同样脆弱。
下一阶段，全球政策制定者面临的核心命题愈发尖锐：哪些能力等级以上的模型，不应开放权重？
AISI 已宣布将启动对 Kimi K3 等新一代开源模型的持续评估——这条“能力红线”究竟划在哪，很可能取决于未来数月的实测反馈。
参考资料：
https://www.php.cn/link/12a9d0912ad414791f40db52d3ad6165
https://www.php.cn/link/3764f39397da428a69ae024d1e19133d
https://www.php.cn/link/0adb29a8a99e361a9a2d64e11cacb1e5
本文来自微信公众号“新智元”，作者：ASI启示录；编辑：马可，36氪经授权发布。
