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完整标题与摘要 · 24 条- 动态SecureBio
SecureBio 发布生物领域 AI 基准仪表盘 Trends in Biology
SecureBio 发布公开仪表盘，汇总其全部 AI 模型评测分数，展示前沿模型在生物安全相关任务上的表现，涵盖旗舰隐性知识基准 Virology Capabilities Test 以及新一代智能体基准 ABC-Bench 等。该仪表盘覆盖三年以上、九家模型公司和十余项评测指标，其中两项结果突出：前沿模型已超过人类专家基线，且生物与生物安全相关领域的能力持续上升。仪表盘还包含 Bio Capabilities Index，其方法论与 Epoch Capabilities Index（ECI）一致，并测量和报告 BioTIER 等生物安全防护措施的有效性。所有分数通过标准化流程计算以保证比较公平有效，例如使用相同配置运行评测。仪表盘已上线，并随新模型、新基准和新分析发布而更新。
- 论文Hugging Face Daily Papers
VGBench 诊断语音 Agent 的声学上下文门控能力
论文提出 VGBench，一个包含 1,018 条样本的诊断基准，用于评测语音 Agent 在旁谈、自语和说话人切换场景下是否该采取行动。每个样本共享静默、工具调用和自然语言回答三种动作空间；说话人切换对固定指定词句，仅改变声源、距离渲染和时间边界，形成受控的佩戴者到旁观者切换。六个原始 Audio LLM 和三种免训练适配方法往往能识别目标工具，却很少在该切换下抑制动作，原始模型最高切换静默率仅 14%。作者随后以 VoxGate 作为后训练案例：监督训练对 91.3% 的切换指令静默，同时对附近佩戴者指令和纯文本对照都能选对工具；探索性 GRPO 阶段切换表现相近，旁谈准确率从 68.4% 升至 70.9%，自语静默率从 52.0% 升至 60.0%。
- 论文Hugging Face Daily Papers
IntentFlux 基准测量 LLM Agent 的意图漂移并给出 StateForge 修复方案
论文提出意图漂移这一多轮交互失效模式，即用户已撤回或更新的意图仍继续影响最终回答或工具调用。作者构建 IntentFlux 可执行基准，把可验证任务转成带受控意图变更的对话并保留原有评分器，在 627 个案例的校准中，随着对话包含更多被取代和撤回的信息，平均任务得分从 0.476 降至 0.384。在八个模型上，同一最终任务需要从演变对话中恢复时，完全正确率显著低于单轮直接给出任务。作者进一步提出 StateForge，在生成前显式维护当前有效需求，在 General-Test 上把平均任务得分从 0.367 提升到 0.467；即使提供真实最终状态，性能仍未恢复到单轮水平，说明状态估计错误只能解释部分差距。
- 论文arXiv
FIGS：在不惩罚共情的前提下评测多轮谄媚
研究者提出 FIGS（Factual Integrity and Grounded Support）双轴评测框架，用自适应 10 轮对话模拟器动态挑战目标模型，评测大语言模型在多轮对话中的谄媚行为。框架用一套分类法严格区分谄媚（模型是否坚持事实、赞美是否适度）与校准认可（对用户情绪表达共情但不过度），以避免把基本共情误判为让步。作者发布了完整测试环境，包括 500 个多样化多轮场景和自动评判器。对领先模型的评测显示出一致权衡：在持续交互中，模型要么逐渐滑向谄媚，要么过度纠正为机械式的疏离，说明在自然对话中兼顾诚实与适度支持仍是未解决的难题。
- 动态安远AI
安远AI发布前沿AI风险监测平台并给出十大关键洞察
安远AI于2025年11月7日发布国内首个前沿AI风险监测平台，并同步发布首份前沿AI风险监测报告（2025Q3），追踪全球15家领先AI公司的50个前沿模型在网络攻击、生物风险、化学风险和失控四个领域的潜在灾难性风险。报告称过去一年四类风险指数持续上升，网络攻击领域累积最大风险指数上升31%，生物风险上升38%，化学风险上升17%，失控上升50%。报告还指出推理模型能力分远高于非推理模型但安全水平大致相同，开源与闭源模型在多数领域的能力-安全分布无显著差异，生物风险领域开源模型能力明显偏弱。在具体基准上，CyberSecEval2-VulnerabilityExploit最高分从55.4升至91.7，BioLP-Bench中包括o4-mini在内的四个模型表现优于人类专家，而多数模型对有害生物问题的拒绝率偏低。
- 动态安远AI
安远AI发布2025Q4前沿AI风险监测报告：Gemini生物能力提升，豆包、混元、MiniMax安全性改善
安远AI前沿AI风险监测平台于2026年3月3日发布第二期《前沿AI风险监测报告(2025Q4)》，监测2025年第四季度发布的13个模型（含GPT-5.2、Gemini 3 Pro Preview、Claude Opus 4.5、DeepSeek V3.2、Kimi K2 Thinking、Doubao Seed 1.8、MiniMax M2、HY 2.0 Think等）在网络攻击、生物风险、化学风险和失控四个领域的表现。报告称各领域风险指数在2025年末趋于平稳，未创新高，但模型系列趋势分化：GPT与Claude系列维持低位，DeepSeek系列稳定在高位，Doubao、Hunyuan、MiniMax系列显著下降，Gemini在生物与失控领域、Kimi在网络攻击与失控领域上升。安全分整体显著提升，以Doubao、Hunyuan、MiniMax提升最明显。
- 动态安远AI
安远AI发布2026Q1前沿AI风险监测报告：风险指数升级1.5版，失控风险连续三个季度上升
安远AI前沿AI风险监测平台发布《前沿AI风险监测报告(2026Q1)》，监测全球16家AI公司的70多个前沿模型，并首次采用风险指数1.5版框架，测评基准从29个增加到42个，覆盖网络攻击、生物风险、化学风险、有害操纵和失控五个领域。1.5版新增有害操纵领域，并在失控领域引入Self-Proliferation、MLE-Bench、GDM-Stealth、Agentic-Misalignment、Shutdown-Resistance、DarkBench等测评，在网络攻击、生物、化学领域加入Fortress和ISC-Bench等红队攻击基准，同时对历史模型回溯重测。报告发现失控领域风险指数连续三个季度上升，累计增幅51%；Gemini系列在失控领域风险指数显著升高，DeepSeek、GLM和MiMo系列在多数领域处于较高风险区间，GPT和Claude系列多数领域维持较低风险区间。
- 动态安远AI
安远AI在WAIC发布前沿AI风险监测平台2.0
安远AI在2026年世界人工智能大会上发布前沿AI风险监测平台2.0，包含风险指数2.0版、2026 Q2风险监测报告和前沿AI风险测评基准数据库三项更新，以及与复旦大学等合作的自主网络渗透评估报告。风险指数2.0把风险指数改为能力分的指数函数，能力分超过能力黄线阈值C0后风险加速增长，并把总安全分拆为基础安全分S1、越狱安全分S2和篡改安全分S3；测评基准新增CVE-Bench、BixBench、FrontierScience和自研FRT红队框架，FRT从2023至2026年的100多种攻击方法中筛选出22种高成功率方法，再为每个模型选取最有效的3种。测评基准数据库收录2023至2026年间200多项基准，并按风险场景关联能力、倾向、护栏三类测评功能点。合作研究对19个前沿模型评估自主网络渗透能力，Tier 1渗透成功率最高69.3%，Tier 2最高68.7%。
- 动态安远AI
安远AI发布2026Q2前沿AI风险监测报告：风险指数不到一年增长数倍，多模型越过风险黄线
安远AI在2026年7月19日的世界人工智能大会上发布前沿AI风险监测平台2.0，包含风险指数2.0版、2026 Q2风险监测报告和前沿AI风险测评基准数据库三项更新。本期报告首次采用风险指数2.0版框架，将能力分对风险指数的影响从线性改为指数关系，把安全分拆分为基础安全分、越狱安全分和篡改安全分，并引入能力黄线与风险黄线，同时首次引入前沿越狱攻击技术。报告覆盖13家AI公司在2025Q3到2026Q2发布的47个前沿模型，包括GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok 4.3、DeepSeek V4 Pro、Qwen 3.7 Max等。报告向模型开发者、AI安全研究者和政策制定者提出了相应建议。
- 动态安远AI
Concordia AI 发布 2026 Q2 前沿 AI 风险监测报告：多项风险指数一年内上升数倍
Concordia AI 在 2026 年 7 月 19 日的 WAIC 上发布前沿 AI 风险监测平台 v2.0，包含风险指数 v2.0、2026 Q2 风险监测报告和前沿 AI 风险基准数据库。报告覆盖 13 家公司 2025 Q3 至 2026 Q2 发布的 47 个前沿模型，包括 GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok 4.3、DeepSeek V4 Pro、Qwen 3.7 Max、豆包 Seed 2.1 Pro、混元 3.0 Preview、文心 5.1、MiniMax M3、Kimi K2.6、GLM 5.2 和 MiMo V2.5 Pro。风险指数 v2.0 设能力黄线与风险黄线两条阈值，前者表示无护栏时模型会显著提高严重危害风险，后者表示即使有现有护栏残余风险仍达高风险边界。
- 动态FAR.AI
FAR.AI 发布 AI Security Leaderboard：四个前沿模型护栏强度相差逾百倍
FAR.AI 发布 AI Security Leaderboard（leaderboard.far.ai），在相同条件下测试四个前沿模型的护栏，并配套提出 Minimal Standard for Safeguards。测试用自动化工具包把越狱技术拆解重组，生成数十万条提示词，覆盖化学、生物、放射、核、爆炸物与网络等风险领域；把在某一领域超过四分之三有害请求上成功的攻击称为通用越狱，并计算攻击者找到它的成本。结果显示，最脆弱的 Grok 4.5 仅需 58 美元即可开发出跨全部测试领域的攻击，网络领域更低至 24 美元，部分越狱组件来自公开论坛和代码仓库；Claude Fable 5 与 GPT-5.6 Sol 未发现通用越狱，估计需花费超过 14000 美元。FAR.AI 称这些数字假设低投入攻击者，具备专业越狱经验者可能找到更多入口，并强调发现的弱点均属已知攻击类别、已有现成防御。
- 动态Cisco
Cisco LLM 安全排行榜新增图像与音频模态，Gemini 3.1 Pro Preview 图像抗攻击率 93.9% 居首
Cisco LLM 安全排行榜自 6 月以来新增 102 项评测，覆盖文本、图像、音频三种模态，模型总数达 136 个，并首次加入 55 个图像模型和 14 个音频模型。图像测试中，Google Gemini 3.1 Pro Preview 以 93.9% 的抗攻击率居首，Anthropic Claude Opus 4.5 以 93.7% 紧随其后，均属 85–100% 的“Excellent”区间；Mistral Magistral Small 2509 仅拒答 23.0% 的攻击。所有模型均在无额外护栏的基础配置下测试，新增模态切换可单独查看文本、图像或音频得分。
- 动态IAPS
IAPS 测评 LLM 商品分类能力：Claude Opus 4.8 初步表现可行但仍需更多测试
IAPS 用定性方法测试了大语言模型的出口管制商品分类能力，给 Claude Opus 4.8 提供 ecfr 工具访问联邦法规 API，让其判定物品对应的 ECCN。该模型能跨《出口管理条例》检索并组合条款、借助图像识别 NVIDIA Vera Rubin AI 加速卡、依据名称认定 ASML EUV 光刻机属受控物项，还能准确做单位换算，但也存在依赖题目中暗示参数的问题。由于商品分类容错率为零且人工复核无法省力，IAPS 建议 BIS 设立试点，并用制造商数据表等更贴近真实的输入继续测试。
- 动态Datadog Security Labs
Datadog 实测：编码 Agent 的 plan 模式并未写出更安全的代码
Datadog Security Labs 用同一提示词让 Sonnet 5、Composer 2.5、GPT 5.5 分别在默认模式和 plan 模式下各构建一个含登录、文件上传、搜索、评论和角色管理的文档门户应用，再用 Datadog Code Security 与 Claude 的 code_review 技能审计代码。结论是 plan 模式与更安全的代码之间没有明显相关性：六次实现全部存在 IDOR 漏洞，任何已认证用户都能访问、下载或评论他人文档，因为提示词从未写明文档只能对所有者可见。作者用开源工具 Supply Chain Firewall 拦截恶意 npm 包安装，它多次拦下含 8 个高危漏洞的 [email protected] 等依赖，模型随后将其升级到无漏洞版本。作者认为提示词对减少安全漏洞的影响大于模式选择，后续将测试专门的安全技能与提示词。
- 动态SentinelLabs
SentinelLABS 用 fast16 样本评测前沿模型的长周期恶意软件分析能力
SentinelLABS 基于其 2005 年 sabotage implant fast16 的真实调查，构建了一个八阶段逆向工程基准，测试前沿模型能否在证据不断推翻先前结论时维持可信的恶意软件调查。OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 是唯一完成全部八阶段的公开可用模型，三个不同推理强度设置的运行均通过基准；GPT-5.5、GLM-5.2 和 Opus 4.x 系列能完成局部分析，但无法贯穿整个梯度。区分完成运行的关键是项目级恢复能力，即撤回被推翻的结论、修复技术产物、更新依赖报告而不丢失调查。最强运行仍犯语义错误、接受薄弱的质量控制并过早宣称就绪，作者认为当前最佳用途是受监督的调查代理，由人类分析师定义目标并保留最终发布权。所有实验共消耗超过 230 亿 token，缓存读取率 93.58%；自托管 GLM-5.2 以 100 美元预算产出 267.41M token。
- 动态SecureBio
SecureBio 发布 BioTIER 基准，评测 52 个模型的生物安全护栏有效性
SecureBio 发布 BioTIER（Biological Targeted Information for Exclusion and Refusal）基准，通过拒答行为衡量 AI 模型在生物领域安全与可用性之间的平衡。该基准包含 542 条由 15 位博士级专家撰写并经三轮共识验证的提示词，分为灾难规避（CA，249 条）、生物医学两用研究关切（BD，149 条）和良性相关生物学（RB，144 条）三档风险域，并拆分为 BioTIER-refuse 与 BioTIER-permit 两个评测组件。研究覆盖 10 家开发商的 52 个模型，时间跨度从 2022 年到 2026 年。在 BioTIER-permit 上结果较为一致，几乎所有模型都回答了几乎所有良性查询，最低仍有 75%。研究还发现过度拒答多发生在风险边界附近，而非真正良性的生物学问题。
- 动态SecureBio
SecureBio 发布 GPT-5.6 Sol 生物滥用风险预发布测试报告
SecureBio 对 OpenAI 最新旗舰模型 GPT-5.6 Sol 开展生物滥用相关能力的预发布测试，测试期间关闭了 OpenAI 系统级的生物风险内容过滤器。在四项知识基准中的三项上，GPT-5.6 Sol 得分超过此前测试过的所有模型，也高于各基准上的人类专家；在 World-Class Bio 上得分为 68%，比 GPT-5.5 高约 9 个百分点。在智能体基准上，它在 ReproBAIT 中平均复现出原工具 82% 的已发表性能，在蛋白设计工作流 ABLE 的每个愿意尝试的任务上表现最佳，但拒绝了最高层级的规划步骤。关闭护栏的 railfree 版本在 DNA 合成筛查规避任务上取得新高分，能稳定找到一种可绕过商业筛查算法的方法，但实际执行对恶意行为者并不方便；受护栏保护的发布候选版本则直接拒绝该任务。
- 动态SecureBio
SecureBio 评审 Anthropic 未删节化生风险报告：Claude Opus 4.6
SecureBio 与 Anthropic 合作评审了其 2026 年 2 月风险报告的化学与生物（CB）风险章节，Anthropic 提供了未删节版本及 110 页补充材料，并在两个月内回应了七十多个后续问题。SecureBio 认同 Anthropic 的总体结论：Claude Opus 4.6 大幅促成灾难性结果的当前风险，在非新型 CB 武器生产上为“极低但不可忽略”，在新型 CB 武器生产上为“低风险但存在较大不确定性”。评审发现，作为主要 CB 风险护栏的拒答分类器在 SecureBio 的 BioTIER-refuse 基准上拒绝了 94.2% 的危险提示词，但建议随生物技术进展持续更新其训练宪法。评审还审查了用户豁免审查与监控流程，认为威胁行为者借此大幅提升 CB 武器生产的可能性不大但存在。SecureBio 表示此项工作未接受 Anthropic 资助。
- 动态SecureBio
SecureBio 评测 Kimi K3 生物能力：BCI 142，危险提示拒答率仅 26.9%
SecureBio 对 Moonshot AI 的 Kimi K3 做了生物能力与护栏评测，其 Bio Capabilities Index（BCI）得分为 142，在已评测模型中排第七，相当于闭源前沿约 8.1 个月前的水平。知识基准上，Kimi K3 在 Virology Capabilities Test 得 46.7%、Molecular Biology Capabilities Test 得 58.4%、World Class Biology 得 55.0%、Human Pathogen Capabilities Test 得 58.5%，在 MBCT、WCB、VCT 上取得开源权重模型最高分，HPCT 则落后于 GLM-5.2 的 65.3%。
- 动态SecureBio
SecureBio 发布 VCT-v2 病毒学能力测试，移除 43 道题并编辑 163 道
SecureBio 更新其旗舰病毒学能力测试 VCT，发布更抗捷径的 VCT-v2，共 279 道题。审计确认多数题目科学有效且基准未饱和，但为提升有效上限，团队用确定性标准标记可疑题目并由病毒学专家人工复核，最终移除 43 道（13.4%）题目（含 25 道无区分度的简单题）、编辑 163 道（50.6%），116 道保持不变。测试模型在 VCT-v2 上的准确率比 VCT 下降 1.0 至 7.1 个百分点，最强与最弱模型间差距基本保持（26.6% 对 26.1%），人类专家基线仍约 21%。标记流程发现 87/322（27.0%）道题可被模型在缺少图片或题干的情况下答对，VCT-v2 显著降低了这类捷径利用。作者估计 VCT-v2 的有效上限不低于 79%，高于 VCT 的 23 个百分点余量，并建议将基准维护作为持续工作、加入捷径抵抗检查。
- 动态SecureBio
SecureBio 发布 GPT-6 Astra 发布前生物风险评测报告
SecureBio 对 OpenAI 于 2026 年 9 月 3 日公开发布的旗舰模型 GPT-6 Astra 做了发布前生物滥用能力评测，测试了带与不带系统级生物护栏的版本。在知识基准上，Astra 在 VCT 和 VCT-v2 上超过此前所有被测模型，相对 GPT-5.6 Sol 分别提升 4.3 和 8 个百分点，比人类专家基线高 30 多个百分点；HPCT 得分与 GPT-5.6 Sol 接近，WCB 得分为 61.6% ± 0.6%，低约 7 个百分点，报告认为这主要源于模型更倾向于含糊作答而非知识缺口。在智能体基准上，Astra 在 ReproBAIT 达到已发表性能的 80-83%（GPT-5.6 Sol 为 63-69%），是首个能生成满足 in silico 可设计性阈值的 de novo 蛋白质设计的模型；无护栏版本还首次完整给出规避 DNA 合成筛查的复杂策略。
- 动态SecureBio
SecureBio 谈如何评测超越人类水平的生物能力
SecureBio 的 Shiv Muthupandiyan 指出，前沿 AI 模型在生物安全相关能力上已超过人类专家，评测必须从测试代理指标转向测试真实技能，但生物领域无法像国际象棋那样直接对弈，也不能像网络安全那样在真实代码中验证漏洞。文中给出的数据是，前沿模型在 Virology Capabilities Test（VCT）上的准确率在 2024 年初超过专家中位数 22%，在 2026 年超过最佳专家 50%，并在高难度生物学问题上得分是世界级专家的三倍。作者认为，超越人类前沿后分数不再对应可解释的现实能力，而直接测试双重用途生物技能本身就可能制造信息危害。可行的路径是组合可独立验证的窄任务，例如预测蛋白质折叠或抗病毒药物效果、设计无害生物产物，并观察相邻领域的信号，包括 LLM 智能体加速科研带来的能力提升，以及 AI 助长的复杂犯罪和极端暴力案件是否增加。
- 论文Hugging Face Daily Papers
BIABench：评测 AI 智能体在真实生物图像分析任务上的表现
研究者提出 BIABench，一个由 16 个已发表生物学研究重建而成的基准，保留原始科学问题、成像数据和真值，用于评测 AI 智能体能否端到端完成真实生物图像分析。任务覆盖 11 类分析子任务和从 H&E 组织学到单分子定位显微镜的多种模态，因为 2D 图像、3D 体数据和延时序列往往过大无法直接作为上下文读取，智能体必须通过代码、专用软件和渲染视图来选择并执行分析。每个提交同时获得结果分（用领域标准指标比对输出文件与真值）和过程分（由视觉语言模型按专家撰写的评分细则评判方法选择与质量控制）。评测涵盖通用与生物学专用智能体及多个语言模型，每个任务重复运行：常规二维任务解决得较好，但在加入第三维或时间轴的任务上，没有智能体得分超过 0.19，生物学专精、更强的模型和详细专家指令都未能缩小这一差距。BIABench 已连同数据和代码开放发布。
- 论文arXiv
Drift-Bench++：在沟通失误与意图漂移下评测交互式意图对齐
研究者提出交互式意图对齐这一任务设定，指出现有基准普遍假设用户能准确、充分地表达固定意图，而现实中用户会误传、改变目标并失去耐心。为此他们构建 Drift-Bench++，一套面向可验证可执行任务的基准构建流程，可控制错位程度与意图漂移，并配套有限耐心、多样模拟用户和静默的交互条件漂移协议。作者还提出 GRIP 评测协议，覆盖任务落地、用户真实性、提问有效性和对意图变化的适应。在多种环境、模型和交互条件下，更强的交互始终有帮助，但距离 oracle 表现仍有明显差距；在已部署的 ProdAgent 会话上的验证显示，所建模的失败在真实部署中普遍且影响显著。