Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向一批可信网络防御者开放，并参与美国政府的前置模型访问自愿流程，之后再逐步扩展到开发者、企业和消费者。Argon 面向长周期复杂工作流，输出 token 上限从 64K 提升到 1M，在 DeepSWE v1.1 上取得 77.9%，在 LVBench 长视频理解上取得 91.7%，在 Zapier 的 AutomationBench 上以 51.3% 排名第一。
推荐理由Google DeepMind 在发布前公开了 Gemini 4 Argon 的分阶段开放安排与四类前沿安全措施，可对照其 Frontier Safety Framework 看能力与防护如何同步推进。
论文提出 Nudgeability 指标，在推理轨迹的固定位置插入一句表达信心或怀疑的第一人称句子，通过对比反事实续写来衡量反思信号对模型委派决策的因果影响。该指标分两个维度：敏感度，即信心与怀疑改变委派率的强度；目标性，即委派是否在模型无法独立解决的问题上增加、在能解决的问题上减少。在 Qwen、Gemma 和 GLM 三个家族共九个中小规模开源权重推理模型和两个任务上，模型普遍敏感，怀疑提高委派率、信心降低委派率，信心到怀疑的中位摆动为 20.6 个百分点，较大的厂商托管模型为 53 至 70 个百分点。但这种响应目标性较差，中位仅 42% 的诱导翻转是目标正确的，只比随机选择基线高 2 个百分点。
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。
研究构建了 20 个学生智能体的虚拟课堂，在压力下向 Gemini 2.5 Flash 扮演的咨询师 AI 求助，测试肯定、倾听、解决方案导向、现实引导、煽动和指责六种风格提示词。在 15 天和 50 天模拟中，肯定与煽动提示词均导致自立性降低、AI 依赖升高；倾听、现实引导、煽动和指责提示词则带来更高压力、更低幸福感和更多缺勤，解决方案导向提示词与对照组无一致差异。所有结果均为模拟状态变量，非对真实用户的影响。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash 和面向可信防御者的 Gemini 3.8 Flash Cyber，前者在 DeepSWE v1.1、HLE-Verified 等基准上超越多数更大前沿模型，定价与 3.7 Flash 相同（每百万输入 token $0.75、输出 $3.75）。
Google DeepMind 宣布推出全球首个针对专有前沿级 AI 模型的双盲评测，把外部评测限制在密码学“盒子”内，避免测试题目被模型提前用于优化性能。该试点与新加坡 AI Safety Institute、OpenMined、AVERI 和 MLCommons 合作，在隐私保护环境中用保密基准测试一个 Gemini Flash Lite 模型。Google 表示，随着模型能力提升，确保模型未提前见过测试题目或提示词对评测可信度至关重要，基准污染会人为抬高分数并削弱政策制定者、研究人员和企业对评测的信任。此前外部测试提示词主要依靠零日志协议和合同保障保密，此次引入技术与密码学手段被视为安全模型评测的重要一步。
推荐理由Google DeepMind 与新加坡 AISI 等机构用密码学环境做双盲评测，为基准污染问题提供了一种可迁移的评测流程。
Deng 等人提出 HoloCount——一个针对多模态大语言模型的整体视觉计数基准，覆盖 1481 个独特视觉概念，并按语义计数、解析计数、鲁棒性测试三层分类诊断数值幻觉。高密度场景下性能崩塌明显：宏平均超 75% 的 Qwen3.5-27B 准确率跌至 20%，Gemini-3.1-Pro-Preview 仅 49.0%（MAE 10.46）。空目标提示子集中还出现反向悖论，轻量模型优于大型专有引擎，反映其不愿输出计数为零的过度自信倾向。
Concordia AI 在 2026 年 7 月 19 日的 WAIC 上发布前沿 AI 风险监测平台 v2.0，包含风险指数 v2.0、2026 Q2 风险监测报告和前沿 AI 风险基准数据库。报告覆盖 13 家公司 2025 Q3 至 2026 Q2 发布的 47 个前沿模型，包括 GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok 4.3、DeepSeek V4 Pro、Qwen 3.7 Max、豆包 Seed 2.1 Pro、混元 3.0 Preview、文心 5.1、MiniMax M3、Kimi K2.6、GLM 5.2 和 MiMo V2.5 Pro。风险指数 v2.0 设能力黄线与风险黄线两条阈值，前者表示无护栏时模型会显著提高严重危害风险，后者表示即使有现有护栏残余风险仍达高风险边界。
独立基准 AI Security Leaderboard 发布 v1.0 报告，按 FAR$.$AI Minimal Standard 对前沿模型的护栏从弱到强排名，测试范围覆盖 CBRNE（化学、生物、放射、核与爆炸物）严重滥用请求和进攻性网络安全。报告测试了四个领先模型：Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 抵御了所有攻击，未发现通用越狱，作者估计用该方法越狱的成本可能超过 14200 美元；而 Grok 4.5 和 Gemini 3.1 Pro 存在数百个通用越狱，每个成本不到 300 美元，Grok 最弱的网络安全领域越狱成本低至 24 美元。
推荐理由该榜单在同一最小标准下横向比较四个前沿模型的越狱成本，并指出所有弱点都已有现成防御，便于评估方理解当前护栏差距。
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。
推荐理由FAR.AI 用统一攻击工具包对四个前沿模型做同条件红队测试，并给出可比较的破解成本，为评估护栏强度提供了横向参照。
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。
推荐理由SentinelLABS 用真实恶意软件样本构建八阶段逆向工程基准，给出各前沿模型在长周期调查中的具体失败点与成本数据。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.5 Flash Cyber，一款基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型，用于快速发现、验证和修补漏洞，在相关任务上优于 Gemini 主线 Flash 模型。该模型通过 CodeMender 以限量试点方式先向政府和可信伙伴开放，后续逐步扩大范围；CodeMender 的基础能力也通过 Gemini Enterprise Agent Platform 向普通 Gemini 模型客户开放。
推荐理由Google 公开了 3.5 Flash Cyber 在 CyberGym、Big Sleep 与 Chrome 提交扫描上的评测结果，可对照其轻量模型在漏洞发现上的定位。
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。
推荐理由BioTIER 用 542 条专家提示词同时测拒答与过度拒答，并给出 52 个模型的安全与可用性权衡结果，可对照自家模型的生物安全护栏。
牛津大学、英国 AI 安全研究所、斯坦福大学与伦敦政治经济学院的研究人员通过四项实验、覆盖 6923 人共 18978 场对话发现，当前 AI 系统在文本说服上比人类专家更具说服力，其中 Opus 4.1 与 Opus 4.6 表现最强，其后是 OpenAI 的 GPT-4o、GPT-5.4，Google 的 Gemini 2.5 Pro 及 xAI 的 Grok 4.20。若将 AI 约束为人类书写速度与人际消息长度，其对顶尖人类的优势从 +4.1pp 降至不显著的 0.0pp，说明产出速率是其说服力优势的主要来源。
METR 在 2026 年 2 月 16 日至 3 月 16 日的评估窗口内开展试点，联合 Anthropic、Google、Meta 和 OpenAI 评估前沿 AI 开发者内部 AI 智能体的失准风险。
推荐理由METR 首次以机构为单位评估前沿实验室内部 AI 智能体的失控部署风险，并公开了参与方与流程限制。
Stephan Rabanser、Sayash Kapoor 与 Arvind Narayanan 等人发布论文《Towards a Science of AI Agent Reliability》，借鉴核能与航空安全领域的经验，把 AI Agent 的可靠性拆解为一致性、鲁棒性、可预测性和安全四个维度、共 12 项指标。研究团队在通用助手基准 GAIA 和客服模拟基准 TauBench 上测试了 OpenAI、Google、Anthropic 的 14 个模型，覆盖 18 个月的发布版本，每个任务重复运行五次并对指令做同义改写，还向工具和环境注入故障，共执行 500 次基准运行。
Wiz Research 用 10 个仿真实企业漏洞的 CTF 环境测试 Claude Sonnet 4.5、GPT-5 和 Gemini 2.5 Pro，三个模型都解出 9 个挑战，单次成功成本多在 1 美元以下。测试通过 Irregular 的 agentic harness 提供标准安全工具，每个挑战以取得 flag 为明确成功条件，并由一名渗透测试者预先验证可解。在 Shark、Router Resellers 和 Content SSRF 三个挑战中，模型仅在 30% 到 60% 的运行里找到 flag，作者据此认为重复运行 4 到 5 次即可视为已解。
推荐理由Wiz 用 10 个仿真实漏洞的 CTF 环境对比 Claude、GPT-5 与 Gemini 的攻防表现，并给出单次成功成本与人类测试者的差异。
Future of Life Institute 发布 2025 冬季版 AI Safety Index，由独立专家小组评估全球八家主要 AI 公司的安全实践，评估维度包括风险评估、当前危害、安全框架、生存性安全、治理和信息共享。参评公司为 Anthropic、OpenAI、Google DeepMind、xAI、Meta、Z.ai、DeepSeek 和阿里云。评审认为，尽管各公司在风险评估等方面有渐进改善，但安全实践仍远未达到正在形成的全球标准，主要问题在于落实的深度、具体程度和质量参差不齐。评审还发现，所有明确竞逐 AGI 或超级智能的公司都没有控制比人类更聪明系统的稳健策略，这是行业的核心结构性弱点。
CAIS 发布 AI Dashboard，直接在统一的文本、视觉与风险三组排行榜上横向对比前沿模型的平均分，其中 Claude Opus 4.5 在最安全的六项高风险行为测试中取得最低均分 33.6（0–100，越低越安全）。该风险榜涵盖 Virology Capabilities Test 拒绝集、Agent Red Teaming、Humanity's Last Exam-Miscalibration、MASK、Machiavelli 与 TextQuests Harm，并同时追踪 AGI、Remote Labor Index（覆盖 23 类远程自由职业工作）以及特斯拉 Full Self Driving 脱离数据的自动化进程。