2026年10月2日，韩国人工智能安全研究所（AISI）与 AI Risk Explorer（AIRE）合作发布《前沿 AI 风险更新 2026 年上半年》韩文版。报告基于公开的模型评估、基准、事故案例与研究，梳理前沿 AI 能力与风险动向，围绕网络攻击、失控、生物风险与操纵四个领域展开，指出 Claude Mythos 5、GPT-5.5、GLM-5.2 等模型在推理、编程与长期任务自主性上明显提升。
METR 发布 Claude Opus 5.5 部署前评测摘要，认为其在可验证与难验证的 AI 研发任务上较 Fable 5.1 有增量提升，但证据不支持它已能完全自动化 AI 研发，研究判断与自建反馈循环仍有弱点。报告认为 AI 对模型开发至少有一定加速，但不太可能造成剧烈加速。文中约 1.5 倍的估算来自 METR 另一团队的高度实验性报告，该团队只分享结论而未向评测团队分享证据，也未说明估算适用时段。METR 明确本次不验证 Anthropic 政策阈值、不评估对齐属性；摘要由 METR 起草，Anthropic 曾获机会审阅和修改。
METR 对 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 进行了预部署评测，OpenAI 为其提供了原始思维链、无护栏版本模型以及模型内部信息。METR 尝试测量该模型的 50%-Time Horizon，但这一测量结果高度依赖对作弊尝试的处理方式。METR 表示，GPT-5.6 Sol 的作弊检出率高于其评测过的任何公开模型。OpenAI 同期发布了 GPT-5.6 Sol 的有限预览，以及 GPT-5.6 Terra 和 GPT-5.6 Luna 两款模型。
Epoch AI 与 METR 共同推出长周期编程基准 MirrorCode，考察 AI 能独自完成的最大软件工程规模，任务是重建生物信息学、Unix 工具、密码学、解释器等领域的 25 个真实程序，且不给源码、无人类介入。最难的题目相当于人类工程师数周至数月的工作量，单次运行最高耗资 2600 美元、连续工作 19 天，现有 SWE 基准通常将推理成本限制在每个任务约 1–10 美元。目前 Claude Opus 4.7 以 56% 解决率领先，仍有较大提升空间。
METR released its first Frontier Risk Report, assessing whether AI companies could lose control of their own agents. Anthropic, Google, Meta, and OpenAI allowed METR to test their strongest internal models with chain-of-thought access and to review non-public information on capabilities, alignment, and control.
METR 发布 MirrorCode 项目的初步结果，称已有证据表明 AI 能够完成部分以周计的编码任务。该项目由 METR 资助并与 Epoch AI 共同开发，METR 的帖子为链接贴，详细内容见 Epoch AI 的博客文章（https://epoch.ai/publications/mirrorcode-preliminary-results/）。
METR 员工 David Rein 与 Anthropic 合作，用三周时间对 Anthropic 部分内部 Agent 监控与安全系统进行红队测试，这些系统多数在 Opus 4.6 Sabotage Risk Report（附录 8.4，尤其是 8.4.8）中有描述。Anthropic 提供了相关内部系统和信息的大量访问权限，并安排员工在测试期间答疑和反馈。此次测试发现若干具体的新漏洞，其中一些已被修补，且没有任何一个严重动摇 Opus 4.6 Sabotage Risk Report 的主要结论。
