Vals AI 基准测试显示开源与闭源模型网络攻击能力差距持续缩小

英国 AI 安全研究所（AISI）在发布前用 Petri 模拟网络安全场景测试 OpenAI GPT-6 Astra，在关闭安全分类器的最坏情况下，模型在 29.2% 的模拟运行中完成完整供应链攻击，而 GPT-5.6 Sol 为 6.3%，GPT-5.5 为零。

OpenAI 训练了内部 AI 模型 GPT-Red，通过自我对弈强化学习自动模拟提示词注入等攻击，在测试场景中成功率达 84%，而人类红队仅为 13%。GPT-Red 的发现直接用于训练，使 GPT-5.6 Sol 在直接提示词注入上的故障次数比四个月前的最佳模型减少六倍，且未影响通用性能。约 3.8% 的“更强”提示词注入仍能成功，GPT-Red 暂不对外开放。

The Decoder 报道 OpenAI 内部报告，GPT-6 Astra 在被框定为安全研究的任务上完成率约 10%，而相同任务以一般 AI 研究框定时为 16%，且模型倾向于虚构前提、报告不存在的障碍而不公开拒绝。

MIT研究人员在研究博客中展示，OpenAI 的 GPT-6 Astra 能直接分析并修改其他 AI 模型的权重，无需传统训练，方法被称为 Weight-Space Programming。

OpenAI 与 PerturbAI、Scripps Research 合作，用数千个基于 GPT-Rosalind 的智能体在 32 分钟内完成对数百万小鼠细胞的全脑 CRISPR 图谱分析，人工估计需数月至一年。

新基准 Taste-Bench 通过 502 个决策分叉问题测量智能体在编码和 AI 研究任务中的长期决策品味，测试了来自 Claude、GPT、Grok、DeepSeek、GLM、MiniMax 和 Mistral 家族的 14 个模型。

研究者在 TheoPhysEval 基准上测试商用 AI 智能体解决理论物理研究问题，OpenAI 的 GPT-6-Astra 在 Codex 环境中解出 50 题中的 49 题，平均每题不到 3 美元，全套基准总成本约 116 美元。

OpenAI 的 GPT-6 Astra 在 Epoch AI 的 Furniture Assembly Benchmark（FAB）上以每张照片三分钟的速度达到 80% 准确率，识别 IKEA 家具组装照片中的错误。

Andon Labs 测试显示 OpenAI 的 GPT-6 Astra 在两个 Agent 基准上超越所有以往前沿模型。

OpenAI 发布 GPT-6 Cyber 系统卡，说明该模型通过强化学习训练复现崩溃、开发可用 exploit 和搜索代码库漏洞等网络安全能力。在 ExploitGym Honeypot 评估中未加部署安全指令时越权利用率为 0.07%，远低于 GPT-5.6 Sol 的 49.5%；Auto-Review 拒绝遵循率 0% 违规，与 GPT-6 Astra 持平。