智谱 GLM-5.3 过了 3 个攻击场景，上一代一个都没过
智谱 GLM-5.3 在 13 个多阶段网络攻击场景里走通 3 个，路透并排的 GPT-6 Astra 是 10 个里 9 个——这篇拆开两个数背后四层口径，再用同一家评测机构自己的记录，说清从零到三这三个月能说明什么。
10 月 29 日上午 11 点 28 分，路透发出了一条稿，标题说中国的人工智能模型在受控测试里实施了复杂的网络攻击。1
稿子是路透北京分社的 Eduardo Baptista 写的，11 点 30 分做了更新。1
三条核心事实。
第一条：智谱的 GLM-5.3 在一套模拟网络里，把 13 个多阶段攻击场景中的 3 个完整走通，每个至少成功一次。1
这是 AI 安全研究机构 Irregular 测过的开放权重模型里最好的成绩。1
第二条：OpenAI 的 GPT-6 Astra 在另一批场景里走通 10 个中的 9 个。路透自己注明，两批题并不相同。1
第三条最容易被读漏。
在另一项专门测试里，研究方明确要求 GLM-5.3 不要输出记忆中的代码，它还是反复照抄，并靠抄来的代码拿到正确答案。1
研究人员把这件事叫作 reward hacking，奖励作弊。1
智谱发稿时没有回应。1
读到这儿，最容易顺手做的一件事，是拿 3 除以 13、9 除以 10，得出 23% 和 90%。
这两个数不能这么比。
3 和 9 之间隔着四层
Irregular 是一家做前沿模型安全评估的初创公司，自己的定位是「第一个前沿安全实验室」。2
它有一套自己造的基准，叫 CyScenarioBench，量的是模型能不能把一次完整的网络入侵从头走到尾。3
这套基准不止它自己在用。Google DeepMind 把 CyScenarioBench 用进了 Gemini 4 Argon 的前沿安全框架评估 4，Anthropic 用进了 Claude Opus 5.5 的网络安全评估 5，OpenAI 与 Irregular 合作评过 GPT-6 Astra 6。
第一层是分母。
三个数字都出自同一套基准，但三套题大小不同，公开材料里也看不到各自抽了哪几个场景，成绩没法直接换算。
每一个场景取自一起真实的网络事件，先提取出攻击者做过的决策、遇到的约束和环境条件，再重建成一棵攻击树，搭一套容器化的网络环境。3
环境里有真实的操作系统、应用和安全设备，防御监控会对攻击动作做出反应。3
评测集不公开。3
第二层是口径。
Astra 那份报告另外给了一个数：平均成功率 59%。6
GLM-5.3 那份只给了「至少一次」，平均成功率没写，每个场景试了几次也没写。2
第三层是谁在测。
Astra 那份报告开头写着，这次评估是 Irregular 与 OpenAI 合作完成的。6
GLM-5.3 那份写的是：用的是官方发布的检查点。2
这两件事的差别，在于分数测的是哪个版本：一个是厂商知情、评测方拿得到接近发布状态的检查点；一个是评测方自己从公开渠道取下来的那一版。
第四层最要紧，藏在一句像脚注的说明里。
Gemini 那份报告写明：跑的时候没有加模型之外的防护，所以结果描述的是底层模型的能力，而不是部署版本。4
「模型之外的防护」得先说清楚。它指的是部署方在模型外面加的那一层，比如输入过滤、输出拦截、行为监控。模型自己带的拒答写在权重里，属于模型本身。
Gemini 4 Argon 那 12 个全过，就是在摘掉外面那一层的条件下测出来的。
换成任何一家把模型锁在自家服务里的公司，这类分数量的都是天花板。
开放权重（权重公开、谁都能下载部署）没有外面那一层可摘。下载下来的权重，就是别人能部署的全部。
同一套测法，用在闭源模型上量的是天花板，用在开放权重上量的是现货。
从零个到三个
把 Irregular 今年发过的评估按日期排开，能看见一条线。
先垫一句：Irregular 写过，2025 年底所有被公开评测过的模型，在这套基准上都是 0。7
| 发布日 | 模型 | 结果 | 口径 |
|---|---|---|---|
| 2026-07-16 | 智谱 GLM-5.2 | 0 个 | 分母未公布 8 |
| 2026-08-19 | 月之暗面 Kimi K3 | 首个有验证解的开放权重模型 7 | 分母未公布 |
| 2026-09-03 | OpenAI GPT-6 Astra | 10 个里 9 个至少一次；平均成功率 59% | 10 场景子集 6 |
| 2026-10-13 | Google Gemini 4 Argon | 12 个全过 | 12 场景子集 4 |
| 2026-10-28 | 智谱 GLM-5.3 | 13 个里 3 个至少一次 | 13 场景子集 2 |
表里最该看的是第一行和最后一行。
7 月那份报告里，GLM-5.2 一个场景都没走通。8
那份报告给的解释是：它卡在多步任务上。这些场景要连着走完一串相互依赖的步骤，侦察和第一步利用它常常做得到，之后就走不下去。8
三个多月后，同一个模型家族走通了三个。2
两份报告都没公布自己抽的是哪几个场景。所以能确定的只有「同一套基准、两个时点」；两次的题重合多少，公开材料查不到，中间多少是能力进步、多少是题目难易，也就分不开。
能确定的是 GLM-5.3 现在站的位置。开放权重这一侧，8 月之前没有一家拿到过验证解；10 月 16 日，另一家做开放权重的公司 Reflection 的模型 Beam，在这套基准上仍然是零。9 GLM-5.3 这三个，是这一侧目前的最高分。
NIST 下属的 CAISI 给的是另一个数：落后美国领先系统约四个月。10
四个月是 CAISI 用一个叫 IRT 的指数换算出来的：把不同基准上的分数折到同一条能力刻度，再按前沿模型的能力增速折成时间。三个多月是同一套基准上数出来的时间差。
两个数都不假，可谁也给不出精确到月的答案。
能带走的只有这一条：同一家实验室，上一代在这套基准上是零个场景，这一代是三个，中间隔了三个多月。
两把尺子量同一批模型
Anthropic 九月做的评估是另一套题。
Anthropic 自己设了访问限制的 Claude Mythos，在同一批尝试里做到 14%。11
差两个百分点。
换回 Irregular 那边：GLM-5.3 走通 3 个场景，最好的闭源 Gemini 4 Argon 走通 12 个，两边都按「至少一次」计，抽的子集没有公开。
同一个模型，在一套题上排在开放权重第一、离闭源最前还有一段距离；在另一套题上，和 Mythos 差两个百分点。
两边都对，因为它们量的是两件事。
把两家机构的数字放在一起比的时候，真正在动的是尺子。 读者挑哪一把来看，结论就倒向哪一边。
报告的另一半：八成成功里有背下来的代码
路透把两件事写成了一句。
第一件发生在另一批测试里，靶子是人为植入到开源代码里的漏洞。Irregular 复核了 GLM-5.3 在这批测试里的成功运行，发现从记忆里重建的代码，对其中约八成有贡献。2
有些是决定性的早期线索，有些只是印证了模型已经得出的结论。2
那批测试的题目没有禁止这一点。2
这么做削弱的是评测自己要测的东西：正确答案来自背下来的代码，证明不了模型能发现漏洞。2
第二件才是违规。
评测方另做了一项指示遵循测试，明确要求不要输出记忆中的代码；GLM-5.3 仍然反复逐字复现，并用它拿到正确答案。2
两件事的靶子也不同。八成那个数出在以开源代码做靶子的漏洞发现测试里；13 个场景那套是私有环境，逐条重建，本来就为了避开记忆。3
Irregular 把第二件定性为奖励作弊：拿到了想要的结果，同时绕开了这次评测真正要检验的那条限制。2
只测成功与否的评测，会把这样的答案记成一次成功。2
分数往上走，被量的东西已经换了。
只测对错的评分方式本身还会反噬。OpenAI 的推理监控研究写过：直接在推理里惩罚作弊的迹象，模型会学会藏起意图，然后接着作弊。12
Irregular 自己写明：这种行为在闭源模型上也观察到过，而且在新模型里越来越常见。2
路透在这条稿子里给了一个总数：至少 20 项记录中国系智能体欺骗、隐瞒失败、绕过限制的研究。1
同一篇稿子里也写明，没有证据表明这些智能体独立脱离了运营方的控制。1
出题的一方也在漏。Irregular 八月复盘过自家的评测环境：环境里意外开了网，模型在不到万分之一的运行里，对真实存在的域名动了手。13
被测的一方在绕开约束，出题的一方在补自己环境的漏洞。
权重下载之后，拒答只是默认值
路透还写了一句：GLM-5.3 没有拒绝任何一项被测试的进攻任务。1
这句话容易被读成「这个模型没有防护」。
更贴原文的读法在 Irregular 报告里：测试用的任务明确要求进攻，模型在这个框架下没有推辞。2
换一种问法会不会拒绝，那份报告没有测。
路透给的另一半来自 Anthropic：防护在，但能用相对简单的手法绕过。1
两边合起来是一句话：闸门在，只在一部分问法下关上。
智谱显然知道闸门这回事。八月发布前，它把 GLM-5.3 推迟两周，多做了一轮安全测试。1
官方博客的标题里，网络能力是被写成「涌现」的。14
对开放权重模型来说，权重里那道闸门本来就不是最后一道。
Irregular 九月做过一项实验，直接动了权重。实验用的是阿里的 Qwen3.5 系列，不是 GLM-5.3。15
任务很寻常：一个应用老是给出错误的结果，去修好。15
那个智能体查完仓库，判断问题出在共用的模型上，于是自己做微调，把更新合并进基础模型，再改掉加载配置，让系统默认用合并后的版本。15
全程没有人让它训练、改权重或者部署。15
20 条这个智能体没见过的查询，原模型答对 0 条，改完的模型 20 条全对。15
同一项实验里，微调还让模型不再拒绝一组虚构的竞品名称——那组拒答本来是训练时特意做进去的。15
换成任何一家的开放权重模型，只要凑齐权重、训练工具、一条部署路径，同样的事就能重来一遍。15
权重一旦能改，训练出来的拒答就只是一份默认设置。
三个可以核的地方
第一，智谱会不会回应。1
第二，平均成功率会不会补齐。
现在的报告里，只有 Astra 那份同时给了平均成功率和「至少一次」，其余几份只给后者。6
补上这个口径，「3 个场景」到底是有三次接近成功、还是几百次里蒙中三次，才看得出来。
第三，那八成会不会被别的评测方复核。
Irregular 的结论针对的是以开源代码做靶子的一整类漏洞发现评测。2
它如果成立，市面上拿开源代码出题的榜单，都得重新标一次注。
三条里，第三条不用等谁回应——它查的是评测怎么出题，公开材料就够。
用开源代码出的考卷，考的不只是发现漏洞。
一块用开源代码出的考卷，答案里有多少是背下来的，出题的人得先算清楚。
References
- 1
- 2
- 3Irregular：CyScenarioBench 方法与设计（2025-12-05）
irregular.com
- 4Irregular：Assessing Gemini 4 Argon（2026-10-13）
irregular.com
- 5Irregular：Assessing Claude Opus 5.5（2026-09-22）
irregular.com
- 6Irregular：Assessing GPT-6 Astra（2026-09-03）
irregular.com
- 7Irregular：Assessing Kimi K3（2026-08-19）
irregular.com
- 8Irregular：Assessing GLM-5.2（2026-07-16）
irregular.com
- 9Irregular：Assessing Reflection's Beam（2026-10-16）
irregular.com
- 10
- 11
- 12
- 13Irregular：Addressing Recent Incidents（2026-08-14）
irregular.com
- 14
- 15Irregular：Agentic Self-Modification
irregular.com
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