Anthropic发报告警告智谱GLM-5.3网络安全能力过强且易去护栏
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在ExploitBench这项测试里，GLM-5.3发起了410次尝试，其中50次取得成果。作为对照，Claude Mythos Preview在同一测试中的成功次数为56次。两个数字放在一起看，差距并不悬殊，但Anthropic在报告中强调的重点并不只是成功率本身，而是这款开源权重模型已经具备持续尝试并突破防线的能力。报告还引用了美国国家标准与技术研究院下属CAISI在9月17日给出的一份评估，该评估认为GLM-5.3是当前网络能力最强的开源权重模型，综合水平与美国前沿模型之间大约相差四个月。这一判断为后续的实测提供了参照坐标：它不是实验室里的理论推演，而是被放在与前沿闭源模型同一标尺上衡量的结果。
从发现漏洞到攻击链
Anthropic的研究人员用GLM-5.3做了一次更贴近真实场景的验证。他们在浏览器中找到了此前未知的漏洞，并在隔离环境中搭建出一条完整的攻击链，最终能够读取测试电脑上的文件。这条链路的意义在于，它覆盖了从发现缺陷到实际利用的全过程，而不是停留在单点检测。五个月前，Anthropic曾发布Claude Mythos Preview，称其为首个能够自主完成端到端漏洞利用的AI模型，但该模型并未对外公开发布，只通过Project Glasswing向经过审核的防御方开放。据称这一项目至今已找出超过一万个漏洞。把两件事并排看，GLM-5.3所展示的能力，正落在同一类任务区间内。
八小时与二十美元
在Chrome漏洞CVE-2026-11645的测试中，研究人员换用了GLM-5.3-Flash。人工处理这一漏洞大约需要20分钟，而模型自行运行约8小时才完成。它最终在ARM64平台上搭建出稳定的攻击链，并绕过了PAC防护机制。按智谱API的价格估算，这次模型调用的费用为20.40美元。这组数字勾勒出当前能力与成本的现实边界：时间开销远高于人工，但费用被压到很低，且过程可以自动推进。对防御方而言，这意味着攻击侧的门槛在下降；对使用方而言，则意味着这类模型在长周期、可并行的安全任务上已经具备实际可用性，同时仍需接受耗时与稳定性的限制。
为什么值得看
头部厂商因开源模型安全能力逼近闭源前沿而发警告，凸显开源与闭源在安全防护机制上的根本差异。
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