Anthropic将Kimi K2.7与Opus 4.8、GPT-5.5纳入同场安全测试
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Claude Opus5在浏览器场景下几乎免疫提示词注入攻击，129项测试场景中无一被攻破
据 动察 Beating 监测，Anthropic 在 Claude Opus 5 系统卡中披露，该模型在浏览器智能体场景中几乎免疫提示词注入攻击，在 129 项测试场景中无一被攻破。这一突破意义重大，OpenAI 去年 12 月曾公开承认提示注入可能永远无法被完全解决。在安全公司 Gray Swan 的通用提示注入基准测试中，15 次攻击后 Opus 5 的成功率仅为 2.0%，大幅优于前代 Opus 4.8 的 5.5%，也领先于 Mythos 5 的 2.6% 和 Fable 5 的 2.8%。 提示注入被视为 AI 代理面临的最严重安全漏洞——攻击者通过在网页中嵌入隐藏文字等被操纵的输入内容，绕过模型指令执行恶意操作。零攻击率仅在开启 Auto Mode 的 Claude Cowork 等产品中实现。这一成果标志着 AI 代理安全性从「持续修补」迈入「结构性防御」阶段。 点击下方原文链接，加入动察 Beating · 飞书 AI 新闻渠道，7×24 小时不间断监测全球 AI 热点与新闻。
Opus 5以微弱优势登顶智能榜，单任务成本比Fable 5低26%
据动察 Beating 监测，第三方评测机构 Artificial Analysis 公布 Claude Opus 5 成绩。它在综合 9 项测试的智能指数中得 61 分，窄幅领先 Fable 5 的 60 分。GPT-5.6 Sol 得 59 分，Kimi K3 得 57 分。 Opus 5 每项任务平均成本为 2.03 美元，比 Fable 5 的 2.75 美元低 26%。它在 GDPval-AA v2 和 AA-Briefcase 两项知识工作评测中登顶，搭配 Claude Code 后也并列拿下编程 Agent 指数第一。Terminal-Bench v2.1 得分为 89%，大致追平 GPT-5.6 Sol。 模型提供 5 档推理强度。从 low 到 max，输出 Token 相差约 8 倍，GDPval-AA v2 成绩相差 407 Elo。用户可以用更多 Token 换取更强性能，也可以主动压低成本。 短板同样明显。Opus 5 的事实知识仍落后 Fable 5。在 AA-Omniscience 测试中，它的幻觉率升至 50%，比 Opus 4.8 高 14 个百分点。低推理档位的性价比也仍略逊于 GPT-5.6 系列。
Kimi K3白领任务逼近Fable5，成本升至上代10倍
据动察 Beating 监测，Artificial Analysis 更新 AA-Briefcase 榜单。这个评测让模型从近 2000 份邮件、Slack 记录和公司文件中找信息，再交付表格、演示文稿和界面原型。它共设 4 个长期项目和 91 项保密任务。 Kimi K3 得分 1543 Elo，仅次于 Claude Fable 5 的 1574。它超过 GPT-5.6 Sol 的 1501，也领先 Claude Sonnet 5 和 Claude Opus 4.8。 K3 的客观要求通过率为 51%，Fable 5 为 56%。但 K3 的分析质量得分略高，1754 对 1744。它主要输在成品展示，低于 GPT-5.6 Sol 和 Opus 4.8。 性能提升也伴随着更高的 Token 消耗。K3 平均每项任务花费 10.57 美元，约为 Kimi K2.6 的 10 倍。它平均执行 83 轮，输出 12 万 Token，耗时 56.4 分钟。完成同类任务所需时间约为 Fable 5 的 2.5 倍。
字节10万亿参数模型已开训，规模逼近Anthropic Mythos5
据动察 Beating 监测，英国《金融时报》援引三名知情人士称，字节跳动已经开始预训练一款最高 10 万亿参数的大模型。项目仍处于早期阶段，最终规模尚未确定。如果按上限训练，它将达到 Kimi K3 的三倍以上，成为目前已知中国团队中参数规模最大的模型。 字节这次直接把模型尺寸推到了 Anthropic 旗舰附近。Anthropic 从未公布 Mythos 5 的参数量，但《金融时报》援引行业估算称，Mythos 5 约为 8 万亿参数，Fable 5 约为 5 万亿。字节新模型若做到 10 万亿，至少在参数规模上已经进入美国最前沿闭源模型的同一量级。 这款模型目前还在预训练（用海量数据训练模型的基础能力）。《金融时报》称，这一阶段通常需要 3 至 6 个月，之后还要继续后训练，顺利才会发布。参数更多也不等于能力一定更强，最终表现还取决于架构、训练数据和训练方法。 张一鸣近期在 Seed 内部明确反对蒸馏竞争对手模型，要求团队接受短期落后，靠自研冲击世界第一梯队。这款最高 10 万亿参数的新模型，是字节目前最激进的一次规模下注。
Anthropic放宽Fable5生物限制，日常健康问题终于能正常答
据动察 Beating 监测，Anthropic 调整了 Claude Fable 5 的生物安全限制。此前生物问题一旦触发安全分类器，就会自动切到能力较弱的 Opus 5。新版分类器上线后，测试中的生物相关回退减少约 85%。化验结果解读、症状理解、生物学学习等普通问题，现在更容易直接用上 Fable 5。
Kimi开源PerceptionBench视觉感知基准，GPT-5.6-Sol准确率居首但无模型突破60%
Odaily星球日报讯 Kimi 宣布开源多模态大模型视觉感知评测基准 PerceptionBench，旨在将视觉感知能力拆解为 10 项原子级能力进行独立评估，涵盖视觉关系、计数、属性、深度与 3D、定位、比较、细粒度识别、上下文整合、OCR 及幻觉识别等维度。该基准基于 42 个现有评测集中的模型失败案例构建，共包含 3000 道经人工验证的问题，每题仅考察单一视觉能力，无需推理或外部知识。 评测结果显示，在 16 款前沿多模态大模型中，没有任何模型整体准确率超过 60%。GPT-5.6-Sol 以 59.7%的准确率排名第一，Kimi K3（58.5%）、Claude-Fable-5（57.2%）、Gemini-3.1-Pro（56.2%）和 GPT-5.5（55.8%）位列前五。报告指出，视觉幻觉（Hallucination）仍是各模型表现最弱的能力，整体感知能力仍存在显著提升空间。