一個新的 Anthropic 的 Claude Mythos 預覽 檢查點， 成為首個解出英國政府兩套網路攻擊模擬測試的 AI 模型，再度引發對自主駭客能力的疑慮。
AISI 報告 Mythos 重大突破
英國 AI Security Institute（AI 安全研究所）在週三的 報告中指出， 新版 Mythos 檢查點在企業內網攻擊演練場景「The Last Ones」中， 在 10 次嘗試中完成了 6 次這項 32 步驟入侵任務；先前版本僅能在 10 次中成功 3 次。
更新後的模型也破解了「Cooling Tower」這個工業控制系統（ICS）演練場景， 過去沒有任何模型能通關，而 Mythos 在 10 次嘗試中完成了 3 次。
競爭對手 OpenAI 的 GPT-5.5 也在同一套測試中受測。 它在「The Last Ones」中 達成 10 次嘗試中 3 次成功，但未能完成「Cooling Tower」。
AISI 在每次嘗試中給予 1 億個 token 的運算預算，並指出即使在這個上限下， 表現仍持續隨資源增加而提升，顯示若提高預算，成功率還可能進一步上升。
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能力倍增時間持續縮短
AISI 透過「時間視野」基準來追蹤網攻能力進展，衡量模型在 80% 可靠度下， 能獨立完成任務所需的時間長度。2025 年 11 月，該機構 估計 的能力倍增時間為 8 個月。到了 2026 年 2 月，這個數字壓縮到 4.7 個月，而 Mythos 與 GPT-5.5 之後的進展又超過這條更快的趨勢線。
該機構也坦言，目前仍不確定最新結果代表能力增長加速成為新常態， 還是一次性的巨大躍升。
研究型非營利機構 METR 以軟體任務（而非網路攻防演練）評估 AI， 得到約 4.2 個月的類似數字。AISI 表示，這樣的收斂趨勢強化了以下觀點： 能力提升真正反映模型實力進步，而不是某一套評估工具的偶然偏差。
研究所也強調，它的演練環境中沒有「主動防禦者」， 因此結果顯示的是模型對「防護薄弱網路」的攻擊能力， 並不能直接代表對高度防禦的企業級系統的實戰表現。
為何能力躍升格外重要
最新的 Mythos 檢查點並非透過全新模型釋出而來。AISI 使用的是與上個月 Anthropic 在 Project Glasswing（其安全合作計畫）中部署相同的模型版本， 只是在收到同一模型的更新構建後重新評估。
研究所寫道：「顯著的能力躍升，不一定需要新的模型版本釋出。」 這與安全社群一向假設「防守方可以按照模型發佈週期調整節奏」的想法背道而馳。
Anthropic 在 4 月 7 日 推出 Mythos Preview， 將這款模型定位為安全產業的轉捩點，因為它在內部測試中， 能在多大作業系統與瀏覽器上發現零時差漏洞（zero-day）。 公司表示，由於這些能力，它 延後了更廣泛的公開釋出， 而 AISI 在 4 月的先前評估也指出，Mythos 明顯超越先前一代前沿系統。
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