Anthropic 的 Claude Mythos 预览版 新检查点，成为首个同时攻破英国政府两套网络攻击模拟靶场的 AI 模型，再度引发对自主黑客的担忧。
AISI 报告 Mythos 突破进展
英国 AI 安全研究院（AI Security Institute, AISI） 周三表示，新版 Mythos 检查点在企业网络攻击靶场 “The Last Ones” 中，完成全部 32 步攻击流程，在 10 次尝试中成功 6 次；早期版本仅做到 10 次中的 3 次。
更新后的模型还攻破了 “Cooling Tower” 工业控制系统靶场——此前没有任何模型通过这一关——在 10 次尝试中成功 3 次。
竞争对手 OpenAI 的 GPT-5.5 在同一套测试中表现逊色。它在 “The Last Ones” 中 完成 了 10 次中的 3 次，但未能跑通 “Cooling Tower”。
AISI 为每次尝试提供 1 亿 token 的算力预算，并指出在这一上限下模型表现仍在持续随预算增长而提升，这表明更高预算可能进一步提高成功率。
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能力加倍时间持续缩短
AISI 通过“时间地平线”基准来追踪网络攻防能力进展，衡量模型在 80% 可靠性下能完成的自主任务时长。2025 年 11 月，AISI 估算 的能力加倍时间约为 8 个月；到 2026 年 2 月，这一数字已压缩到 4.7 个月，而 Mythos 和 GPT-5.5 目前的表现又超过了这一更快的趋势线。
该机构承认，目前尚不清楚这些最新结果意味着新一轮加速，还是一次性的跳跃。
研究非营利机构 METR 采用软件任务而非网络靶场来评估 AI，同样给出了约 4.2 个月的类似数字。AISI 表示，这种收敛强化了这样一种观点：趋势反映的是实际能力提升，而非某个单一评测体系的偶然结果。
研究院同时强调，其攻防靶场中不存在主动防御者，因此结果更接近展示模型在防护薄弱网络上的能力，而非对抗经过加固的企业级系统。
为何能力跳变值得警惕
新版 Mythos 检查点上线时并未伴随一次全新的模型发布。AISI 使用的是与上月 Anthropic 在其安全合作计划 Project Glasswing 中部署的同一版本，只是收到了这一模型的更新构建版本。
“显著的能力跃升并不总是需要新的模型发布，”研究院写道。这与一种假设相冲突：防御方可以按模型发布周期来调整节奏。
Anthropic 于 4 月 7 日 发布 Mythos 预览版，将该模型定位为安全行业的一个转折点——在内部测试中，它在主流操作系统和浏览器上发现了多枚零日漏洞。公司表示，正因这些能力，它推迟了更大范围的发布，而 AISI 在 4 月早些时候的评估就已指出，Mythos 相比此前的前沿系统有明显跃升。
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