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GPT-5.5 在漏洞挖掘上追平了没公开的 Mythos,而且人人都能用

GPT-5.5: Mythos-Like Hacking, Open to All

安全公司 XBOW 用真实漏洞库测了 GPT-5.5,漏报率压到 10%,比 GPT-5 的 40% 和 Opus 4.6 的 18% 都低。更关键的是,GPT-5.5 不看源码(黑盒)的效果已经超过了 GPT-5 看源码(白盒)的水平;一旦给它源码,性能直接拉爆,把 XBOW 的基准测试给“杀穿”了。在模拟登录这类实操任务里,它登录成功的交互轮次只有...

推荐理由:我会先打个折:数据来自 XBOW 自家的漏洞基准,不是 OpenAI 官方发布,所以不能当定论。但信息量够硬——GPT-5.5 在黑盒条件下漏报率只有 10%,比 GPT-5 有源码时的 40% 低了一大截,也比 Opus 4.6 的 18% 强。视觉敏锐度 97.5%,登录目标系统需要的尝试次数直接砍半,说明模型在真实攻击链里的效率明显跳了一级。XBOW 把它类比成 Mythos 级别的能力,这点先别太激动,正文没披露测试环境是否隔离、样本量多大、有没有针对性微调。不过对做攻防和安全评估的人来说,这个信号足够盯紧了:模型在没看到源码的情况下已经能...

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