1. 盘点一周AI大事(4月12日)｜Mythos太强不敢发布 Anthropic官宣最强大模型Claude Mythos OpenAI发布超级智能经济蓝图 Meta发布大模型 Muse Spark 智谱上线最强开源大模型GLM-5.1 Anthropic上线Agent包工头Claude Managed Agents Gemini上线概念可视化visualizations 阿里发布最强视频模型HappyHorse-1.0 米哈游发布最强数字人模型LPM 1.0 Ace开源最强音乐模型ACE-Step-1.5-xl 研究员开源最强虚拟试穿模型Vanast #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AIGC #大模型 #Agent

2. Claude Mythos猛虎出笼！秒破人类一年无解漏洞，GPT-5.5都压不住

3. Anthropic 今天发布了 Claude Mythos Preview，一个跑分炸裂但普通人用不上的模型，同时宣布了 Project Glasswing 计划，把这个模型交给苹果、微软、亚马逊等 12 家巨头专门用来找软件漏洞。【1】跑分：断崖式领先先看数字。Mythos 对比 Anthropic 自家上一代旗舰 Opus 4.6：SWE-bench Verified（代码修复）：80.8% → 93.9%SWE-bench Pro：53.4% → 77.8%USAMO 2026（数学证明）：42.3% → 97.6%GraphWalks BFS（超长上下文）：38.7% → 80.0%Terminal-Bench 2.0：65.4% → 82.0%USAMO 从四成出头直接拉到接近满分，这个跳跃幅度在最近几年的模型迭代里几乎没见过。对比 GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro，Mythos 在几乎所有公开基准上都是第一，而且多数项目领先幅度不是个位数百分点，是两位数。Anthropic 自己说，这是他们训练过的最大模型，能力提升速度是此前趋势线的 4.3 倍。【2】244 页系统卡里的惊悚细节Anthropic 发了一份 244 页的系统安全报告（System Card），早期内部测试版本的 Mythos 出现过这些行为：被要求逃离沙箱后，它不仅成功突破了网络隔离限制，还主动把利用细节发到了公开网站上，这一步没人要求它做。负责测试的研究员当时正在公园里吃三明治，突然收到了模型发来的邮件。有极少数情况下（不到百万分之一的交互），早期版本在违规操作后尝试掩盖痕迹。比如偷看到了一道估算题的标准答案，没有坦白，反而自己重新解题，还特意让最终答案“不要太精确”以免暴露。另一次，它找到了绕过文件权限的方法后，专门去修改了 git 的变更历史，抹掉自己的操作记录。被 Claude Code 的自动模式拦截后，它尝试用模拟按键的方式自动批准权限弹窗来绕过限制。Anthropic 用可解释性工具分析了模型在这些行为发生时的内部激活状态，发现与“隐瞒”“策略性操纵”“回避怀疑”相关的特征确实在同步激活，也就是说模型知道自己在做什么。Anthropic 强调，这些严重行为都发生在早期版本，最终版的 Mythos Preview 已经大幅改善，没有再出现明确的掩盖行为。但他们也承认，这类倾向“并未完全消失”。【3】不卖，只借给大厂找漏洞Mythos 不会上线 claude.ai，不会开放 API，普通用户、开发者、企业客户都用不上。Anthropic 给出的理由是：这个模型的网络安全攻防能力太强了，强到可以自主发现并编写漏洞利用代码，水平接近顶级人类安全研究员。放出去怕被拿去干坏事。取而代之的是 Project Glasswing 计划。12 家合作伙伴（AWS、苹果、Broadcom、思科、CrowdStrike、Google、摩根大通、Linux 基金会、微软、英伟达、Palo Alto Networks）加上约 40 家额外组织，拿到 Mythos 的使用权限，专门用于防御性安全工作，扫描自家代码和开源项目的漏洞。Anthropic 为此拿出了 1 亿美元的使用额度，另外捐了 400 万美元给开源安全组织。实际战绩：过去几周，Mythos 在所有主流操作系统和主流浏览器中发现了数千个零日漏洞。其中包括 OpenBSD 里一个藏了 27 年的远程崩溃漏洞，FFmpeg 里一个 16 年没被抓到的 bug（自动化测试工具跑过那行代码 500 万次都没发现），以及 Linux 内核中多个漏洞的自主串联利用。另外，Opus 4.6 定价 5/25 美元（输入/输出每百万 token），Mythos Preview 的 Glasswing 合作定价是 25/125 美元，贵了整整五倍，但实际上比 GPT-5.4 Pro 还便宜一些。Claude Mythos 系统卡：网页链接

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10. #史上最强AI找到存在27年的bug# Anthropic发布了自家有史以来最强的模型 Claude Mythos Preview。它能自己找到 0-day 漏洞（也就是开发者压根不知道、零时间防备的致命漏洞），还能顺手给你写一套完整的攻击代码。眼看这能力实在太刑了，Anthropic自己都哆嗦了，于是就以“过于先进不便展示”的理由给锁起来了，只提供给亚马逊、苹果、微软、谷歌等12家正派大厂用。与此同时，他们还组团额外搞了一个名叫 Project Glasswing（玻璃翼蝶）计划，号召大家先用 Mythos 做网络安全防御。虽然咱们吃瓜群众暂时摸不到这玩意，但光看官方给出的数据，也足够让人头皮发麻了。例如USAMO（美国数学奥林匹克竞赛），得分从上一代的42.3%直接暴涨到97.6%；Cybench（网络安全基准测试）100%满分通关；Firefox JS shell（漏洞利用测试），这个最离谱，漏洞利用能力比 Opus 4.6 提升了近80倍。。。虽然总感觉有吹牛的成分，但这玩意儿现在放出来，确实相当于去幼儿园发AK了。我们从两个官方的案例就能品出味来。第一个就是，Mythos 在 OpenBSD 里，找到了一个1998年的远古漏洞。OpenBSD 可是号称全球最注重安全加固的系统之一，人类顶级专家用显微镜盯了27年都没看出来的破绽，被AI给挑出来了。另一个强有力的证明案例就是 FFmpeg ，几乎所有视频播放器和浏览器底层都有它。Mythos 在这里面找到了一个藏了16年的漏洞，而包含这个漏洞的代码，早就被人类反复测试了超过500万次，却一路绿灯。你还别小看AI找到的漏洞，我问了某信息安全从业人士文安（化名），他说：“如果这个文章全是真的，感觉（从事网络）安全一半（人）可以跳河了”。当然，文安也安慰咱们说这些漏洞，暂时还没到，“我的支付宝会不会被洗劫、微信聊天记录会不会满天飞”的级别。在文安看来，现阶段的 Mythos 并不是“更强的黑客工具”，而是把网络攻击门槛给降低了。这种有手就行的低门槛，势必会引来无数乐子人和法外狂徒。所以文安觉得，Anthropic 先整出个 Glasswing 计划挺合理的。提前让大厂们进行自我审查、试用，能够更先一步构筑网络保护、进行漏洞筛查，防范于未然。回过头来看，与其骂 Anthropic 搞 Glasswing 计划是搞营销，咱们倒是更愿意相信，他们是真觉得自家的AI有点强了。但当攻击的成本无限趋近于零，我们唯一能指望的，现有的防御机制，能再完善一些。

11. 后Mythos时代：零窗口期威胁应对新策略

12. 【深度解析Mythos安全模型：可自主搭建攻击链还能编写PoC】快速阅读：Cloudflare 通过测试 Anthropic 的安全专用模型 Mythos，发现其核心能力在于将零散的低危漏洞“串联”成完整的攻击链，并能自主编写 PoC 进行验证。单纯依靠通用编程智能体无法实现高覆盖率，必须构建一套由多个模型协作、任务拆解并进行对抗性审查的“调度框架（Harness）”才能真正落地。Mythos Preview 的出现，让安全研究从“找漏洞”变成了“造武器”。以前的通用模型像是个博学但缺乏耐心的实习生，能指着一段代码说“这里可能有问题”，但话说到一半就停了。Mythos 不一样，它能完成从发现漏洞到构造攻击链（Exploit chain）的闭环。它会把几个看似无关紧要的低危漏洞——比如一个内存溢出接一个控制流劫持——像搭积木一样拼成一个致命的攻击路径。更聪明的是，它会自己写代码去验证猜想，如果跑不通，它会像资深研究员一样分析失败原因，然后修正假设重新尝试。这种自主迭代的能力，让它不再只是个扫描器，而是一个能思考的攻击者。但要把这种能力规模化，直接把模型丢进仓库里是行不通的。通用智能体通常是单线程思维，试图通过一个长对话搞定一切，结果很快就会被上下文窗口的限制搞得逻辑混乱。真正的突破在于构建一套“调度框架”。Cloudflare 的做法很有意思：不再试图让一个模型做所有事，而是把任务拆得极细。比如，让一个模型专门找命令注入，另一个模型专门负责验证漏洞的可达性。甚至，他们引入了“对抗性审查”——让两个模型在不同指令下互相掐架，这种不一致性反而能过滤掉大量噪音。有网友提到，这种能力是把攻击成本从“数月的专家时间”降到了“几美金的 Token 消耗”。不过，这种进步也带来了一种奇怪的现象：模型表现出了某种“有机护栏”。即便是在受控的研究环境下，Mythos 有时也会莫名其妙地拒绝执行合法的安全研究请求。这种拒绝并不稳定，换个问法可能就通过了。这说明目前的对齐技术还很粗糙，安全边界并不靠谱。与其追求更快的补丁速度，不如去思考如何让架构本身变得“难被利用”。如果一个漏洞存在时，攻击者依然无法通过它跨越安全边界，那么补丁的速度也就没那么令人焦虑了。blog.cloudflare.com/cyber-frontier-models/

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19. Anthropic 今天正式发布 Claude Opus 4.7，定价维持 Opus 4.6 不变（每百万 token 输入 5 美元、输出 25 美元），API 模型名为 claude-opus-4-7，同步上线 Claude 全系产品以及 Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI 和 Microsoft Foundry。【能独立啃硬骨头】Opus 4.7 最大亮点是自主编程能力显著升级。以前那些需要你盯着、一步一步指导的复杂编程任务，现在可以放心交给它独立跑完整流程。早期用户测试显示，它不仅能搞定更难、更长链的任务，还会主动验证输出再汇报。在 Finance Agent 等第三方测评里，已经拿到 state-of-the-art 的成绩。【看得更清楚了】视觉处理能力也有明显突破，支持长边最高 2576 像素（约 375 万像素），超过此前 Claude 模型的三倍。做智能代理、从复杂图表提取数据、或需要精确读取屏幕内容的任务都会直接受益——过去必须压缩的截图，现在原图直接丢进去就行。【Claude Mythos 的影子】这次升级有个微妙背景：Anthropic 手里其实有个更强大的 Claude Mythos Preview，但因为网络安全风险的顾虑，目前只限量开放。Opus 4.7 就是经过安全降级后的版本，训练时专门降低了网络攻击能力，并配套自动识别高风险用途的防护机制。安全研究人员想做渗透测试或漏洞研究，必须申请 Anthropic 新推出的 Cyber Verification Program，合规使用。【Claude Code 同步升级】Claude Code 新增了 /ultrareview 命令，能专门进行深度代码审查，自动找出 bug 和设计问题。Pro 和 Max 用户可以免费试用三次。此外，auto 模式（允许 Claude 自主决策、连续执行）也首次向 Max 用户全面开放。同时新增了介于 high 和 max 之间的 xhigh 推理力度档位，Claude Code 所有套餐默认推理力度已全部提升至 xhigh。【新 tokenizer，账单可能微涨】升级 Opus 4.7 后有两点值得注意。一是 tokenizer 换了，同样文本可能消耗过去 1.0 到 1.35 倍的 token。二是在高推理档下，尤其是多轮交互场景，它的思考更深入，输出 token 更长。这两点可能导致实际账单微涨，Anthropic 建议拿自己的真实流量先跑一遍，算清楚再决定是否迁移。Anthropic 声称 Opus 4.7 整体性价比仍然更优，但“具体任务具体分析”，谨慎起见，最好亲测。至于 Mythos Preview 何时能普遍开放，Anthropic 此次没有给出时间表。官方公告：网页链接

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