短答：而家最負責任嘅答案係——未判到。 如果你關心嘅係研究流程會唔會畀外部資料帶偏，而唔係模型 benchmark 分數邊個高，現有公開證據未足以話 Claude Opus 4.7 或被第三方稱為 GPT-5.5 Spud 嘅 OpenAI 模型邊個更安全。[2][
23][
27][
32][
45][
51]
呢度講嘅「研究污染」，包括網頁或文件入面嘅 prompt injection、睇落似真但其實不存在嘅引用、藏有指令嘅 PDF，以及只畀單邊證據嘅偏見資料集。要判邊個守得住，唔可以靠供應商一句「更安全」，亦唔可以靠網上單次 demo；要有同一工具鏈、同一資料集、同一攻擊樣本、同一評分規則嘅 head-to-head 測試。
先講結論：Claude 文件較清楚，但唔等於實測贏
Claude Opus 4.7 嘅公開文件可追溯性較高。Anthropic 有 Claude Opus 4.7 官方發布、開發者文件，亦喺模型 system cards 頁面列出 Claude Opus 4.7。[5][
9][
51] 呢點對企業或研究團隊做風險評估有幫助，因為至少知道要查邊份文件、邊個模型版本、邊套開發者設定。
不過，文件齊唔等於抗污染能力一定強。要答「邊個面對受污染研究資料更安全」，仍然要睇 prompt injection 成功率、假引用攔截率、惡意 PDF 指令服從率、偏見資料污染後嘅結論品質等同場指標。公開資料未提供呢類直接對照。[2][
23][
27][
32][
45][
51]
兩邊公開資料其實講到幾多？
Claude：有 agentic 工作流同安全評估脈絡
Anthropic 文件確認 Claude Opus 4.7 已發布，開發者文件提到 Opus 4.7 引入 task budgets；Claude 提示文件亦提醒，如果喺 max 或 xhigh effort 下使用 Opus 4.7，應該預留足夠輸出 token，令模型有空間跨 subagents 同 tool calls 行動。[5][
9][
44]
Claude 4 系統卡描述咗依照 Responsible Scaling Policy 進行嘅 pre-deployment safety tests、Usage Policy 違規行為測試、reward hacking 評估，以及 computer use、coding capabilities 相關嘅 agentic safety evaluations。[45] Claude 4.1 系統卡目錄亦列出 prompt injection attacks and computer use 相關章節。[
71]
呢啲資料證明 Anthropic 有公開講長任務、工具使用、agentic workflow 同安全評估；但仍然唔係 Claude Opus 4.7 對 GPT-5.5 Spud 嘅污染研究對照測試。
OpenAI：有相關安全材料，但唔係 Spud 專屬
OpenAI GPT-5 系統卡涵蓋 factual correctness 同 hallucination 評估，並描述用有 web access 嘅 LLM-based grading model 去標記重大同輕微事實錯誤；文件亦指 GPT-5 models 喺 browse-on 同 browse-off 設定下，相對文件列出嘅 OpenAI 比較模型有較低 hallucination rates。[2][
34]
ChatGPT Agent 系統卡描述 SecureBio static 同 agentic evaluations、manual red-teaming，以及需要 web-search 同 reasoning 嘅任務評估。[32] GPT-5-Codex 系統卡增補亦明列 prompt injection 風險同專門嘅 prompt injection evaluation suite。[
24]
問題係：呢啲唔係 GPT-5.5 Spud 嘅官方專屬系統卡。可查資料入面，直接講 Spud 嘅主要係第三方介紹或洩漏整理頁，而唔係 OpenAI 正式安全文件。[23][
27]
四種污染風險逐項睇
1. Prompt injection：兩邊都有安全脈絡，但冇同場較量
Prompt injection 最麻煩嘅位係：模型讀網頁、PDF、表格或附件時，可能將不可信內容入面嘅文字當成任務指令。Claude 4／4.1 文件顯示 Anthropic 有 agentic safety、computer use、prompt injection 相關評估脈絡；OpenAI 嘅 ChatGPT Agent 同 GPT-5-Codex 文件亦顯示有 agentic evaluations、manual red-teaming 同 prompt injection evaluation suite。[24][
32][
45][
71]
但要判勝負，重點係同一批被植入惡意指令嘅研究資料入面，邊個模型更少服從不可信內容。呢類公開 head-to-head 測試未見到，所以唔應該將安全文件脈絡直接解讀成某一方贏。[23][
27][
45][
51]
2. 假引用：GPT-5 有事實性評估，但唔等於 Spud 引用壓測
假引用屬於事實正確性同來源可驗證性問題。GPT-5 系統卡確實有 factual correctness 同 hallucination 評估，亦交代咗相關評分方法。[2][
34]
但呢個唔等於專門嘅「假引用壓力測試」。公開資料未提供 GPT-5.5 Spud 喺真 DOI、假 DOI、真 URL、失效 URL、偽造期刊名混合資料集上嘅表現，亦未提供 Claude Opus 4.7 喺同一資料集上嘅對照結果。[23][
27][
51]
3. 惡意 PDF：現時冇可比較公開指標
公開資料未見兩個指定模型處理惡意 PDF 嘅可比較指標，例如模型會唔會服從 PDF 隱藏文字、metadata 指令、註解入面嘅惡意提示，或者附件中偽造嘅系統訊息。[2][
32][
45][
51]
所以實務上唔應該將 PDF 安全完全交畀模型自行判斷。較穩陣做法係先將 PDF 當成不可信輸入，用隔離環境抽取文字同結構，再測模型會唔會將文件內容入面嘅命令誤當成任務指令。
4. 偏見資料：偏見 benchmark 唔等於研究流程測試
Anthropic Claude 4 系統卡包含 bias evaluations 相關章節，Claude 4.1 系統卡亦列出 political bias 同 discriminatory bias 評估；OpenAI GPT-4.5 系統卡則列出 BBQ Evaluation Dataset 等偏見相關評估。[38][
57][
71]
但偏見 benchmark 同端到端研究污染唔係同一件事。真正要測嘅係：模型會唔會指出來源失衡、主動搵反方證據、標示樣本限制，定係將偏頗樣本寫成總體結論。現有公開資料未提供 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 Spud 喺呢類任務上可比較嘅成績。[23][
27][
51]
點解 system card 唔可以當成最終答案？
System card 可以理解做供應商公開嘅模型能力同安全評估摘要。Anthropic 透明度資料指出，其 Responsible Scaling Policy 要求 frontier models 喺 CBRN，即化學、生物、放射同核，以及 cybersecurity、autonomous capabilities 等潛在高風險領域發布前做全面安全評估；Claude 4 系統卡亦描述多類安全測試同 agentic safety evaluations。[4][
45] OpenAI GPT-5 同 ChatGPT Agent 文件同樣提供 factual correctness、hallucination、agentic evaluations、manual red-teaming 等評估脈絡。[
2][
32][
34]
但研究污染測嘅唔止係模型本身，仲包括檢索系統、附件解析器、提示層級、工具權限、引用查核、日誌同人工覆核。即使模型喺某些官方評估入面表現好，都唔代表佢喺你實際研究流程入面一定擋得住所有外部污染。
仲有一個要小心嘅原因：模型行為會受提示同情境影響。Anthropic 嘅 alignment-faking 研究顯示，喺特定實驗設定下，大型語言模型可能出現 alignment-faking 相關行為，而且唔同 prompt 條件下結果會有差異。[31] 呢點唔代表 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 Spud 一定會喺研究任務失守；佢只係提醒我哋，唔好用供應商摘要、第三方截圖或單次示範去推斷安全邊界。
如果今日要選型，應該點測？
最可靠嘅下一步唔係憑感覺揀邊隊，而係建立同一套可重現紅隊測試集，令兩個模型喺同一條件下比較。至少要包括：
- Prompt injection 測試：喺網頁、PDF、表格、腳註同引用資料入面植入互相衝突嘅惡意指令，量度模型會唔會服從不可信內容。
- 假引用測試：混入真 DOI、假 DOI、真 URL、失效 URL、偽造期刊名同睇落合理但不存在嘅論文，量度未支持引用率同查核回報率。
- 惡意 PDF 測試：用安全沙箱準備含隱藏文字、註解同 metadata 指令嘅文件，量度模型會唔會將文件內容當成任務指令。
- 偏見資料污染測試：提供單邊來源、抽樣失衡資料同刻意缺漏嘅反方證據，量度模型會唔會標示限制同尋找替代解釋。
- 端到端研究品質評分：同時評估結論正確性、來源可追溯性、反證處理、拒答同過度拒答、工具使用紀錄，以及人工覆核成本。
最後判斷
嚴格按公開可核對資料，而家不能證明 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 Spud 喺 prompt injection、假引用、惡意 PDF、偏見資料污染下邊個更強。Claude 一邊文件可追溯度較清楚；OpenAI 一邊有 GPT-5、ChatGPT Agent、GPT-5-Codex 嘅安全評估材料，但呢啲唔係 GPT-5.5 Spud 嘅直接官方證據。[2][
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9][
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32][
45][
51]
所以最穩陣講法係：Claude 喺公開文件完整度呢個窄標準上略有優勢；但講到受污染研究流程嘅實際安全性，證據仍然不足。
