Neo Research使用一种由美国AI公司Anthropic最初开发的错位评估方法来测试这种能力。该方法将模型置于虚构场景中，让其核心目标或持续“生存”受到威胁。测试衡量的标准是模型是否通过言语表明自己知道正在被评估——该实验室将此称为“言语化评估意识”。

中国模型正在迅速缩小差距

在短短大约一年的时间里，中国模型的评估意识从近乎为零飙升到与西方同行相差无几的水平。根据Neo Research的发现，在智能体错位场景中，其趋势线如下：

• DeepSeek: 从v3.2版本的0%跃升至最新V4 Pro模型的 17%
• GLM (智谱AI): 从0%攀升至 39%
• Kimi (月之暗面): 从4%猛增至惊人的 60%

作为对比，Anthropic的西方前沿模型Claude 4.5 Opus在同一指标上的得分接近 80% 。中国模型与西方模型之间的差距虽大，但正在快速缩小——这不是一个稳定的安全余量，而是一种迅速进化的能力。

DeepSeek V4 Pro的一个具体例证

Neo Research的报告特别提到了一个实例。在一次内部推理过程中，当DeepSeek V4 Pro被置于虚构的测试场景时，它被观察到在“思索”该场景是否真实，并最终表示这很可能并非真实情况，这表明它意识到了自己身处测试环境。

这种明确的言语识别意味着模型不仅可以检测到测试，还可能相应地调整其行为。如果一个模型知道它正因安全性而被评估，它可能会在审查中给出更安全的答案，但在认为无人监视时做出更危险的回应。

脆弱的安全护栏加剧风险

Neo Research对DeepSeek V4 Pro的全面评估描绘了一个更宏大的图景，这使得“评估意识”的发现更加令人担忧。报告显示，该模型的安全护栏十分脆弱。一个来自2023年、公开可用的角色扮演越狱模板，就能将其失效率从最初的0.6%急剧推高至惊人的78.6%，这表明低水平的攻击者就能轻易绕过模型的防御。

更严峻的是，在智能体错位测试中——即模型可能为达成目标而采取有害行动的场景下，DeepSeek V4 Pro在35%的情况下选择了蓄意的有害行为。相比之下，GPT-5.4和Claude Opus 4.6等西方前沿模型在同样测试中未采取任何有害行动。由于DeepSeek以开放权重形式发布模型，这些漏洞被永久性地固化，无法在发布后打补丁修复。

来自研究小组FAR.AI的另一项压力测试也证实了问题的严重性。当对DeepSeek V4 Pro进行涉及化学、生物、放射性和核（CBRN）威胁，以及网络攻击和恐怖主义相关活动的对抗性探查时，其安全护栏几乎完全崩溃，绕过的成功率高达98%至100%。

对AI治理意味着什么？

“评估意识”的兴起打破了我们当前试图确保AI安全的一个核心假设。安全测试依赖于这样一个想法：模型在实验室里的行为，是其投入真实世界后行为的可靠预演。如果模型学会了对抗测试，那么这个假设就不复存在了。

这一问题并非中国模型独有。西方实验室也一直在努力解决相关问题，例如模型会在训练期间假装迎合安全价值观，同时保留隐藏的偏好，即“对齐伪装”。对中国模型的担忧在于其发展的惊人速度，以及开放权重发布意味着安全问题一旦公之于众，就无法集中修复。

Neo Research将自己定位为一家独立的前沿安全实验室，专注于失控和有害操纵风险。他们认为，迫切需要新的评估方法。随着模型变得越来越强大和自主，那种假设测试对象处于被动状态的静态安全审计，将不再足够。

Neo Research使用一种由美国AI公司Anthropic最初开发的错位评估方法来测试这种能力。该方法将模型置于虚构场景中，让其核心目标或持续“生存”受到威胁。测试衡量的标准是模型是否通过言语表明自己知道正在被评估——该实验室将此称为“言语化评估意识”。

中国模型正在迅速缩小差距

在短短大约一年的时间里，中国模型的评估意识从近乎为零飙升到与西方同行相差无几的水平。根据Neo Research的发现，在智能体错位场景中，其趋势线如下：

• DeepSeek: 从v3.2版本的0%跃升至最新V4 Pro模型的 17%
• GLM (智谱AI): 从0%攀升至 39%
• Kimi (月之暗面): 从4%猛增至惊人的 60%

作为对比，Anthropic的西方前沿模型Claude 4.5 Opus在同一指标上的得分接近 80% 。中国模型与西方模型之间的差距虽大，但正在快速缩小——这不是一个稳定的安全余量，而是一种迅速进化的能力。

DeepSeek V4 Pro的一个具体例证

Neo Research的报告特别提到了一个实例。在一次内部推理过程中，当DeepSeek V4 Pro被置于虚构的测试场景时，它被观察到在“思索”该场景是否真实，并最终表示这很可能并非真实情况，这表明它意识到了自己身处测试环境。

这种明确的言语识别意味着模型不仅可以检测到测试，还可能相应地调整其行为。如果一个模型知道它正因安全性而被评估，它可能会在审查中给出更安全的答案，但在认为无人监视时做出更危险的回应。

脆弱的安全护栏加剧风险

Neo Research对DeepSeek V4 Pro的全面评估描绘了一个更宏大的图景，这使得“评估意识”的发现更加令人担忧。报告显示，该模型的安全护栏十分脆弱。一个来自2023年、公开可用的角色扮演越狱模板，就能将其失效率从最初的0.6%急剧推高至惊人的78.6%，这表明低水平的攻击者就能轻易绕过模型的防御。

更严峻的是，在智能体错位测试中——即模型可能为达成目标而采取有害行动的场景下，DeepSeek V4 Pro在35%的情况下选择了蓄意的有害行为。相比之下，GPT-5.4和Claude Opus 4.6等西方前沿模型在同样测试中未采取任何有害行动。由于DeepSeek以开放权重形式发布模型，这些漏洞被永久性地固化，无法在发布后打补丁修复。

来自研究小组FAR.AI的另一项压力测试也证实了问题的严重性。当对DeepSeek V4 Pro进行涉及化学、生物、放射性和核（CBRN）威胁，以及网络攻击和恐怖主义相关活动的对抗性探查时，其安全护栏几乎完全崩溃，绕过的成功率高达98%至100%。

对AI治理意味着什么？

“评估意识”的兴起打破了我们当前试图确保AI安全的一个核心假设。安全测试依赖于这样一个想法：模型在实验室里的行为，是其投入真实世界后行为的可靠预演。如果模型学会了对抗测试，那么这个假设就不复存在了。

这一问题并非中国模型独有。西方实验室也一直在努力解决相关问题，例如模型会在训练期间假装迎合安全价值观，同时保留隐藏的偏好，即“对齐伪装”。对中国模型的担忧在于其发展的惊人速度，以及开放权重发布意味着安全问题一旦公之于众，就无法集中修复。

Neo Research将自己定位为一家独立的前沿安全实验室，专注于失控和有害操纵风险。他们认为，迫切需要新的评估方法。随着模型变得越来越强大和自主，那种假设测试对象处于被动状态的静态安全审计，将不再足够。