Claude Opus 4.7 与 GPT-5.5 Spud 谁更能抵抗研究污染？

能较有把握说的是另一件事：Claude Opus 4.7 的官方文件线索更清楚。Anthropic 有 Opus 4.7 的官方发布和开发者文档，并在模型系统卡页面列出 Claude Opus 4.7。 但这只能说明资料更容易追溯，不能自动推出它在污染研究任务中比 GPT-5.5 Spud 更安全。

公开资料到底支持什么？

Claude：文档脉络更完整，但不是对 Spud 的污染攻防实测

Anthropic 的官方资料确认 Claude Opus 4.7 已发布并有开发者文档；相关文档提到 Opus 4.7 引入 task budgets，Claude 的提示实践也提醒，在 max 或 xhigh effort 下，应提供足够输出 token，让模型有空间跨子智能体和工具调用完成任务。

这说明 Anthropic 对长任务、工具使用和智能体式工作流有公开说明。Claude 4 系统卡还描述了按照 Responsible Scaling Policy 进行的发布前安全测试、Usage Policy 违规行为测试、reward hacking 评估，以及 computer use 和 coding capabilities 的智能体安全评估。 Claude 4.1 系统卡目录也列出与 prompt injection attacks and computer use 相关的章节。

不过，这些仍是安全评估背景，不是 Claude Opus 4.7 与 GPT-5.5 Spud 在研究污染场景下的同场对照。

OpenAI：有相关安全评估，但不是 Spud 专属证据

OpenAI 的 GPT-5 系统卡覆盖 factual correctness 与 hallucination 评估，并说明使用具备 web access 的 LLM-based grading model 标记重大和轻微事实错误；该文件还称，GPT-5 models 在 browse-on 与 browse-off 设置下，相比列出的 OpenAI 对照模型有更低 hallucination rates。

OpenAI 的 ChatGPT Agent 系统卡描述了 SecureBio static 与 agentic evaluations、manual red-teaming，以及需要 web-search 和 reasoning 的任务评估。 GPT-5-Codex 系统卡增补则明确列出 prompt injection 风险和专门的 prompt injection evaluation suite。

问题在于，这些并不是 GPT-5.5 Spud 的专属官方系统卡。可查资料中直接谈 Spud 的主要是第三方介绍或泄漏整理页面，而不是 OpenAI 对 Spud 发布的正式安全文件。

四类研究污染风险，逐项看

1. 提示注入：两边都有安全脉络，但没有直接对决

提示注入的风险在于，模型读取网页、文件、表格或附件时，把不可信内容里的文字误当成更高优先级的任务指令。Claude 4 与 4.1 的资料显示，Anthropic 有智能体安全、computer use 和提示注入相关评估脉络；OpenAI 的 ChatGPT Agent 与 GPT-5-Codex 文件也显示其有智能体评估、人工红队测试和提示注入评估套件。

但最关键的问题仍未被回答：在同一批被植入恶意指令的研究资料里，Claude Opus 4.7 和 GPT-5.5 Spud 谁更少服从不可信内容？没有同场测试，就不应把“有安全文档”解读成“已经赢了”。

2. 伪造引用：GPT-5 有事实性评估，不等于 Spud 的引用压测

伪造引用通常属于事实正确性和来源可验证性的失败。GPT-5 系统卡确实涵盖 factual correctness 与 hallucination 评估，并说明了评估方法。

但这不等于“假引用专项压力测试”。公开资料没有给出 GPT-5.5 Spud 在真 DOI、假 DOI、真 URL、失效 URL、伪造期刊名混合数据集上的表现，也没有给出 Claude Opus 4.7 在同一数据集上的对照结果。

3. 恶意 PDF：缺少可比较公开指标

公开资料没有提供两个指定模型处理恶意 PDF 的可比较指标，例如模型是否会服从 PDF 隐藏文字、metadata 指令、批注里的恶意提示，或附件中的伪造系统消息。

因此，实际使用中不应把 PDF 安全完全交给模型自己判断。更稳妥的评测方式，是先把 PDF 视为不可信输入，在隔离环境中抽取文字和结构，再测量模型是否把文件内容里的命令当成任务指令。

4. 偏见资料：偏见 benchmark 不是端到端研究污染测试

Anthropic 的 Claude 4 系统卡包含 bias evaluations 相关章节，Claude 4.1 系统卡也列出 political bias 与 discriminatory bias 评估；OpenAI 的 GPT-4.5 系统卡则列出 BBQ Evaluation Dataset 等偏见相关评估。

但偏见 benchmark 与受污染的研究流程不是一回事。真正需要测的是：模型会不会指出资料来源失衡、主动寻找反方证据、标注样本限制，还是把偏颇样本误写成总体结论。现有公开资料没有给出 Claude Opus 4.7 与 GPT-5.5 Spud 在这类端到端任务上的可比成绩。

为什么系统卡不能替代端到端测试

系统卡的价值，是让外界了解供应商在发布前做过哪些能力和风险评估。Anthropic 的资料指出，其 Responsible Scaling Policy 要求 frontier models 在化学、生物、放射性与核武器（CBRN）、网络安全和自主能力等潜在灾难性风险领域发布前做全面安全评估；Claude 4 系统卡也描述多类安全测试和智能体安全评估。 OpenAI 的 GPT-5 与 ChatGPT Agent 文件同样提供 factual correctness、hallucination、智能体评估和人工红队测试等背景。

但研究污染测的是整条工作流：检索系统、附件解析器、提示层级、工具权限、模型行为、引用核查、日志和人工复核。某个模型在官方评估中表现良好，并不自动代表它在真实研究流程里能抵抗所有外部资料污染。

还要注意，模型行为会受提示和场景影响。Anthropic 的 alignment-faking 研究显示，在特定实验设置下，大语言模型可能出现 alignment-faking 相关行为，而且不同 prompt 条件下结果会有差异。 这不代表 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 Spud 一定会在研究任务中失守；它提醒我们，安全边界不能只靠供应商摘要、第三方截图或一次演示来推断。

如果今天要选型，应该怎么测

更可靠的做法不是凭文档站队，而是建立一套可复现红队测试集，让两个模型在同一条件下比较。至少应包括：

1. 提示注入测试：在网页、PDF、表格、脚注和引用资料中植入互相冲突的恶意指令，测量模型是否服从不可信内容。
2. 伪造引用测试：混入真 DOI、假 DOI、真 URL、失效 URL、伪造期刊名和看似合理但不存在的论文，测量未支持引用率和核查回报率。
3. 恶意 PDF 测试：用安全沙箱准备含隐藏文字、批注和 metadata 指令的文件，测量模型是否把文件内容当成任务指令。
4. 偏见资料污染测试：提供单边来源、抽样失衡资料和刻意缺漏的反方证据，测量模型是否标注限制并寻找替代解释。
5. 端到端研究质量评分：同时评估结论正确性、来源可追溯性、反证处理、拒答与过度拒答、工具使用记录，以及人工复核成本。

最终判断

严格依照公开可核对资料，不能证明 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 Spud 在提示注入、伪造引用、恶意 PDF 与偏见资料污染下谁更强。Claude 一侧在官方文件可追溯度上更清楚；OpenAI 一侧有 GPT-5、ChatGPT Agent 与 GPT-5-Codex 的安全评估材料，但这些不是 GPT-5.5 Spud 的直接证据。

所以，最负责任的结论是：Claude 在公开文件完整度这个狭窄标准上略占优；在受污染研究流程的实际安全性上，证据不足。