2026大模型安全评测：GPT-5.2领跑，Grok对抗性强

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四大派系：大模型的“安全人格”画像

本次报告最引人注目的发现之一，是不同模型展现出了截然不同的“安全人格”。这不仅仅是技术指标的差异，更反映了各大厂商在 AI 对齐策略上的根本哲学区别。

首先是 GPT-5.2，被称为“全能内化型”选手。其安全机制不再单纯依赖外置的规则过滤，而是将安全意识内化为模型推理能力的一部分。这意味着在处理灰区问题时，它能给出克制且精准的引导，代表了当前 LLM 安全对齐的最高形态。

相比之下，Qwen3-VL 则表现为典型的“准则合规型”。它在法律边界清晰、监管要求明确的场景下（如政务、生物安全）表现极佳，但在面对隐喻或语义伪装时，显得略微僵硬。

Gemini 3 Pro 被定义为“伦理交互型”，它采用“先响应、后校准”的策略，非常注重社会价值观和偏见处理，给人一种“柔性防御”的印象。而 Grok 4.1 Fast 则独树一帜，属于“自由效率型”。它为了追求极速响应和表达自由，牺牲了一定的合规性拦截，但在对抗攻击中却意外地展现出了韧性。

语言与多模态安全的实战较量

在具体的量化评测中，GPT-5.2 展现了统治级的表现。在语言模态安全方面，其平均安全率达到 78.39%，远超同侪。更令人惊叹的是其多模态安全能力，平均得分高达 94.69%。这表明，OpenAI 的最新模型已经能够有效抵御视觉诱导和语义叠加等复杂的跨模态攻击。

值得关注的是 Grok 4.1 Fast 的“反直觉”表现。尽管其在基准合规性测试中垫底，但在高强度的对抗评测（即黑盒越狱攻击）中，它却拿到了全场第二的成绩。这可能意味着其防护策略并非基于全维度的安全内化，而是针对特定攻击模式进行了强化拦截，或者其“不按常理出牌”的回答逻辑天然规避了部分诱导。

对于关注 国内大模型 发展的读者，Qwen3-VL 的表现同样可圈可点。其在合规性维度以 77.11% 位居第二，且在视觉-语言交互场景中表现稳健，证明了其在 AI 落地应用中的合规优势。

文生图领域的防御博弈

在 AI 绘画（文生图）领域，安全治理同样面临挑战。报告对比了 Nano Banana Pro 和 Seedream 4.5 两款模型。

Nano Banana Pro 采取了“柔性重塑”的策略，以近 60% 的平均安全率位居榜首。它能够对高风险提示词进行语义重构，在不完全拒绝用户请求的前提下，生成合规的图像。这种平衡艺术表达与内容管控的能力，是未来 AI变现 和应用的重要方向。

相反，Seedream 4.5 则采用了“坚实屏障”策略，虽然在版权和暴力内容上拦截严密，但在面对复杂的语义伪装时，往往因为缺乏语境理解而导致防御失效或过度阻断。

揭示行业隐忧：静态基准与多语言短板

尽管头部模型表现亮眼，但报告也揭示了整个 人工智能 行业面临的严峻挑战。

第一，静态安全基准已严重滞后。研究发现，基于 ALERT、BBQ 等静态基准的评测普遍高估了模型的安全性。在真实的越狱攻击下，即便是最强的 GPT-5.2，在最坏情况下的安全率也仅为 6% 左右。这提醒我们，查看 AI新闻 时不能仅看厂商宣传的跑分数据。

第二，多轮自适应攻击成为噩梦。攻击者通过多步对话诱导模型“破防”，这种具备自我进化能力的攻击链，是目前所有模型都难以招架的。

第三，跨语言安全存在巨大鸿沟。多数模型在非英语语境（如泰语、阿拉伯语）下的安全表现会出现 20%-40% 的断崖式下跌。这对于致力于全球化的 AI 企业来说，是一个亟待解决的结构性短板。

结语

这份 2026 年的前沿大模型安全报告，不仅为我们提供了技术参考，更敲响了警钟。随着 大模型 能力的指数级跃升，安全对齐不能再是事后的“补丁”，而必须深度嵌入到训练范式和底层架构中。

无论是 Prompt 工程师、开发者还是普通用户，理解这些模型的安全边界都至关重要。如果您希望获取更多关于 ChatGPT、Claude 以及全球最新 AI资讯 的深度报道，请持续关注 AINEWS，我们将为您带来最及时、最专业的 AI日报 与行业洞察。