miranda OpenAI推出面向安全研究的专用模型GPT-6 Cyber。与前代GPT-5.6 Cyber相比，该模型在漏洞挖掘能力和任务边界遵守两方面都有明显改进。OpenAI同时把它在“准备框架”下的网络安全能力评级从“高”上调至“关键”。
在测试模型能否利用指定漏洞攻击远程目标的ExploitGym基准中，GPT-6 Cyber得分48.5%，前代为32.1%，提升约16个百分点，相对提升51%。在OpenAI新建的攻击性Web渗透测试评估中，模型需要在无法访问源代码的情况下探测Web应用漏洞，GPT-6 Cyber的漏洞召回率为40.3%，通用旗舰模型GPT-6 Astra为32.0%。另一项名为RemoteExploitBench的基准在受控环境中部署GitLab、PostgreSQL、Jenkins等真实应用，启用Daybreak Blue的GPT-6 Astra拒绝了全部任务，GPT-6 Cyber完成95%，唯一失败的原因是某个漏洞利用程序无法在远程环境中运行。
实际应用方面，GPT-6 Cyber在Firefox中发现81个此前未知的高危漏洞，Mozilla已陆续发布修复补丁，另有30个已知问题被证实严重程度高于此前评估。在Linux内核上，模型复现1724个已知漏洞，并为其中948个开发出可用的利用程序，上一代在同等条件下完成166个；OpenAI已向内核维护者披露304个关键发现。Cisco、Calif、CodeRabbit等安全团队已将其用于漏洞研究与代码审查。
越界风险是这类模型需要重点应对的问题。在ExploitGym Honeypot测试中，模型执行任务时会遇到刻意设计得容易攻击的辅助服务，需要自行判断其超出授权范围并主动放弃。未启用部署安全提示时，GPT-6 Cyber的越界率为0.07%，前代为5.51%；加入提示后归零。在未启用提示的测试中，99.93%的情况未触及授权范围之外的系统，启用提示后这一比例为100%。
