Na análise de 8 de outubro, a SemiAnalysis encontrou resultados de segurança publicados para 31 das 857 versões; apenas nove os tinham no lançamento análise de 8 de outubro, a SemiAnalysis contou 857 versões de nove programadores sediados na China entre 2021 e 15 de setembro de 2026. Encontrou um resultado de segurança publicado para 31 versões (3,6%). Para apenas nove (1,1%), o resultado estava disponível na data de lançamento do modelo ou antes.

Os números descrevem o que os investigadores conseguiram encontrar nos materiais públicos dos programadores. Não mostram quantos modelos foram testados em privado nem se algum modelo específico é seguro.

A grande mudança

  • O que mudou: A SemiAnalysis quantificou uma lacuna documental num conjunto definido de versões: nove em 857 tinham um resultado de segurança específico do modelo que o público podia ler até ao dia do lançamento.
  • Porque é importante: Quem avalia um modelo no lançamento precisa de resultados para essa versão. Uma garantia genérica de que houve testes, ou um resultado publicado depois do lançamento, não responde à mesma pergunta naquele momento.
  • O que acompanhar: Nas próximas versões, o sinal útil é um resultado datado, ligado ao modelo exato e disponível quando os utilizadores obtêm acesso pela primeira vez. A taxa de divulgação da auditoria pode mudar à medida que surgem documentos, mas uma publicação posterior não altera o que estava disponível no dia do lançamento.

O que contou a auditoria

A SemiAnalysis afirma que o seu censo abrangeu 741 versões de modelos de produto e 116 versões de modelos de investigação da Alibaba, ByteDance, Tencent, Baidu, DeepSeek, Moonshot, Zhipu (Z.ai), MiniMax e StepFun. Atribuiu uma primeira data pública a cada versão e depois pesquisou os cartões de modelo, notas de lançamento e relatórios técnicos dos programadores à procura de um resultado de segurança que pudesse associar a essa versão.

Para ser elegível, um resultado tinha de apresentar uma conclusão quantitativa ou substantiva sobre um modelo identificado. Os temas incluíam resultados prejudiciais, resistência a jailbreaks, toxicidade, privacidade, comportamento de recusa e capacidades perigosas. Uma declaração de que o modelo recebeu treino ou avaliação de segurança, sem apresentar conclusões, não contava. Os investigadores também não estenderam um resultado de um modelo principal a outros tamanhos ou versões posteriores.

Essa regra rigorosa de correspondência torna importante o denominador. As 857 entradas são versões contabilizadas, incluindo variantes, e não 857 sistemas de fronteira com capacidades equivalentes. A SemiAnalysis observa que os programadores nomeiam variantes com diferentes níveis de detalhe. Assim, a contagem serve para examinar a documentação deste conjunto de versões, não para classificar solidamente empresas individuais.

Quando surgiram os resultados

Das 31 versões com um resultado publicado elegível, nove tinham-no no lançamento ou antes. Dezasseis foram documentadas mais tarde; a SemiAnalysis indica um atraso mediano de 42 dias para esse grupo. Nas seis restantes, os investigadores não conseguiram determinar o momento ou a correspondência com um modelo específico. Essas seis fazem parte das 31 com algum resultado publicado, mas não podem ser contadas como divulgações no dia do lançamento.

Também é preciso descrever os restantes casos com cuidado. A SemiAnalysis encontrou 10 versões com uma alegação de avaliação, mas sem números, e três conhecidas apenas através de notícias ou relatos de investidores para as quais não conseguiu obter documentação dos programadores. Nos materiais consultados, não encontrou divulgação de segurança para 813 versões. Esses grupos, em conjunto com as 31 que tinham resultados, perfazem as 857 versões.

O relatório da Reuters sobre a análise também salienta que as empresas podem ter realizado testes privados. “Não foi encontrada divulgação” refere-se ao registo público aqui analisado. Não prova que os testes não ocorreram, e um teste publicado não estabelece, por si só, a segurança subjacente do modelo. Nesta auditoria, a SemiAnalysis não apresentou uma taxa comparável por versão para programadores dos EUA.

Para quem escolhe ou avalia um modelo, a distinção prática é simples: identificar a versão exata, procurar um resultado datado e específico do modelo e confirmar se estava disponível quando o modelo foi lançado. Essa evidência mostra o que o programador tornou público. É apenas uma parte da avaliação de um modelo para um uso específico.

Fontes e leitura adicional