AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor. # 一項 AI 模型稽核發現，857 次發布中只有 9 次在推出時公開安全結果 > SemiAnalysis 發現，中國九家開發者的 857 次發布中，只有 9 次在推出時或之前取得模型專屬安全結果。這項稽核衡量公開揭露，不是私人測試或模型安全性。 By BIG CHANGE Editorial Published: 2026-10-11T22:00:10.466Z Updated: 2026-10-11T22:00:10.466Z Canonical: https://bigchange.ai/blog/ai-model-safety-results-public-at-launch-semianalysis ![Conceptual charcoal illustration of a glass-fronted public notice case with generic papers and one orange-cornered sheet beside another notice.](https://bigchange.ai/api/media/file/china-safety-disclosure-hero-v2.png) A conceptual public notice case illustrates the difference between a release notice and a publicly visible result. It does not depict actual developer documents or scale the audit's 857 releases; a missing public result does not establish whether private testing occurred. AI-generated by BIG CHANGE. SemiAnalysis 在 10 月 8 日的分析中，於 857 次發布中找到 31 次已公開安全結果；推出時已有結果的只有 9 次 [10 月 8 日分析](https://newsletter.semianalysis.com/p/beijing-will-not-pace-the-frontier)，SemiAnalysis 統計了中國九家開發者在 2021 年至 2026 年 9 月 15 日間的 857 次發布。31 次發布（3.6%）有已公開安全結果。只有 9 次（1.1%）在模型推出當日或之前已有結果。 這些數字描述研究人員在開發者公開資料中找到的內容。它們沒有顯示有多少模型曾接受私人測試，也無法說明任何特定模型是否安全。 ## 重大變化 - **變化內容：** SemiAnalysis 為特定發布範圍中的文件缺口量化：857 次中有 9 次在推出當日之前，已有大眾可閱讀的模型專屬安全結果。 - **重要之處：** 在發布時評估模型的人需要該版本的結果。籠統保證曾進行測試，或發布後才公布的結果，都無法在當時回答同一個問題。 - **後續觀察：** 後續發布時，有用的訊號是附有日期、對應確切模型，且使用者首次取得存取權時即可查看的結果。隨著文件出現，稽核的揭露率可能改變，但日後公開不會改變推出當日可取得的內容。 ## 稽核統計了什麼 SemiAnalysis 表示，普查涵蓋 Alibaba、ByteDance、Tencent、Baidu、DeepSeek、Moonshot、Zhipu（Z.ai）、MiniMax 與 StepFun 的 741 次產品模型發布及 116 次研究模型發布。研究人員為每次發布標出首次公開日期，再查閱開發者的模型卡、發布說明與技術報告，尋找可與該發布對應的安全結果。 合格結果必須對具名模型提供量化或實質發現。主題包括有害輸出、抵抗 jailbreak、毒性、隱私、拒絕行為與危險能力。只說模型接受過安全訓練或評估、卻沒有提出發現，不符合條件。研究人員也沒有把某個旗艦模型的結果延伸至其他尺寸或後續快照。 嚴格的對應規則使分母很重要。857 筆是計入的發布次數，包含不同變體，並非 857 個能力相當的前沿系統。SemiAnalysis 指出，各開發者對變體命名的詳細程度不同。因此，這個數量可用來檢視此發布集合的文件狀況，不能作為可靠的個別公司排名依據。 ## 結果何時出現 在 31 次有合格已公開結果的發布中，9 次在發布當時或之前已有結果。另有 16 次在之後才有文件記錄；SemiAnalysis 報告該組的延遲中位數為 42 天。其餘 6 次無法確認時間，或無法對應至特定模型。這 6 次屬於 31 次有某種已公開結果的發布，但不能算作推出當日揭露。 描述其他案例時也需要謹慎。SemiAnalysis 找到 10 次發布有評估聲明、但沒有數字；另外 3 次只在媒體或投資者說法中出現，研究人員無法取得開發者文件。在檢查的資料中，有 813 次發布沒有安全揭露。這些組別加上 31 次有結果的發布，合計 857 次。 而 [Reuters 對該分析的報導](https://uk.marketscreener.com/news/china-ai-developers-publish-safety-tests-for-just-3-6-of-model-releases-report-finds-ce785ddcd98cf623) 也強調公司可能曾進行私人測試。「未找到揭露」是指此處檢查的公開紀錄。這不能證明沒有進行測試；已公開的測試本身也不能證明模型的根本安全性。SemiAnalysis 在這項稽核中沒有提供美國開發者可比較的發布層級比率。 對選擇或評估模型的讀者來說，實際做法很簡單：確認確切版本，尋找附日期且專屬該模型的結果，再查看模型推出時是否已可取得。這類證據說明開發者公開了什麼，只是評估模型是否適用於特定用途的一部分。 ## 來源與延伸閱讀 - [SemiAnalysis，〈北京不會引領前沿：中國速度優先的 AI 安全體制〉（2026 年 10 月 8 日）](https://newsletter.semianalysis.com/p/beijing-will-not-pace-the-frontier)可閱讀的方法與結果段落說明九家開發者的樣本、2021 年至 9 月 15 日的期間、857 次發布的分母、文件搜尋、對應規則與時間分類。頁面標示需付費；我們未獨立查閱其底層發布層級資料集，也未重做搜尋。 - [Reuters，〈報告發現，中國 AI 開發者只為 3.6% 的模型發布公布安全測試〉（2026 年 10 月 9 日），經 MarketScreener 轉載](https://uk.marketscreener.com/news/china-ai-developers-publish-safety-tests-for-just-3-6-of-model-releases-report-finds-ce785ddcd98cf623)Reuters 另行報導主要統計數字，以及公開揭露缺席和可能存在私人測試的差異。這是對 SemiAnalysis 分析的報導，不是獨立重做資料集。 ## Sources - [SemiAnalysis，北京不會引領前沿：中國速度優先的 AI 安全體制](https://newsletter.semianalysis.com/p/beijing-will-not-pace-the-frontier) — 頁面標示需付費，但可閱讀主要方法與發布普查段落，提供樣本、對應準則和時間分類。我們未獨立重做發布層級資料集或文件搜尋。 - [Reuters，中國 AI 開發者只為 3.6% 的模型發布公布安全測試，報告發現](https://uk.marketscreener.com/news/china-ai-developers-publish-safety-tests-for-just-3-6-of-model-releases-report-finds-ce785ddcd98cf623) — 用於發現議題與補充脈絡的當代獨立報導。本文的數字與方法主張已對照 SemiAnalysis 原始報告核實；BIG CHANGE 不採納標題的廣泛結論。