Fable 5 解禁和中国开源模型的机会

随着特朗普政府解禁Mythos 5和Fable 5，关于这起事件的来龙去脉也变得越来越清晰。

Mythos 5 是 Anthropic 最强的编码模型，能在别人的系统里找漏洞、并利用漏洞去发动自主网络攻击。对外发布的是它套了安全护栏的版本 Fable 5，你让它写攻击代码，它会拒绝。Amazon 的研究人员撬开了这层护栏，一种越狱方法能把会拒绝的 Fable 变回什么都敢干的 Mythos。

一个能被稳定越狱的顶级攻击模型，在华盛顿眼里就是一件会扩散的武器，于是有了那两周的管制，要求Anthropic限制美国境内外外国公民的访问权限，因为没法实时可靠地验证用户国籍，Anthropic于是只好暂停了所有用户对这两个模型的访问。过去三周，白宫多个部门、亚马逊、Anthropic 等多个机构大量工程师一直在协同攻坚，封堵这类模型越狱漏洞，确认都堵上了之后商务部才给放的行。

白宫 AI 顾问 Sriram Krishnan 昨天卸任，接受CNBC采访专门，也说了这件事：特朗普政府过去 18 个月一直在和 Anthropic 合作“Project Glasswing”，核心目标是在保持模型领先的同时，给防守方（即管理美国关键系统的人）足够时间修补系统。

这也和我一直以来的判断是一致的。此次管制本质上是次应急处置，而不是美国政府真想对大模型搞出口管制。

Anthropic 表示，后续将进一步加强与美国政府在前沿 AI 模型安全方面的合作，并提出四项承诺：

一是发布前开放政府测试。 对于涉及国家安全的前沿模型，在正式发布前向指定政府机构开放模型和安全防护措施，由政府独立开展能力评估和红队测试，Anthropic 技术团队全程配合。

二是快速共享安全信息。 一旦发现重大越狱攻击或滥用情况，将第一时间通知政府，并共享新的安全防护措施和威胁情报，同时参与白宫建立的跨部门网络安全信息共享机制。

三是投入专门资源支持政府研究。 设立专门团队，与政府开展 AI 安全联合研究，提供算力资源，并开放自身在安全评估和红队测试方面的经验。

四是推动行业统一标准。 和政府及其他 AI 公司共同制定前沿模型的自愿性安全评估标准，并希望最终通过立法，建立适用于所有前沿模型开发者的统一监管规则。

Anthropic 还希望这些合作不仅成为美国 AI 监管框架的基础，也能为未来全球 AI 治理提供参考。

Sriram Krishnan 认为，接下来美国政府对此类情况大概有两个重点工作方向：

第一，行业企业必须深化协同，大家一起把前沿模型的安全测试、评估这些机制搭起来，不能再是每家公司自己做一套。第二，美国要持续迭代前沿大模型，除了 Fable，美国政府现在也在跟 OpenAI 密切沟通，希望尽快把 GPT-5.6 推出来，目的还是要保持技术领先，这款模型有望尽快上线，以维持美方技术领先优势。

Krishnan还强调，中国大模型追得非常快，GLM 5.2 刚发布，整体实力已经很强了。虽然和 Fable、GPT-5.6 比还有一点差距，但这个差距正在越来越小。所以美国一方面要抓紧把更强的模型推出来，保持领先；另一方面，也要尽量给政府和安全团队留出时间，把模型的安全测试、漏洞修补这些工作先做好，再大规模放出去。

他还指出，开源模型已经成为中美AI竞争的一个关键变量。开源体系会成为保护本国基础设施、企业乃至政府系统安全的重要抓手。美国当下亟待解决的核心任务，是研发更多达到全球顶尖水平的本土开源大模型。开源模型能够实现前沿闭源模型无法做到的本地化部署，成为网络安全防护的核心助力。目前美国还没有一款领跑全球的开源模型。虽然美国也有一些公司在深耕这条赛道，但现实不容乐观，中国的 GLM 5.2、DeepSeek系列开源模型目前已经领先，美国必须扭转这一局面。

美团的LongCat-2.0全部使用国产芯片进行模型训练和推理，对美国来说是个极具震撼力的消息，这两天讨论也相当热烈。根据凤凰网科技旗下垂直深度内容栏目数智前线的的说法，LongCat-2.0 是在昇腾五万卡集群上完成训练和推理全流程，并且LongCat团队对国产算力的探索从2023年就开始了，是昇腾最大的互联网客户之一。团队化了几年时间逐步攻克算子适配、通信优化、分布式稳定性等基础难题，才达到了今天的效果。

美国研究中国芯片和大模型的技术专家分析认为，这是目前已知中国规模最大的、完全不依赖英伟达 GPU 的大模型预训练任务。整个训练量约为 10^25 FLOPs，大致相当于 DeepSeek V4 Pro 或 Qwen3 Max 这一代模型的训练规模，很可能采用的是昇腾 910C，并基于 CloudMatrix 超级计算集群完成训练。

Sriram Krishnan在谈到美国出口管制政策时，也特别提到了LongCat-2.0完全基于国产芯片训练这个事，强调美国对华芯片出口政策尺度要更加精细化，完全切断芯片供给不可取，会倒逼全产业链资源集中攻坚国产芯片，长远来看对美不利；但美国也绝不会向中国出口最顶尖的芯片，例如英伟达Rubin系列高端芯片。他还透露，美国商务部半年前就已经敲定了中间路线：允许向中国出口落后两代左右的AI芯片，例如 H200。这款芯片性能远不及美国主流AI企业在用的最新款芯片。这套方案既能保住美国在大模型领域的领先地位，又不会变相扶持中国本土芯片产业崛起。

Maythos 5和Fable 5解禁，想必很多公司又要通过中转站等方式接入和使用。但最近有个消息比较让人担心。6月30日，Reddit 用户 u/LegitMichel777 逆向分析 Claude Code 2.1.196，发现其中存在一套隐蔽的指纹机制：当用户通过非官方代理访问，并且命中中国时区（Asia/Shanghai、Asia/Urumqi）或约 147 个中国相关域名时，程序会启动标记机制，把系统 prompt 中的日期格式从 YYYY-MM-DD 悄悄改成 YYYY/MM/DD，可能还包含 Unicode 隐写。Anthropic 工程师 Thariq Shihipar 随后回应称，这是 2026 年 3 月上线的一个“实验”，目的是防止未授权转售和模型蒸馏，并表示将在新版中删除。

这个事件暴露出闭源模型作为基础设施的一个结构性风险：闭源模型厂商不仅掌握模型，还掌握系统 prompt、请求路由、日志、缓存、安全策略和访问控制。用户看到的是 API，真正发生了什么并不透明。更重要的是，厂商显然具备在用户不知情的情况下对请求进行标记、识别和差异化处理的技术能力。对政府、金融、制造、医疗、军工这类高敏感客户来说，这会自然推高对可审计、可私有化部署、可控模型栈的需求。

今天 Palantir CEO Alex Karp 也谈到了类似问题。他说，美国很多企业和政府客户其实已经对 Anthropic 和 OpenAI 产生了明显的信任顾虑，只是大家担心得罪这两家公司，所以很少公开说出来。客户真正关心的是：数据最后会不会进入 Anthropic 和 OpenAI 手里？模型权重归谁？提示词会不会被缓存、分析甚至用于训练？企业的商业秘密和知识产权会不会慢慢流向这些 AI 供应商？更现实的是，这些公司今天是供应商，明天会不会利用掌握的信息直接进入客户所在行业，反过来抢客户、抢业务？

Karp 认为，政府和企业必须掌握自己的算力、模型、数据和业务栈，不能把核心能力完全交给外部 AI 公司。尤其是国防和战场应用，如果把关键 AI 能力外包给硅谷几家大模型公司，用Karp的话来说，“that’s fucking insane.”

这或许是中国开源模型的机会。DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi、MiniMax 等如果能在能力上继续缩小和闭源模型差距，同时提供更开放的权重、更清晰的部署方式、更低成本的本地化方案，就可以把卖点在“便宜好用”基础上进一步累加上“可控可信”。尤其对非美国市场、全球南方以及不愿被 O和A锁定的企业客户来说，开源模型会更有吸引力。

如果中国开源模型越来越受欢迎，但底层训练和推理主要还是依赖英伟达 GPU，整个产业链最大的利润虽然还是会被卖铲子的英伟达拿走。但中国模型厂商也能获得模型能力和算法积累、AI 应用生态、企业客户和开发者，以及后续推理、Agent 和应用层收入。

当然，如果未来国产 GPU进一步成熟，届时中国将不仅拥有模型和应用，还可能逐步拥有自己的算力底座，整个价值链就会更多留在国内。但这需要时间，中国的大模型等不起，如果坐等的话，中国开源模型怕是会错失良机。

文章仅做学术探讨和研究交流使用，相关判断不代表任何公司或机构立场，也不构成任何法律、商业或投资建议。转载请注明出处。