UC Berkeley（CyberGym 同门）出品的漏洞武器化基准：约 900 个真实漏洞实例，横跨用户态程序 / V8 / Linux 内核
Berkeley 漏洞武器化基准：898 个真实漏洞实例（用户态程序/V8/Linux 内核），给定触发输入后比谁能扩展成可用 exploit，成功率越高越好；最强配置也只打通约 157/898，且开启常见防御后仍有非零成功率——攻击面能力尚在早期。
这个评测的官方统一评分协议还没收录到本页；各厂商实际使用的执行框架（harness）与推理档位（effort）已逐条写在下方引用卡里。
共收录 4 场模型发布（收录 11 项分值） · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
Xiaomi / 小米·国内
本发布含 3 个变体，各变体规格见模型详情。
小米将 MiMo-V2.6-Pro 定位为该系列迄今能力最强的原生全模态模型，面向长程任务、网络安全与科研。发布页收录的评测以编码、通用智能体和安全为主，附录表 DeepSWE v1.1 为 71.9，Terminal-Bench 2.1 为 89.9。
OpenAI·国际
本发布含 3 个变体，各变体规格见模型详情。
发布文将 Sol 定位为 GPT-5.6 的旗舰档（medium/high/xhigh/max/ultra 五档努力级别）。36 项评测横跨智能体、编码、长上下文、科研医疗金融与安全，亮点为 BrowseComp 90.4% 与 Terminal-Bench 2.1 88.8%。
Z.ai / 智谱 GLM·国内
GLM-5.3 以「Frontier Coding with Emergent Cyber Capabilities」为定位发布（API thinking 档 low/high/max、默认 max 且不再支持关闭思考；权重承诺发布两周内开源）。已收录 22 项评测集中于编码与网络安全攻防：亮点 Terminal-Bench 2.1 88.2、CyberGym 84.5。
Meta / Llama·国际
Meta 将 Muse Spark 1.1 定位为可主动管理自身 1M token 上下文窗口的智能体基础模型，随发布同步上线 Meta Model API 公测，并已在 Meta AI 应用与 meta.ai 的 Thinking 模式可用。已收录评测覆盖智能体编码与工具调用、计算机操作、网络安全及生物/化学安全评估等领域，Terminal-Bench 2.1 80.0%、OSWorld Verified 80.8%。
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本页数据更新于 2026-09-20，依据厂商发布材料真实抓取；发现数据问题欢迎在 GitHub 提 Issue。