GPT-6.2 Astra、Sol曝光：OpenAI新模型一次挖出948个Linux漏洞

新智元报道

消息面传来利好。

疑似就在本周五，GPT-6.2 Astra 与 GPT-6.2 Sol 将正式登场。

Google Cloud 的控制台配额页面上，这两款模型的选项已经挂了出来。

与此同时，OpenAI 还发布了一份研究报告，为即将亮相的新一代「Cyber」模型预热。

报告给出的数据是：在新模型加持下，AI 一口气发现了 948 个 Linux 内核本地提权漏洞，还自动把补丁生成了出来。

换句话说，这个新模型已经能钻进操作系统底层大动干戈，活脱脱一个「超级黑客帝国」。

接下来这一周，恐怕会相当忙。

涉及的对象包括 GPT-6.2 Astra、Sol 与 Cyber 模型，

本周五见？

The Information 最先放出消息：OpenAI 最快本周五就会推出下一代 Astra、Sol，以及专攻网络安全的 Cyber 模型。

各种迹象都指向一个判断——新模型已经不远。

有开发者在 Google Cloud 控制台的配额页面里，直接看到了「GPT-6.2 Astra」和「GPT-6.2 Sol」两个选项。

相关截图眼下已在全网传开。新模型已经部署到云端，灰度上线随时可能启动。

据内幕人士透露，三款模型的特性分别是：

1.GPT-6.2 Astra：价格低、调用频次高、智能水平突出

就在前几天，GPT-6.2 Astra 已在 Codex 中悄然开放灰度，据称能力可以直接对标 Fable 5.5。

Astra 系列面向的是日常高频调用场景，但智力相比上一代有了质的提升。

泄露的跑分和定价策略显示，Astra一共划成五个档位。

低配Low每次任务0.44美元，得分14%；中配Medium每次2.73美元，得分31%；高配High每次5.11美元，得分41%；超高配XHigh每次6.67美元，得分45%；满配Max每次11.05美元，得分高达59%。

GPT-6.2 Sol：不只是「阉割版」

爆料称，快要露面的Sol并不是内部大模型的「蒸馏版」那么简单。

它用的是和最强内部模型一模一样的「游戏训练」与「极高强度的训练环境」。靠这种训练方式，模型能力大幅飙升，日常用量的天花板也有望被大幅抬高。

内部Cyber模型：「神级」天花板

更好的东西，OpenAI还藏着没放出来。

爆料人透露，本周五还会发布一款价格极贵、智力极高的内部模型，大概率就是OpenAI官方预热的那款Cyber模型。

按爆料人的说法，「哪怕是新内部模型的『Low』设置，也要比Astra的『Max』设置强得多！」

泄漏出来的数据相当吓人。

低配Low约11美元/任务，得分直接冲到76%；中配Medium约23美元/任务，得分83%；高配High约34美元/任务，得分86%；超高配XHigh约37美元/任务，得分高达88%。

这么算下来，Cyber模型跑一次就得几十美金。它到底拿来干什么？

答案就在OpenAI官方那份硬核报告里。

最强Cyber

一次「团灭」948个Linux内核漏洞

11月5日，OpenAI发了一篇长文：公司安全研究人员搭起了一条完全自主的网络漏洞发现、利用和修补管线。

他们把这款即将发布的Cyber模型，直接投进了全球最重要基础设施——Linux内核的源代码里。

Linux内核的代码量超过4000万行，全球的安卓手机、云基础设施和超算都靠它运转；系统调用、网络、文件系统等接口，则把它的攻击面摊得极大。

顶尖的人类安全专家想在里面挖出一个高危漏洞、再写出利用程序，往往得耗上数月心血。

换成Cyber模型驱动的全自动AI管线，单次运行就动态重现了1724个漏洞，还为291个信息泄漏漏洞生成了PoC；更狠的是，它验证并产出了948个本地权限提升（LPE）漏洞的利用程序和补丁。

LPE能让一个普通低权限用户直接拿到系统的最高Root权限，一直是黑客最想要的东西。

当然，这笔开销不会小。

OpenAI公布的成本是：一共烧掉121.3万美元的API额度，摊到每个LPE漏洞利用上约1279美元。这算烧钱吗？恰恰相反。

在Pwn2Own、TyphoonPWN这类真实的全球网络安全竞赛里，一个Linux内核LPE漏洞的官方赏金通常在2万到7万美元。照这个价，948个全自动生成的漏洞能换回1890万到6630万美元。

利润率在16倍到55倍之间，说它是一台无情的「赛博印钞机」并不夸张。这也说明，用Cyber模型去自动化挖漏洞，眼下已经能净赚了。

AI「黑客特种部队」是怎么运转的？120万美元花在了哪儿，948个漏洞又是如何被翻出来的？OpenAI把这套五步工作法拆开讲了，名字叫「Vulnerability Research Pipeline」。

整套流程看下来，像一部好莱坞级的赛博特工片。

第一阶段是斥候特工（Scout Agents），负责侦察地形。让AI硬啃4000万行代码，既慢又费钱，所以系统先放它们出去快速浏览代码库，按「低权限用户能否访问」和「是否与安全相关」两条标准标出高价值目标。最终斥候选出了5034个审计目标、约280万行代码，这一步只花了3426美元API额度，效率很高。

第二阶段轮到分析师特工（Analyst Agents）找破绽。它们像资深审计员那样读代码、理解威胁模型、搜寻漏洞，仅12个小时就找出2308个候选漏洞，这一步消耗了316,549美元。

第三阶段交给分诊特工（Triage Agents）做实弹验证。只在纸面上推演当然不够，这些特工会把2308个候选漏洞逐一放进开启KASAN的隔离虚拟机里跑，盯着系统崩溃日志反复修改测试代码。

30个小时之内，AI重现了1724个真实漏洞，准确率达到74.7%。这说明前沿模型确实读懂了复杂的内核逻辑。

第四阶段是漏洞利用特工（ExploitDev），也是最难、最贵、最考验真功夫的一环。AI要在SMEP、SMAP、KASLR等现代操作系统标准防御机制全部开启的环境里，把漏洞做成能真正拿下Root权限的武器。这一步花掉了775,929美元。

成果却很惊人：一共生成1169个本地提权攻击程序，经过变体分析去重，确认了948个独立的LPE漏洞。

AI不只是矛，也是盾。第五阶段做的是补丁生成与人类复核：对每一个验证成功的漏洞，系统都会给出修复补丁。

补丁不只要能堵住漏洞，还得模仿周边代码的写法风格，并通过变体分析确认修复完整。最后由人类安全研究员复审，再提交给Linux官方。

细读OpenAI这份技术报告，还能看到三个让人后背发凉的细节，它们暴露出前沿AI真正厉害的地方。

第一点：AI不再只是「模仿者」，它自己造出了10种全新的黑客技术。如果还以为AI只是去网上扒现成的黑客教程、照着模板套，那就想错了。

OpenAI的研究人员抽样分析了166个由AI生成的漏洞利用程序，发现AI至少用上了10种此前没见过的漏洞利用手法，其中包括2种新的内核缓存对象喷射技术、2种新的页面修饰技术，以及5种新的数据专用提权技术。

研究团队把这些手法拿给资深专家看，专家表示自己也是头一回见到。在网络安全领域，AI的创造力已经跑到了人类经验前面。

第二点：「拔出萝卜带出泥」，没有源码也能干掉测试基础设施。在对Google的kernelCTF做测试时，AI出了个「意外」。

分析师特工做权限转换实验时把内核搞崩了。AI顺着线索往下查，发现问题根本不在Linux内核，而是底层测试虚拟机本身就有漏洞。更吓人的是，AI手里根本没有QEMU源代码，硬是凭空摸索，写出了可用的提权漏洞利用程序。

在未来的超级AI眼里，只要有代码在跑的地方，哪怕是防御工具本身，也可能变成筛子。

第三点：模型越强，越不需要「教做事」。

早先的试验里，OpenAI 注意到上一代 GPT-5.5 Cyber 常常拿不准该选用哪一门黑客手法。

工程师随后把 103 种现成的黑客技巧整理出来交给它，一步步示范怎么用，成功率也从 76.2% 升到 88.9%。

换成更聪明的 GPT-5.6 Cyber 之后，情况反过来：完全不给提示、让模型自己放开手脚，成绩居然超过了「人类手把手教」的那一套。

硬塞过去的「人类经验套路」，落到高智商 AI 身上就成了包袱，反倒限制住它。

等更强的 Cyber 模型陆续发布，这种没法预判的「自主探索」本事，会给传统安全防御带来相当大的冲击。

OpenAI 这份报告，实际上是给整个行业提了个醒。

报告里是这么写的——

前沿AI模型在未来几年里迟早能揪出软件项目中存在的漏洞，想都别想躲过去。核心软件要想做到高保障，其构建和维护工作将变得极其关键——毕竟那是一个不再有「未知漏洞（0-day）」的世界。

手里只要有 Cyber 模型的 API，谁都能成批造出毁灭级的网络武器。想脱身，只有抢在攻击者前头这一条路。

倘若 The Information 的爆料属实，本周五等来的就不只是 GPT-6.2 Astra 和 Sol，还有把「潘多拉魔盒」彻底掀开的 Cyber 模型。

到那时候，这世上恐怕再没有什么未知漏洞了。

参考资料：

https://openai.com/index/a-thousand-fewer-paths-to-root/

https://x.com/OpenAI/status/2118119461345739018

https://x.com/imjustnewatai/status/2118066584463741203