原文標題：GPT‑6 Cyber: Advancing the frontier of aligned cybersecurity agents
OpenAI 於 2026 年 11 月 5 日推出 GPT-6 Cyber，定位為可尋找、驗證並協助修補軟體漏洞的資安研究模型。官方表示，模型在 ExploitGym 的成功率為 48.5%，前代 GPT-5.6 Cyber 為 32.1%；在不提供應用程式原始碼的網頁滲透測試評估中，漏洞召回率為 40.3%，GPT-6 Astra 則為 32.0%。這些是官方測試條件下的數據，不能直接視為真實環境的普遍成功率。
官方另設計 RemoteExploitBench，在受控環境部署 GitLab、PostgreSQL、Jenkins 等含已知漏洞的應用。初期評估中，GPT-6 Cyber 完成 95% 的指定任務；搭配 Daybreak Blue 的 GPT-6 Astra 在該組測試全部拒絕執行。OpenAI 依其 Preparedness Framework 將 GPT-6 Cyber 的資安能力列為 Critical，高於前代的 High。
在越界行為測試 ExploitGym Honeypot 中，研究者刻意放置容易攻擊但不屬於任務授權範圍的服務。GPT-6 Cyber 未搭配部署安全提示時，99.93% 的測試未攻擊範圍外服務，搭配提示後達 100%；前代未搭配提示時為 94.49%。這是特定評估的結果，不代表所有情境都不會越界。
實務研究方面，OpenAI 表示模型找出 81 個先前未知、由 Mozilla 分類為高嚴重度的 Firefox 漏洞，並使另外 30 個已知問題的嚴重程度獲得重新評估。Linux 核心研究中，模型重現 1,724 個漏洞，對其中 948 個建立可運作的利用方式；官方稱已向維護者通報 304 項關鍵發現並提供候選修補。相關修補仍依各專案維護者進度推進。
OpenAI 表示 Cisco、Calif、CodeRabbit 等團隊已用於研究或程式碼審查，並分享 Mozilla、Palo Alto Networks、Perplexity 等機構的評估回饋。模型也參與 OpenAI 自有基礎設施的受控紅隊測試，研究結果被用於修補軟體及收緊網路限制。
安全管控包含監測代理行動是否符合使用者授權、對特定新興威脅進行監測、保護遭竊憑證及沙箱隔離。Daybreak Red API 原則上要求 IP 允許清單；採用 Zero Data Retention 的 API 客戶一般須使用 Private Safety Processing，透過保留在客戶端儲存空間 30 天的加密紀錄執行自動檢查。
對電力、水處理與工業控制系統，OpenAI 設立經核准的 Daybreak Red for Critical Infrastructure 使用群組，並提出總額 10 億美元的 Daybreak for Frontline Defenders 補助方案。Dragos 在模擬電廠環境的評估中發現模型能辨識 OT 資產，並找出工程軟體中的兩項零日漏洞；此為受控測試，並非真實電廠遭入侵事件。
GPT-6 Cyber 初期僅透過 API 與 Codex 提供給部分核准的 Daybreak Red 客戶，官方表示後續將擴大至其他 Daybreak Red 客戶；GPT-5.6 Cyber 亦將提供給所有 Daybreak Red 客戶。官方未在本文公布一般大眾全面開放日期或完整定價。
發生了什麼事
OpenAI 發布專用資安研究模型 GPT-6 Cyber，公布漏洞利用、網頁測試及越界行為評估結果，並揭露在 Firefox、Linux 核心及受控基礎設施測試中的研究成果。
為什麼重要
模型不只提高漏洞發現與驗證能力，也將遵守授權範圍納入主要訓練與評估目標。更高的攻擊能力與越界風險同時存在，因此產品存取、監控與人工審核仍是部署條件。
影響哪些人
受影響者包括資安研究員、開源維護者、企業紅隊、程式碼審查團隊，以及電力、水處理等關鍵基礎設施的授權防護人員。一般使用者目前不在全面開放對象之列。
已確認與未確認
已確認官方測試分數、Firefox 與 Linux 研究數量、初期核准客戶的存取方式及部分安全機制。未確認所有漏洞的最終修補狀態、各產業實際部署效果、全面開放日期與完整商業價格。