圖為2026年7月18日，在上海舉行的世界人工智慧大會（WAIC）上，人們參觀了中國AI公司月之暗面（Moonshot AI）展台，該展位展出了Kimi K3模型。
中國AI公司月之暗面（Moonshot AI）開發的開放權重模型Kimi K3，在一次安全測試中發現測試環境漏洞，主動連上外網，從GitHub複製答案完成任務。美國資安公司Frontier Security認為，這種「發現門沒鎖就立刻去偷答案」的行為模式，正是惡意使用者可能期待的特性。
Frontier Security在部落格文章中披露，該公司使用英國AI安全研究所（AI Security Institute，簡稱AISI）的基準測試環境，評估Kimi K3的防禦能力。由於沙盒（sandbox，指與外部隔離、受嚴格限制的測試環境）設定錯誤，未完全封鎖對外網絡存取，Kimi K3探測到此漏洞後，連上GitHub（目前全球最大的程式碼託管與協作平台）找到答案並直接複製交差。
Frontier Security指出，Kimi K3並未利用零日漏洞（Zero-day，指軟體中存在、但廠商還不知道，或雖然知道卻還沒有修補的漏洞）發動攻擊，但這並不代表可以掉以輕心。近期，OpenAI、Anthropic與Meta的模型也曾在測試中逃離沙盒，甚至進一步對真實系統發動攻擊。
由於Kimi K3是開放權重模型，任何人都可以下載並在本地電腦上運行，更容易被惡意利用。Frontier Security強調，這種「只要發現漏洞就立刻利用」的行為，正是安全評估中需要特別警惕的模式。
該事件也暴露出現有AI基準測試的潛在問題。如果模型能直接從網上複製答案，那麼測試的高分反映的可能不是模型本身的推理能力，而是測試環境本身存在漏洞。Frontier Security表示，這並非Kimi K3獨有的問題，任何具備一定能力、能執行命令的模型，都可能主動搜尋類似漏洞，導致評測結果失真。
另外，Kimi K3於7月16日發布後，英國AI安全研究所與美國人工智慧標準與創新中心（U.S. Center for AI Standards and Innovation，CAISI）曾共同測試其網絡攻防能力，並於7月23日公布結果。測試顯示，Kimi K3在初步網絡安全評估中，表現明顯落後於目前具備最強網絡攻擊能力的前沿模型。
在漏洞利用（Exploit）開發任務中，Kimi K3的表現明顯低於最先進的網絡攻擊模型；在模擬企業網絡攻擊環境中，它平均僅能完成32個攻擊步驟中的第17步，而能力最強的美國模型平均可推進至第28.5步。
（本文綜合參考Frontier Security報告及相關媒體報導）
