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Linux 内核披露 Copy Fail 本地提权漏洞
安全研究人员于 2026 年 4 月 29 日公开披露了名为 Copy Fail 的 Linux 内核高危漏洞 (CVE-2026-31431) 并详细说明了其作用机制。该漏洞源于 2017 年引入的 algif_aead 就地 (In-place) 优化机制，涉及内核加密子系统中的 AF_ALG、algif_aead 以及 authencesn 交互路径。
利用该漏洞，本地低权限用户可以向受影响系统上任意可读文件的页面缓存 (Page cache) 中写入受控的 4 字节数据。由于写入操作仅发生在内存层面且不修改磁盘文件本身，攻击者可以避开常规的文件完整性校验机制。随后，攻击者通过污染 setuid-root 程序的内存缓存副本便可实现本地提权并获取 root 权限。这对多租户主机、共享开发机和 CI 运行器等环境构成了严重威胁。
目前 kernel.org 已将该漏洞的 CVSS 在 v3.1 标准下的评级定为 7.8 分的高危级别。官方已通过将相关操作恢复为异地 (Out-of-place) 的方式修复了此问题，并且补丁已进入主线及稳定分支。主流发行版如 Ubuntu、Debian、SUSE 和 Amazon Linux 正在陆续发布安全更新。建议用户尽快将内核更新至已修复版本并重启系统。若暂时无法更新，用户可考虑禁用 algif_aead 模块或通过 seccomp 限制不可信工作负载创建 AF_ALG 套接字 (Socket) 来作为临时缓解方案。
（综合媒体报道）
安全研究人员于 2026 年 4 月 29 日公开披露了名为 Copy Fail 的 Linux 内核高危漏洞 (CVE-2026-31431) 并详细说明了其作用机制。该漏洞源于 2017 年引入的 algif_aead 就地 (In-place) 优化机制，涉及内核加密子系统中的 AF_ALG、algif_aead 以及 authencesn 交互路径。
利用该漏洞，本地低权限用户可以向受影响系统上任意可读文件的页面缓存 (Page cache) 中写入受控的 4 字节数据。由于写入操作仅发生在内存层面且不修改磁盘文件本身，攻击者可以避开常规的文件完整性校验机制。随后，攻击者通过污染 setuid-root 程序的内存缓存副本便可实现本地提权并获取 root 权限。这对多租户主机、共享开发机和 CI 运行器等环境构成了严重威胁。
目前 kernel.org 已将该漏洞的 CVSS 在 v3.1 标准下的评级定为 7.8 分的高危级别。官方已通过将相关操作恢复为异地 (Out-of-place) 的方式修复了此问题，并且补丁已进入主线及稳定分支。主流发行版如 Ubuntu、Debian、SUSE 和 Amazon Linux 正在陆续发布安全更新。建议用户尽快将内核更新至已修复版本并重启系统。若暂时无法更新，用户可考虑禁用 algif_aead 模块或通过 seccomp 限制不可信工作负载创建 AF_ALG 套接字 (Socket) 来作为临时缓解方案。
（综合媒体报道）
开源 AI 网关 LiteLLM 修复认证前 SQL 注入等三个高危漏洞
LiteLLM 在 1.83.7 版本中修复三个高危漏洞，均影响 <1.83.7 版本。
CVE-2026-42208（CVSS v4.0 9.3 Critical）是认证前 SQL 注入，攻击者可通过特制 Authorization header 读取或修改数据库，获取代理密钥和上游模型供应商凭证，受影响版本 >=1.81.16；
CVE-2026-42203 是 /prompts/test 端点服务端模板注入，需有效 proxy API key 即可 RCE，受影响版本 >=1.80.5；
CVE-2026-42271 是 MCP stdio test endpoints 认证后命令执行，低权限用户可在代理主机执行任意命令，受影响版本 >=1.74.2。
Sysdig 已观测到 CVE-2026-42208 的针对性利用尝试，攻击者在公告发布后 36 小时内开始枚举高价值数据库表。官方建议升级到 1.83.7 或更高版本，曾公网暴露的实例应轮换所有凭证并审计账单。
（Sysdig）
LiteLLM 在 1.83.7 版本中修复三个高危漏洞，均影响 <1.83.7 版本。
CVE-2026-42208（CVSS v4.0 9.3 Critical）是认证前 SQL 注入，攻击者可通过特制 Authorization header 读取或修改数据库，获取代理密钥和上游模型供应商凭证，受影响版本 >=1.81.16；
CVE-2026-42203 是 /prompts/test 端点服务端模板注入，需有效 proxy API key 即可 RCE，受影响版本 >=1.80.5；
CVE-2026-42271 是 MCP stdio test endpoints 认证后命令执行，低权限用户可在代理主机执行任意命令，受影响版本 >=1.74.2。
Sysdig 已观测到 CVE-2026-42208 的针对性利用尝试，攻击者在公告发布后 36 小时内开始枚举高价值数据库表。官方建议升级到 1.83.7 或更高版本，曾公网暴露的实例应轮换所有凭证并审计账单。
（Sysdig）
4 月 24 日，深度求索宣布推出并同步开源全新一代大语言模型 DeepSeek-V4 预览版。该系列模型按参数规模分为 DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-V4-Flash 两个版本，不仅在智能体能力、世界知识和推理性能上实现开源领域领先，更全面迈入一百万词元 (Token) 超长上下文的普惠时代。
在性能表现上，包含 1.6 万亿参数、激活参数为 490 亿的 DeepSeek-V4-Pro 模型在数学、STEM 及竞赛型代码的评测中超越了当前所有已公开评测的开源模型，取得了比肩国际顶级闭源大语言模型的优异成绩。其在智能体编程任务上的表现逼近 Opus 4.6 的水平。另一款包含 2840 亿参数、激活参数为 130 亿的 DeepSeek-V4-Flash 模型则凭借更小的激活参数量，提供更加快捷和经济的 API 服务，并在简单智能体任务上与 Pro 版本旗鼓相当。
架构层面，DeepSeek-V4 首创混合注意力机制，将压缩稀疏注意力 (CSA) 与重度压缩注意力 (HCA) 相结合，并引入了流形约束超连接 (mHC) 与 Muon 优化器。配合对模型专家权重的 FP4 量化感知训练，新架构大幅降低了计算和显存需求。在一百万词元上下文场景下，DeepSeek-V4-Pro 的单词元推理计算量仅为前代 V3.2 版本的 27%，KV 缓存仅为 10%。
目前，用户已可通过官方网站或应用体验新模型。API 服务也已同步更新，最大上下文长度均为一百万词元，并同时支持非思考模式与思考模式。
（深度求索）
在性能方面，GPT-5.5 在现实服务中保持了与 GPT-5.4 相同的单词元 (Token) 延迟，但智能水平大幅提升，且完成相同 Codex 任务所需的词元数量显著减少。该模型在智能体编程、计算机操作、知识工作和早期科学研究领域的提升尤为明显。在 Terminal-Bench 2.0 测试中，GPT-5.5 取得了 82.7% 的准确率；在 SWE-Bench Pro 测试中达到 58.6%。此外，GPT-5.5 还在 GeneBench 等科学数据分析基准测试中表现优异。
安全与网络安全方面，GPT-5.5 配备了 OpenAI 迄今最严格的安全防护机制。OpenAI 正在部署更严格的潜在网络风险分类器，并推出针对网络防御的信任访问机制。负责保护关键基础设施的组织可以申请使用如 GPT-5.4-Cyber 等允许网络操作的模型。
可用性与定价方面，GPT-5.5 目前正向 ChatGPT 和 Codex 的 Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户逐步开放。GPT-5.5 Pro 专为处理更高难度和更高准确度要求的任务设计，正向 ChatGPT 的 Pro、Business 和 Enterprise 用户开放。
在 API 方面，gpt-5.5 即将推出并提供 100 万词元的上下文窗口。其输入价格为每 100 万词元 5 美元 且输出价格为每 100 万词元 30 美元 ；gpt-5.5-pro 的输入价格为每 100 万词元 30 美元且输出价格为每 100 万词元 180 美元 。Codex 中的 GPT-5.5 将提供 40 万词元的上下文窗口，并支持速度提升 1.5 倍但成本为 2.5 倍的快速模式。
（OpenAI）
Xiaomi 发布了 MiMo-V2.5 系列大模型，包含 MiMo-V2.5、MiMo-V2.5-Pro、MiMo-V2.5-TTS Series 和 MiMo-V2.5-ASR 四款模型。官方表示本次更新实现了模型从能用到好用的全面跨越，重点提升了推理能力、智能体 (Agent) 稳定性、上下文长度以及全模态感知与理解。
MiMo-V2.5-Pro 主打通用智能体能力、复杂软件工程和长程任务。MiMo-V2.5 则具备百万上下文窗口。在同等评测分数下，Pro 版本比 Kimi K2.6 节省了 42% 的词元，标准版比 Muse Spark 节省了 50%。
小米还宣布， MiMo-V2.5-Pro 和 MiMo-V2.5 模型即将全球开源。
（Xiaomi MiMo）
有用户发现，DeepSeek 的官方 API 疑似更新了模型版本，模型现在会回答「知识截止日期是 2025 年 5 月，上下文长度可以达到 1M」等信息，与先前官网提供的长上下文测试模型能力一致。
另有消息称，DeepSeek 可能会在本周四公开新模型。而根据市场预测，OpenAI 也将在本周四发布 gpt-5.5 模型。
另有消息称，DeepSeek 可能会在本周四公开新模型。而根据市场预测，OpenAI 也将在本周四发布 gpt-5.5 模型。
OpenAI 发布全新图像生成模型 ChatGPT Images 2.0，Sam Altman 称此更新「就像从 GPT-3 一步跳到了 GPT-5」。该模型首次引入 Thinking 能力，提供 Instant 与 Thinking 两种生成模式。Instant 模式已向所有用户开放，覆盖 ChatGPT、Codex 及 API 入口，主打快速响应；Thinking 模式则需 Plus、Pro 或 Business 订阅，可在生成前实时联网搜索、规划图像结构并执行自我核查，单次提示最多输出 8 张保持角色与对象连贯性的图像。
新模型的指令跟随精度大幅提升，支持复杂构图、小号文字、图标及 UI 元素，API 端最高支持 2 K 分辨率。其多语言文本渲染能力显著改善，对中文、日文、韩文等非拉丁文字的排版尤为准确。模型知识截止于 2025 年 12 月，在生成信息图、教育图表等内容时具备更好的时效性。此外，它支持 3:1 至 1:3 的灵活宽高比，并已直接集成至 Codex 工作区。
在大模型竞技场（Chatbot Arena）中，ChatGPT Images 2.0 已登顶图像生成榜单，并在文本到图像任务中领先第二名 Nano Banana 2 达 240 分。目前，Canva、Figma、Adobe 与 OpenArt 已宣布接入 gpt-image-2 API，开发者无需离开现有工作流即可直接调用。
（综合媒体报道）
OpenAI 的最新图像生成模型 GPT Image 2 据称已在 ChatGPT 全量上线。包含 Free 账户在内的大多数账户都已可用。该模型显著增强了复杂场景、文字生成、UI 生成场景的性能，也解决了前代的偏色问题。
OpenAI 将于今晚直播发布会。
OpenAI 将于今晚直播发布会。
月之暗面 (Moonshot AI) 发布并开源了最新模型 Kimi K2.6，主打编程、长时程任务执行和智能体集群 (Agent Swarm) 能力。该模型现已通过 Kimi.com、Kimi App、API 及 Kimi Code 提供使用。
在编程能力方面，Kimi K2.6 在 SWE-Bench Pro 上得分 58.6，超过 GPT-5.4 的 57.7 和 Claude Opus 4.6 的 53.4；Terminal-Bench 2.0 得分 66.7，与 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6 的 65.4 持平；SWE-Bench Multilingual 得分 76.7，接近 Claude Opus 4.6 的 77.8。不过在 SciCode (52.2 vs 58.9)、OJBench (60.6 vs 70.7)、LiveCodeBench v6 (89.6 vs 91.7) 等基准上，Gemini 3.1 Pro 仍保持领先。
在通用智能体基准上，Kimi K2.6 在 Humanity's Last Exam (带工具) 上以 54.0 领先 GPT-5.4 的 52.1 和 Claude Opus 4.6 的 53.0；DeepSearchQA F1 得分 92.5，大幅领先 GPT-5.4 的 78.6。但在 BrowseComp 上 Gemini 3.1 Pro 以 85.9 领先 Kimi K2.6 的 83.2，Toolathlon 上 GPT-5.4 以 54.6 领先 Kimi K2.6 的 50.0。在推理与知识类基准上，Kimi K2.6 与头部模型仍有差距，如 HLE-Full 得分 34.7，低于 Gemini 3.1 Pro 的 44.4 和 Claude Opus 4.6 的 40.0。
多家企业在测试评价中给予正面反馈。Vercel 表示 K2.6 在其 Next.js 基准上相比 K2.5 提升超过 50%，跻身平台表现最佳的模型之列；CodeBuddy 的内部评估显示代码生成准确率提升 12%，长上下文稳定性提升 18%，工具调用成功率达 96.60%。Ollama 也表示 K2.6 将开箱支持其所有集成。
（Kimi）
继 Qwen3.6-Plus 之后，阿里云通义千问团队发布了下一代旗舰模型的早期预览版 Qwen3.6-Max-Preview。官方表示，该模型在智能体编程、世界知识和指令遵循三个方面相比 Qwen3.6-Plus 均有显著提升。
在智能体编程方面，Qwen3.6-Max-Preview 在六项主要编程基准上取得最高分，包括 SWE-bench Pro (57.3)、Terminal-Bench 2.0 (65.4)、SkillsBench (55.6)、SciCode (47.0) 等，相比 Qwen3.6-Plus 分别提升了约 0.7、3.8、9.9、10.8 个百分点。在世界知识方面，SuperGPQA 得分达到 73.9，QwenChineseBench 达到 84.0，分别提升 2.3 和 5.3。指令遵循基准 ToolcallFormatIFBench 得分 86.1，提升 2.8。
从评测图表来看，对比模型还包括 Qwen 3.5 Plus、Claude 4.5 Opus 和 GLM 5.1。Qwen3.6-Max-Preview 在多数基准上领先，但在 SWE-bench Pro 上 GLM 5.1 以 58.4 略高于其 57.3，QwenWebBench 上 GLM 5.1 以 1558 的 Elo 评分也略高于其 1532。
用户目前可通过 Qwen Studio (chat.qwen.ai) 体验该模型，后续将通过阿里云百炼 API 以「qwen3.6-max-preview」的名称提供调用。本次发布还支持 preserve_thinking 功能，可在多轮对话中保留前序轮次的思维内容，官方推荐将其用于智能体任务。
（通义千问）
Anthropic 宣布其最新模型 Claude Opus 4.7 现已全面可用。
Opus 4.7 的视觉分辨率支持得到大幅加强，可识别长边高达 2576 像素（约 375 万像素）的图像，为此前型号的三倍以上。此外，新模型在处理专业任务时具备更出色的设计品味与创造力，能生成更高质量的界面、幻灯片和文档。
Opus 4.7 搭载了自动检测和拦截高风险网络安全请求的防护机制。Anthropic 明确表示，为进行风险控制，该模型的网络安全能力刻意保持在低于 Claude Mythos Preview 的水平。
目前，Claude Opus 4.7 已在所有 Claude 产品及其 API、Amazon Bedrock、Google Cloud 的 Vertex AI 以及 Microsoft Foundry 上线。定价与 Opus 4.6 保持一致，为每百万输入词元 (Token) 5 美元，每百万输出词元 25 美元。
伴随模型发布，Anthropic 还推出了多项更新。模型引入了介于 high 和 max 之间的新工作量控制 (Effort level) 级别 xhigh；在 API 中公开测试任务预算 (Task budgets) 功能，方便开发者控制较长任务的词元消耗。此外，Claude Code 新增了 /ultrareview 命令用于深度代码审查，并将自动模式 (Auto mode) 的适用范围扩展至 Max 用户。值得注意的是，Opus 4.7 采用了更新的分词器 (Tokenizer) ，相同输入的词元消耗量将变为原来的 1.0 至 1.35 倍。
（Anthropic）
Anthropic 联合多家科技巨头发起 Project Glasswing 计划，发布 Claude Mythos Preview 模型
4 月 7 日，Anthropic 宣布推出 Project Glasswing 计划。该计划联合了 Amazon、Apple、Broadcom、Cisco、CrowdStrike、Google、JPMorganChase、Linux Foundation、Microsoft、NVIDIA 和 Palo Alto Networks 等机构，旨在保护全球关键软件基础设施的安全。
作为该计划的核心，Anthropic 揭晓了其最新训练的前沿大语言模型 Claude Mythos Preview。该模型展现出了极强的网络安全能力，在过去几周的测试中发现了数千个高危的零日漏洞，涵盖了所有主流操作系统和网络浏览器。例如，它发现了一个隐藏在 OpenBSD 中长达 27 年的漏洞，以及一个在 FFmpeg 中潜伏了 16 年的漏洞，并能针对这些漏洞自主编写复杂的攻击载荷。
考虑到这种网络安全能力的双刃剑性质，Anthropic 决定不向公众开放 Claude Mythos Preview 的普遍访问权限。该模型将仅提供给 Project Glasswing 的初始合作伙伴及其他约 40 个关键软件基础设施维护组织，用于防御性的安全扫描与修复工作。Anthropic 承诺为参与组织提供价值 1 亿美元的模型使用额度，并向开源安全组织直接捐赠 400 万美元。参与者后续可通过 API 访问该模型，输入和输出的定价分别为每百万词元 (Token) 25 美元和 125 美元。
（Anthropic）（Model Card）
4 月 7 日，Anthropic 宣布推出 Project Glasswing 计划。该计划联合了 Amazon、Apple、Broadcom、Cisco、CrowdStrike、Google、JPMorganChase、Linux Foundation、Microsoft、NVIDIA 和 Palo Alto Networks 等机构，旨在保护全球关键软件基础设施的安全。
作为该计划的核心，Anthropic 揭晓了其最新训练的前沿大语言模型 Claude Mythos Preview。该模型展现出了极强的网络安全能力，在过去几周的测试中发现了数千个高危的零日漏洞，涵盖了所有主流操作系统和网络浏览器。例如，它发现了一个隐藏在 OpenBSD 中长达 27 年的漏洞，以及一个在 FFmpeg 中潜伏了 16 年的漏洞，并能针对这些漏洞自主编写复杂的攻击载荷。
考虑到这种网络安全能力的双刃剑性质，Anthropic 决定不向公众开放 Claude Mythos Preview 的普遍访问权限。该模型将仅提供给 Project Glasswing 的初始合作伙伴及其他约 40 个关键软件基础设施维护组织，用于防御性的安全扫描与修复工作。Anthropic 承诺为参与组织提供价值 1 亿美元的模型使用额度，并向开源安全组织直接捐赠 400 万美元。参与者后续可通过 API 访问该模型，输入和输出的定价分别为每百万词元 (Token) 25 美元和 125 美元。
（Anthropic）（Model Card）
4 月 8 日，智谱发布了最新的大语言模型 GLM-5.1，并基于 MIT 协议正式开源。该模型具备 7440 亿 (744B) 参数，激活参数为 400 亿 (40B)。
GLM-5.1 显著强化了编码与智能体 (Agent) 能力，在工程化任务中表现突出。在 SWE-Bench Pro 基准测试中，其得分达到 58.4，超过 GPT-5.4 与 Claude Opus 4.6，位列全球首位。在三个榜单的综合测试中也位列全球第三，开源第一。实际测试显示，GLM-5.1 具备长时间独立工作的能力，能够自主完成 Linux 桌面系统构建、向量搜索引擎优化及大规模模型加速代码编写等复杂工程任务。该模型目前已实现对华为昇腾、摩尔线程等七家国产芯片平台的全栈适配，并支持多种主流部署方案。
（智谱 AI）
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4 月 2 日，Google DeepMind 正式发布新一代开源模型家族 Gemma 4，这是目前该系列中能力最强的版本。Gemma 4 基于与 Gemini 3 相同的研究技术构建，主打高级推理和智能体 (agentic) 工作流，在同参数量级模型中实现了领先的性能表现。
Gemma 4 共推出四个尺寸：Effective 2B (E2B)、Effective 4B (E4B)、26B 混合专家模型 (MoE) 和 31B 稠密模型 (Dense)。其中 31B 模型在 Arena AI 文本排行榜上位列开源模型第 3 名，26B 模型排名第 6，二者均超越了参数量达其 20 倍的竞争模型。26B MoE 模型在推理时仅激活 38 亿参数，侧重低延迟响应；31B Dense 模型则追求最高输出质量，适合作为微调基础。
在端侧部署方面，E2B 和 E4B 模型专为移动设备和物联网场景设计，可在手机、Raspberry Pi、NVIDIA Jetson Orin Nano 等设备上完全离线运行，实现接近零延迟的推理。Android 开发者可通过 AICore Developer Preview 立即开始原型开发，实现与未来 Gemini Nano 4 的前向兼容。
核心能力方面，Gemma 4 支持多步规划与深度逻辑推理、原生函数调用与结构化 JSON 输出、高质量离线代码生成，以及视频、图像、音频等多模态输入（音频输入仅限 E2B 和 E4B）。上下文窗口方面，边缘模型支持 128K 词元，大模型支持最高 256K 词元。此外，Gemma 4 原生支持超过 140 种语言。
值得关注的是，Gemma 4 采用了商业友好的 Apache 2.0 开源许可证。
（Google DeepMind）
