9/15 要发的「众测结果」，对中转站是面镜子
9 月 13 日到 17 日，2026 国家网络安全宣传周技术应用体验区已经在济南开张；9 月 14 日开幕式、高峰论坛；9 月 15 日 14:30，人工智能安全治理分论坛将现场发布三项成果——《人工智能应用安全指引》系列标准实践指南、人工智能大模型安全众测结果、基础语料库。
其中「大模型安全众测结果」最值得中转站运营者和用户盯。它意味着：大模型安全不再是厂商自说自话的「我安全」，而是会被第三方按统一标准实测、放榜。便宜平台最怕的，从来不是监管，是「被实测」。
测评范式早就换了：拒答率高 ≠ 安全
很多人还用「拒答率」判断一个模型安不安全——「它把危险问题拒了，所以安全」。但 2026 全球数字经济大会云智算安全论坛上，东壁科技数据联合上海财经大学发布的《全球大语言模型安全防范能力测评报告(2026)》把这套认知推翻了。
他们对全球 38 个主流大模型做了统一标准「体检」：
- 无伪装的直接攻击，总体成功率只有 7.6%——大多数模型基础拒答能力过关；
- 但在场景伪装、情感伪装等复合攻击下，部分模型安全边界明显承压，最高攻击成功率达到 53.8%。
牵头人赵琳说得很直白：安全治理不能只看「拒答率」，还要看意图识别能力和滥用风险可控性。换句话说，可靠知识放在错误意图手里，越可靠越危险。
对中转站的意义是：如果一家平台只宣传「我们的模型拒答率高」，那它大概率没接住复合攻击这一层——而你的业务调用，恰恰最容易撞上伪装过的真实场景。
监管眼里的 AI 五大风险
9 月 1 日网安周新闻发布会上，中央网信办网络安全协调局副局长王丽宏列了当前 AI 安全的五大风险，这也是 9/15 分论坛和后续执法的话语基础：
- 技术先天脆弱性难以根除，影响输出稳定性、可靠性；
- 模型能力跃迁，极端失控风险凸显；
- 形态快速演进，安全风险形态加速迭代；
- 误用、滥用、恶用风险凸显，冲击社会秩序与伦理边界；
- 全球技术霸权风险。
把这五条翻译成中转站用户能用的话：你用的平台，上游授权清不清、数据出不出境、调用能不能溯源、复合攻击下链路有没有兜底——才是真问题，而不是它首页写了多少个「安全」。
中转站自证清单 2.0（接「敢被测」）
上一轮我们讲了「敢不敢被测」，这一轮讲「测什么、怎么算过」。监管和测评要的，不是一句「我拒答了」，而是能证明。四问，照着验你正在用的平台：
- 上游授权能不能证？ 是方舟/官方正式授权境内链路，还是无书面授权的海外裸聚合？
- 数据出不出境、留不留存？ 你的 Prompt 有没有被拿去训练、有没有落库？
- 能不能被第三方实测？ 有没有 request_id 级、可下载、可对外出证的逐笔明细？
- 复合攻击下有没有兜底？ 不是「基础拒答」，而是意图识别+风险管控的真实能力。
便宜平台（0 折福利版、批量砍模型、无中国合规路径）在这四问上几乎集体失语——它们最擅长讲折扣和模型数，最不敢讲证据链。
Yady 的诚实差异化
我们把这四问做成可以当场验的真东西，不掩饰短板：
- 上游授权可证：方舟官方授权通道，境内链路不出境，上游可核验；
- 数据不留存、不用于训练：你的 Prompt 不被拿去练模型；
- 逐笔 request_id 级可出证：每一笔调用都带 request_id，明细可导出、出事能自证；
- 固定 1.27× 倍率：不随调用时段浮动，上游峰谷差价我们担。
同时我们不掩饰：方舟当前仅激活 1 个模型、不承诺全网最低价、不代办算法备案、不替你承担输出端合规责任。安全评估是你作为应用方自己的持续义务。
9/15 之后，照着做
结果出炉后，去对照你正在用的中转站有没有被点名、在不在榜；现在就用上面四问做一次自检。选平台的标准，从「谁更便宜」换成「谁经得起被测」——便宜但不敢被测的，才是真贵。
