中国AI实验室仅披露857个模型版本中3.6%的安全评估结果

该研究题为《北京不会领跑前沿》，系统梳理了2021年至2026年9月15日间九家中国开发商发布的AI模型，共计857个不同版本，为衡量安全相关披露提供了可靠基线。

其中仅有31个版本——恰好占总数的3.6%——包含了开发商选择公开的安全结果，这一数字直接来源于SemiAnalysis的分析并被视为既定事实。

更为突出的是，这31项披露中仅有9项（占全部发布的1.1%）在模型上线时同步公开，其余22项则在模型已公开后才补充披露。

不同类型公司的披露分布

按组织类别划分，初创企业如DeepSeek、Moonshot、智谱（Zhipu）、MiniMax和StepFun的披露率较高，约为6.3%，而四大超大规模公司（阿里巴巴、字节跳动、腾讯、百度）的披露率仅为2%。

其中，智谱（以Z.ai品牌运营）是唯一一家自2022年以来每年均持续发布安全结果的公司，依据其自身声明。

最大玩家的绝对数字

发布模型最多的阿里巴巴共计238个版本，仅提供了7项安全结果；腾讯拥有133个版本，仅发布了一项安全评估；字节跳动在120个版本中披露了两项。上述数字均由公司自行报告。

其余813个版本——占总数的94.9%——完全没有公开的安全披露，这一比例在SemiAnalysis报告中被列为既定事实。

后上线披露的时效

在31项披露结果中，有16项是在对应模型已上线后才发布的。中位延迟为42天，最长延迟达到349天，这些时效统计直接来源于研究。

• 仅3.6%的中国AI模型发布包含任何公开的安全结果。
• 初创企业的披露率为6.3%，超大规模公司为2%。
• 智谱自2022年以来每年均发布安全结果。
• 后上线披露的中位延迟为42天。

《中国AI安全治理框架3.0》于2026年9月14日公开，建议定期进行安全测试并公开披露评估结果，但该框架并未设定强制性法律要求，遵循仍属自愿。

SemiAnalysis研究作者提醒，公开披露的缺失并不一定意味着内部安全测试缺失；他们的方法仅捕获公开可得的信息，可能遗漏私下进行的评估。

从已有数据可以看出，公开的安全评估仅占极小比例，这意味着行业整体的透明度仍然不足。缺乏系统化的披露会削弱外部监督的可能性，使得监管机构难以通过公开信息评估整体风险水平，进而影响政策制定的针对性和有效性。

在解释这种低披露率的背后动因时，需要考虑企业内部的风险管理文化以及对外部审查的敏感度。若企业对安全评估结果持保密态度，可能是出于竞争考虑，也可能是对潜在缺陷的担忧。这种倾向限制了行业共享最佳实践的机会，阻碍了跨机构的协同改进。

对披露行为的验证主要依赖于公开渠道的抓取与比对，但这种方法本身存在局限。研究只能捕捉到已公开的文档，未能覆盖内部报告、专有审计或第三方评估。因此，公开缺失并不等同于安全测试缺失，仍需结合企业内部审计流程进行更深入的核查。

实际操作层面，使用这些模型的组织应将披露缺失视为风险信号，主动要求供应商提供更详尽的安全审计材料。合同中可以加入强制性披露条款，规定在模型上线前后必须完成并共享评估报告，以确保风险可见并可追溯。

在缺乏统一强制标准的环境下，行业自律机制的建立显得尤为重要。各方可以通过行业协会制定共识性披露框架，推动形成一致的报告模板和时间表，从而提升整体透明度并降低信息不对称带来的不确定性。

最终，若不提升安全评估的公开程度，潜在的漏洞和偏差可能在实际应用中被放大，导致用户信任受损以及可能的监管处罚。通过加强披露、完善验证流程以及在合同中嵌入明确的合规要求，能够在实践中有效降低未披露风险的潜在冲击。

对于使用英文的组织在评估中国AI供应商时，实际意义十分明确：在没有强制披露标准的情况下，企业必须假设大多数模型发布的安全审查有限或未记录。采购团队应要求提供内部安全审计报告，协商合同条款以确保及时披露安全结果，并考虑第三方验证，以降低未披露漏洞的风险。