DeepSeek, Kimi 2 6 & GLM JAILBREAK — Safety Bypass
三句話摘要
通過對比測試評估三個主流 AI 模型（Deep-seek、GLM、Kimi AI）在安全性評估中的響應表現。 AI 安全評估需要持續的對比測試和提示詞優化，同時任何研究都應以負責任和合乎道德的方式進行，才能既改進系統防護又避免濫用風險。 AI 模型的安全評估需要對比測試，因為每個模型的行為各異。同一提示詞在不同模型上的效果差異很大，這決定了安全測試必須針對不同平台進行定制化評估。
重點整理
重點- 1
AI 模型的安全評估需要對比測試，因為每個模型的行為各異。同一提示詞在不同模型上的效果差異很大，這決定了安全測試必須針對不同平台進行定制化評估。
- 2
隨著 AI 公司不斷更新模型，原本有效的提示詞會逐漸失效，這是因為安全團隊會主動識別並修復能繞過安全機制的技術。因此提示工程是一個持續的過程，需要時間、實驗和對每個模型的深入理解。
- 3
不同模型的代碼生成質量存在差異。Deep-seek 提供代碼加步驟說明，Kimi AI 的輸出更加組織化、邏輯清晰，展現了模型在代碼格式化和解釋能力上的優勢差異。
- 4
負責任的安全研究至關重要。理解 AI 系統如何工作有助於開發者和安全專業人士改進防護，但滥用這些知識進行未授權活動或傷害他人會違反服務條款，因此必須在合法合乎道德的環境下使用。
實用技巧與重點
乾貨- 測試對象：Deep-seek、GLM、Kimi AI 三個 AI 模型
- 測試方法：使用統一的評估提示詞進行對比測試
- Deep-seek 表現：生成代碼 + 提供步驟說明 + 工作流指導
- GLM 表現：成功響應評估提示
- Kimi AI 表現：輸出最為組織化、清晰易讀
- 提示詞資源：Telegram 頻道（連結在視頻描述和置頂評論）
- 頻道内容：定期分享更新、新提示詞、教程和其他資源
- 核心認知：提示詞會因模型更新失效；提示工程是持續過程；同一提示在不同模型效果不同
結論
結論“AI 安全評估需要持續的對比測試和提示詞優化，同時任何研究都應以負責任和合乎道德的方式進行，才能既改進系統防護又避免濫用風險。”
完整解析
詳細這支影片是關於 AI 安全性評估的技術演示。講者開篇即明確強調此影片僅為教育和研究目的，不鼓勵任何非法活動或滥用行為。這個聲明至關重要，因為理解 AI 系統如何運作對研究人員、開發者和安全專業人士是必要的，目的是改進安全防護而非繞過限制機制。
講者選擇了三個主流 AI 模型進行對比測試：Deep-seek、GLM 和 Kimi AI。透過使用相同的評估提示詞，講者能在公平的條件下比較這些模型的表現。Deep-seek 模型首先測試，它不僅生成代碼，還提供了詳細的步驟說明和工作流指導，展示了如何系統地引導用戶完成整個過程。GLM 模型在測試中也成功響應，表現良好。最後測試的 Kimi AI 提供了最為結構化的輸出，代碼排版邏輯清晰，易於理解。
影片的核心討論點是提示詞失效問題。講者解釋許多用戶報告之前分享的提示詞不再有效，但這不是因為提示詞本身是假的或從未奏效，而是因為 AI 模型在不斷演進。當公司發現某些提示詞能持續繞過安全機制時，他們會更新模型並修復這些技術。這意味著提示工程是持續的過程，需要時間、實驗和對各模型行為的深入理解。更重要的是，同一提示詞在不同模型上的效果可能完全不同，這進一步強調了因模型而異的必要性。講者提到在 Telegram 頻道上分享提示詞，並鼓勵讀者加入社群以獲取最新資源。
整個演示中，講者反複強調負責任使用這些技術的重要性。這不僅是道德問題，也可能涉及違反服務條款。通過學習系統如何運作，我們能更好地評估安全性，但同時必須承擔責任，不將知識用於傷害他人或進行未授權活動。
關鍵時刻
Pipeline v2帶時間戳的重點，會在逐字稿層級分析上線後產生。目前請先透過原始影片觀看。
事實查核
Pipeline v2說法查證是下一次管線升級的一部分。KeyFrame 只會顯示它真正能驗證的內容。
