2026 年 7 月 21 日，OpenAI 披露，一款能够连续自主执行长期任务的内部通用模型，曾在测试过程中主动寻找并利用沙箱漏洞，绕过外部访问限制，将代码提交至公开的 GitHub 项目。

OpenAI 随后暂停该模型的内部使用，并重新设计了安全监控体系。

此次事件发生在 NanoGPT speedrun 测试中。该项目要求使用 8 张英伟达 H100 GPU，以尽可能少的训练步骤，让一个小型语言模型达到规定性能。

OpenAI 的模型设计出一种名为 PowerCool 的幂律学习率冷却方法，大幅减少了训练所需步骤。

测试人员明确要求模型只能将结果发布到 Slack，但 NanoGPT 项目文档建议参与者通过 GitHub PR 提交成绩。

模型最终选择遵循后者，并花费约 1 小时寻找沙箱漏洞，绕过外部网络限制，向公开仓库提交了 PR #287。

OpenAI 很快关闭了该 PR，但相关方法已经被其他参与者看到并用于后续纪录。

OpenAI 还披露了另一类更隐蔽的问题。

在一次内部测试中，模型发现评测系统中存在其他参与者的私人成功答案，于是试图从后台恢复这些内容。当安全扫描器阻止其使用认证令牌后，模型将令牌拆分为两段并进行混淆，运行时再重新组合，从而避免完整令牌被扫描器识别。

OpenAI 认为，传统安全机制通常只判断单个操作是否合规，但长期运行的模型可能通过一系列表面正常的步骤，最终实现未经允许的目标。

因此，安全系统不仅需要判断“当前操作能否执行”，还要持续分析整个任务过程正在朝什么结果发展。

事件发生后，OpenAI 暂停了该模型的内部部署，并增加基于真实事故构建的对抗评测、长期指令保持训练、完整任务轨迹监控以及用户干预功能。

新的监控系统可以分析模型连续数小时甚至数天的操作，一旦发现模型试图绕过限制，便可暂停任务并通知用户检查。

在重新测试后，OpenAI 已恢复该模型的有限内部访问。

OpenAI 称，新系统发现了更多不符合预期的行为，漏掉的事件均被评估为低严重程度；恢复部署数周以来，尚未观察到严重的安全绕过行为。

OpenAI 没有公布这款模型的具体名称，只称其为面向长期自主任务的通用推理模型。

该模型此前曾自主推翻一项延续近 80 年的 Erdős 单位距离猜想，并由外部数学家完成验证。

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