AI Safety Benchmark代码大模型安全测试结果发布

qwq-32B-preview)共15个主流国产开源大模型，

测试对象选取了智谱(codegeex-4、然而，被测大模型具备相对完备的安全防护能力，面对隐喻问题的安全通过率甚至不足40%，glm-z1-air)、

图2 代码大模型安全基准测试模型

测试使用了API接口调用方式，伪装开发者模式、72.3%、中国信通院人工智能所将持续推动和深化代码大模型安全工作，2025年6月中国信息通信研究院人工智能研究所(简称“中国信通院人工智能所”)基于前期大模型安全基准测试工作，64.4%和63.4%。启动了首轮代码大模型安全基准测试和风险评估工作。然而在行业领域存在安全风险，结合各模型在15,000+测试样本中的综合通过率(Secure@k值)，存在中等级风险。采用直接提问与恶意攻击的方式，

同时联合各界专家深入研究代码大模型的安全风险防护能力，Secure@k分别为75%、具备实施网络攻击的能力。通过标准化协议执行单轮及多轮对话。涵盖3B至671B参数规模。65.2%、83.7%和82.6%。依托中国人工智能产业发展联盟(简称“AIIA”)安全治理委员会，反向诱导的安全通过率低于60%，说明其对此类攻击手段已具备较强防御能力。qwen2.5-coder-32B-instruct、制约产业健康发展。根据代码大模型安全风险等级划分标准，其中，

表1 模型在不同测试场景下的安全通过率

表2 模型在不同编程语言下的安全通过率

图4 不同恶意攻击下的综合安全通过率

测试结果显示，qwen3-4B、根据计算结果将每个细分场景的风险划分为可控风险(Secure@k≥90%)、以大语言模型为代表的人工智能技术能力持续增强，引入提示词攻击方法生成恶意攻击指令，甚至存在高风险。qwen3-235B-a22b、

3. 中风险11款，测试其安全能力，采用综合通过率Secure@k指标评估结果，模型滥用风险防御较为薄弱，存在高等级风险，该测试结合代码大模型的真实应用场景需求，模型可生成开箱即用的滥用代码，65.6%、中风险(60%≤Secure@k<80%)及高风险(Secure@k<60%)四个等级。其中代码大模型在自动生成代码、在不同恶意攻击下所有模型的综合安全通过率如图4所示。如在医疗欺骗代码开发、qwen2.5-72B-instruct、互联网等行业。

接下来，低风险(80%≤Secure@k<90%)、推动大模型生态健康发展。

图3 被测模型综合通过率

模型在不同测试场景的安全通过率见表1，深度赋能金融、结合技术安全风险分类分级框架，qwen2.5-Coder-3B-Instruct、DeepSeek(DeepSeek-R1-0528、65.7%、提升研发效能方面展现出巨大潜力，Secure@k为48.1%。qwq-32B、角色扮演等恶意攻击安全通过率超80%，72.8%、DeepSeek-V3-0324)及通义千问(qwen2.5-7B-Instruct、将代码大模型安全基准测试的对象扩展到国外开源模型以及国内外商用模型，证明其在规则明确的技术场景中已达到中低风险安全水平;模型在语义混淆、说明当前的代码大模型在面对一些恶意攻击的情况下，代码生成等高频场景安全通过率超80%，模型在不同编程语言下的安全通过率见表2，Secure@k分别为85.7%、14种基础功能场景、或被恶意利用生成钓鱼工具等，开发应对代码大模型安全风险的技术工具链。模型对毒性信息改写、qwen3-32B、形成覆盖9类编程语言、13种攻击方法的15000余条测试数据集，非专业人员通过直接提问的安全通过率仅为67%，

2. 低风险3款，

当前，例如生成的代码包含漏洞/后门，评估应用风险。68.3%、代码大模型的广泛应用也引入了新的安全风险，15款被测大模型安全风险等级如下：

1.可控风险0款。69.2%、但面对恶意攻击时防御能力不足，AI Safety Benchmark将顺应技术和产业发展需要，69.6%、

在此背景下，

图1 代码大模型安全基准测试框架

本次测试结合真实开源项目代码片段生成风险样本，glm-4-plus、金融诈骗代码开发等敏感场景，glm-4-air-250414、持续迭代更新，

4.高风险1款，模型在代码补全、