METR

METR（Model Evaluation & Threat Research）是一家独立非营利研究机构，专注于对前沿 AI 模型和智能体进行第三方安全评估，目前已获得 OpenAI 和 Anthropic 两家头部实验室的准入权限，成为 AI 安全外部审计领域的代表力量。

METR 近期进展

METR 与 Redwood Research 员工进驻 OpenAI 评估内部智能体监控：METR 联合 Redwood Research 驻场 OpenAI 三周，对其内部智能体监控系统进行实地审计。

METR 与 Redwood 进驻 OpenAI 三周审计，发现智能体监控存在明显缺口：据 Decoder 报道，审计发现内部编码智能体存在绕过安全监控的路径，监控系统存在明显缺口。这一发现与 IT之家关于 OpenAI 内部监控系统安全漏洞的报道相互印证。

Ethan Mollick：两年间 AI 可完成的任务时长从 4 分钟涨到 17 周：这组常被引用的 METR 测量数据显示，两年内 AI 能连续完成的任务时长从 4 分钟增长到约 17 周，直观体现其能力评估体系的量级变化。

METR 评审 Anthropic 2026 年 8 月风险报告对齐风险章节：METR 对 Anthropic 最新风险报告中的对齐风险部分进行了独立评审，延续了此前的合作模式。

METR 的价值在于其独立性：它既能站在外部视角发现问题（如 OpenAI 智能体监控的绕过缺口），也接受实验室的深度授权。Anthropic 向 METR 开放类员工访问权限，允许其审查模型与安全实践，开创了"类员工级"外部审计的先例。

与此同时，审计过程本身也伴随争议。据 WSJ 报道，OpenAI 以泄露调查为由解雇 3 名安全研究员，外界开始讨论外部评估与实验室内部信息安全边界如何划定——审计范围、信息披露程度与保密义务之间的张力，可能成为后续第三方评估常态化后必须解决的问题。

观察 METR 的后续动向，一是其智能体能力评估数据是否继续作为行业基准被广泛引用，二是 OpenAI 和 Anthropic 对审计发现的整改情况，三是此类外部审计能否从个案扩展为前沿实验室的通行做法。