8 października 2026 r. SemiAnalysis opublikowało spis, według którego opublikowany wynik testu bezpieczeństwa przypisany do konkretnego modelu dotyczył 31 z 857 wydań chińskich modeli AI (3,6 proc.). W dziewięciu przypadkach wynik był dostępny przed premierą lub najpóźniej w dniu premiery (1,1 proc. całej próby). Spis obejmował dziewięciu twórców i okres od 2021 r. do 15 września 2026 r.
Co SemiAnalysis uwzględniło w spisie
Próba liczyła 741 modeli produktowych i 116 modeli badawczych. SemiAnalysis uznawało za wynik bezpieczeństwa merytoryczną ocenę przypisaną do nazwanego modelu — na przykład dotyczącą szkodliwych odpowiedzi, odporności na jailbreaki, toksyczności, prywatności, odmów lub niebezpiecznych możliwości.
Ogólna deklaracja, że model przeszedł trening lub ewaluację pod kątem bezpieczeństwa, nie wystarczała. Wyniku dla jednego modelu nie przypisywano też innym jego rozmiarom ani migawkom, czyli odrębnym wersjom modelu.
Kiedy opublikowano wyniki
Spośród 31 wydań z kwalifikującym się wynikiem dziewięć miało go przed premierą lub najpóźniej w dniu premiery. W 16 przypadkach wynik udokumentowano dopiero po premierze, a dla sześciu nie dało się ustalić czasu publikacji lub jednoznacznie powiązać wyniku z konkretnym modelem.
| Kategoria | Liczba wydań | Czas lub zakres wyniku |
| Wynik dostępny przed premierą lub w dniu premiery | 9 | Najpóźniej w dniu premiery |
| Wynik udokumentowany po premierze | 16 | Mediana opóźnienia: 42 dni; maksymalne odnotowane opóźnienie: 349 dni |
| Niejasny czas publikacji lub związek z modelem | 6 | Wynik istniał, ale jego czas lub przypisanie do modelu pozostawały niejasne |
Co oznacza brak publicznych wyników
W przypadku 813 wydań (94,9 proc. próby) SemiAnalysis nie znalazło publicznego ujawnienia wyników przez twórcę. SemiAnalysis zaznacza, że taki brak publikacji nie dowodzi, iż testów nie przeprowadzono prywatnie. Osobno sklasyfikowano 10 wydań, przy których deklarowano ewaluację bez podania wyników, oraz trzy znane z doniesień prasowych lub relacji inwestorskich.
Framework 3.0 a publikowanie wyników
14 września 2026 r. National Technical Committee 260 on Cybersecurity (TC260) opublikował AI Safety Governance Framework 3.0 pod kierunkiem Cyberspace Administration of China (CAC). Dokument zaleca regularne testowanie bezpieczeństwa oraz okresowe ujawnianie ocen bezpieczeństwa modeli i algorytmów, audytów i informacji o obsłudze nietypowych reakcji. Wymienia również ryzyka związane z nieuprawnionym uzyskaniem dostępu do uprawnień systemowych lub zasobów zewnętrznych, omijaniem zabezpieczeń, wprowadzaniem oceniających w błąd i ukrywaniem możliwości modeli.
Angielski tekst Framework 3.0 opisuje zalecenia dotyczące zarządzania bezpieczeństwem. Według interpretacji SemiAnalysis chińskie wiążące przepisy nie nakładają na twórców najbardziej zaawansowanych modeli obowiązku oceniania i publikowania ryzyk w zależności od możliwości modelu.
Jakich porównań spis nie umożliwia
SemiAnalysis nie podało porównywalnego wskaźnika dla Stanów Zjednoczonych, więc spis nie pozwala stwierdzić, czy odsetek publicznych wyników był tam wyższy lub niższy. Zestawienia liczby wydań poszczególnych chińskich twórców również nie tworzą miarodajnego rankingu: SemiAnalysis liczyło warianty i migawki modeli z różnym poziomem szczegółowości.
