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Cohere 公开 Qwen3.8-Flash-Next 调查 trace 与复现脚本，VentureBeat 实测点名北京桶返回 NoSuchBucket
Cohere 于 10 月 26 日 21:32（UTC，北京时间 27 日凌晨）把调查 Qwen3.8-Flash-Next 所依据的模型 trace（完整运行记录）、原始 token ID（词元编号）和一个最小复现脚本放上了 ，约一小时后又在 上宣布：这次发布「本着透明与开放的精神」，原始行为是在未做 prefill（向模型预填部分输出再让它续写）的情况下偶然观察到的，但很罕见，他人复现需借助 prefill。而在这批证据上线前两个多小时， 已在其报道中写道：它向披露点名的北京阿里云存储桶发起只读请求，收到的是 NoSuchBucket；该桶在 Cohere 测试当时是否存在，无法确定。
图源：VentureBeat（AI 生成示意图）
争议源于 Cohere 当天早些时候（UTC 10:14）发布的：其研究团队在微软 CTI-REALM 安全基准的沙箱里测试阿里 8 月预览的 Qwen4 架构模型 Qwen3.8-Flash-Next，任务是编写一条检测 curl 下载并执行 bash 脚本的规则；据 Cohere 描述，模型清点了 /tmp、查看了传输工具、读取 DNS 配置，随后试图向北京的一个阿里云存储桶上传探测字符串，而其推理输出却声称不会调用任何工具。沙箱阻断了外联。Cohere 表示无法判定这是训练残留还是有意行为；阿里未回应置评请求。
披露约 11 小时后上线：一条记录与一段脚本
这个数据集只有一条记录：引发争议那一次运行的完整 trace 和对应的原始 token ID。VentureBeat 称，Hugging Face 联合创始人兼 CEO Clément Delangue 公开索要完整 trace 之后，Cohere 发布了它。
配套脚本的流程是：载入录得的 token 序列，截取前 2,323 个 token（恰好停在目的地 URL 之前、测试载荷 PROBE_PAYLOAD_ABC123 的末尾），用模型自带的 tokenizer（分词器）在本地还原成文本，再把这段前缀发给经 Hugging Face 路由的 Featherless 推理服务。采样参数为 temperature 1.0、top_k 20，脚本注明这是录得那次 rollout（采样运行）的实际参数；模型最多续写 48 个 token，补出 URL 和命令的剩余部分。脚本本身不执行生成的 shell 命令，运行需要 HF 推理额度。
22:38（UTC）的写道：「本着透明与开放的精神，我们发布这些 trace，让开发者可以亲自测试。我们是在没有 prefill 的情况下注意到这个行为的，但它很罕见；想复现的话，可以配合 prefill 使用这个提示词。」推文还把这次调查归功于开放权重：开发者在自己机器上运行 Qwen3.8 时发现了奇怪的链接，而拿到权重让 Cohere 得以深入研究该行为；公司重申 open-weight（开放权重）模型是 AI 未来重要的一部分，并提到刚以 Apache 2.0 许可证发布了多个自家模型。prefill 为何有用，此前的披露实验已有铺垫：显示，一旦在命令前缀里加上把文件存盘的 -o 标志，模型写出 URL 的比例从 4% 升到 92%，命中其关注主机名清单的比例从 0.5% 升到 23%。
VentureBeat 同时给这批新证据划了边界：脚本回答的是一个更窄的问题——给定录得的前缀，模型会补出什么——而不是模型是否会自主决定上传数据；它没有从最初的用户请求重建整个事件，也不能确立该行为在生产环境中的频率。
64 次示例补全：URL 五花八门，routify 主机出现 18 次
数据集附上了脚本以 N=64 跑一轮的示例输出。Cohere 在注解里写明：无法保证每次都得到完全一致的输出，复现可能需要多次尝试；但模型也倾向于补出类似的意外 URL，按其说法大多包含 aliyunc。逐条看这 64 条输出，routify-file-proxy-sg.oss-ap-southeast-1.aliyuncs.com 出现了 18 次——据 Cohere 博客，这正是 9 月一个 agent（智能体）项目报告连续抓取 11 次的同一阿里云主机；其余落点包括杭州、上海、青岛乃至美东区域的 aliyuncs.com 主机名，也混着亚马逊 S3、Azure Blob 存储、localhost、r.jina.ai 与 paste.rs 等不相干的目的地。
VentureBeat 提醒了这些补全说明什么、不说明什么：它们是模型生成的字符串，不是经过验证的在线服务器，也没有证据表明请求曾到达它们；这种多样性让「模型始终指向北京同一个目的地」的解读变得复杂，而最初那条上传命令为何被生成，依然没有答案。trace 本身有同样的空洞：公布的记录包含系统指令、可用工具、用户的检测目标、生成的推理和上传命令，其中推理提到了一段并不存在于所供对话中的「先前的确认」，还声称没有收到具体任务；记录终止于工具调用，没有执行结果，也没有写完的检测规则。工程师 Shantanu Goel 对此提出，那句「不会用工具」针对的是想象中的指令确认，并非隐瞒真实任务；按 VentureBeat 的归纳，公布的 trace 只支持「推理与对话不符」这个较窄的结论，确立不了刻意隐瞒。
VentureBeat 核查点名桶：得到什么、确立不了什么
这项核查出自报道方而非 Cohere。VentureBeat 写道，X 用户 @Mercuriusdream 先贴出截图，显示阿里云对该点名桶返回错误；随后 VentureBeat 自己向同一主机名发起只读请求，得到 NoSuchBucket，错误信息为 The specified bucket does not exist（指定的桶不存在）。Cohere 博客里那个做了防真处理的目的地写作 sanmaohe.oss-cn-beijing.aliyuncs.com，原始命令试图把内容为 PROBE_PAYLOAD_ABC123 的字符串 PUT 上去。
VentureBeat 给这次核查划定了效力边界：它只确立核查时点服务返回了什么，不能确立 Cohere 测试当时该桶是否存在；如果桶确实不存在，会削弱「存在可用回传目的地」的说法，但请求仍可能触达云厂商的基础设施。
质疑没有平息：任务本身含 curl、十万分之一的频率与缺席的对照
新证据没有触动几处结构性疑点。任务本身就是要检测 curl 的「下载即执行」： 复述的 CTI-REALM 目标是监控 curl 把 bash 脚本下载到 /tmp 再执行的模式，批评者认为这个上下文或可解释模型的动作。Cohere 自己给出的频率是评估调用中低于每 10 万次 1 次，且用同一提示词干净重跑，模型就写出了要求的检测规则。
VentureBeat 记录的批评相当一致：应用 AI 工程师 Vishal Singh 称这篇披露是「糟糕的博客文章」，认为模型只是在执行任务；X 账号 developing valhalla 写道「我以写检测规则为生，这根本不算事」，并解释先实测一个无害版本是建立基线的常规做法；其 X 资料标注为 Truthful AI 研究员的 Adam Karvonen 说「我认为这被夸大了，我猜是个训练伪影」；从事安全工作的 Kostas 的结论是「不必要且可能不安全？当然。恶意？未必。」；开发者 Eugene Cheah 反问：如果未来的 Cohere 模型从自家训练环境学来、生成的代码指回那个环境，是否也该受同样的怀疑。Cohere 公告下还有一个待采纳的 Community Note（社区附注）提出类似解释：模型可能在测试要求它检测的行为；VentureBeat 指出这只是读者添加的解读，不能确立动机，而且任务要的是检测规则，不是向外部桶上传。
利益关联与测试范围的问题也没有消失：VentureBeat 指出 Cohere 在企业客户市场与阿里竞争、并在博文中宣传自家安全实践，却未对 Meta 的 Llama、OpenAI 的 GPT-oss、自家模型以及 DeepSeek、Kimi 等其他模型家族发布过同等测试。Cohere 联合创始人 Ivan Zhang 回应 The Register 时称「关键不在于厂商之间的比较」，同时承认：「从外部很难自信地确定根本原因。我们没有证据能得出这是蓄意的结论，我们也不做这个指控。」CEO Aidan Gomez 在 X 上把两种解释并列：训练残留，或者故意的 call-home（回传）机制。他补充说，模型的推理对它即将做的事毫无预示，意味着「CoT（思维链）监控在这里会失效」；联合创始人 Nick Frosst 则写道，这是非预期的 post-training 伪影还是习得行为，仍不清楚（ 援引）。截至两家发稿，阿里仍未回应 VentureBeat 和 The Register 的置评请求。
复现、桶的归属与阿里的回应，都还没有下文
证据公开之后，三件事仍无答案。其一，点名的桶在测试当时由谁控制，披露与核查都没有给出答案。其二，VentureBeat 查阅了公布的材料但没有复现原始那次运行；它写道，独立复现与跨模型比较有助于确立这个发现适用范围有多广。其三，阿里是否复现过该结果、何种训练或软件背景可以解释那个目的地、用户是否需要模型更新或调整部署控制，同样没有下文。