希伯来语能否绕过大模型安全机制？karminski 实测 Fable-5.1 与 DeepSeek-V4.1-Flash

针对网传希伯来语申诉可解封账号并可能绕过模型安全层的说法，karminski 用 HuggingFace 公开语料构建三语测试，实测 Fable-5.1 有害内容拒绝率为英语 95.0%、中文 94.4%、希伯来语 95.1%，DeepSeek-V4.1-Flash 达 99.3%-100%，三种语言拒绝率无显著差异。

karminski 用 HuggingFace 公开语料构建三语测试，验证希伯来语申诉可解封账号并绕过模型安全层的网传说法。实测 Fable-5.1 有害内容拒绝率英语 95.0%、中文 94.4%、希伯来语 95.1%，DeepSeek-V4.1-Flash 达 99.3%-100%，三语拒绝率无显著差异。

• karminski 用 HuggingFace 公开语料构建三语测试，验证希伯来语申诉可解封账号并绕过模型安全层的网传说法。实测 Fable-5.1 有害内容拒绝率英语 95.0%、中文 94.4%、希伯来语 95.1%，DeepSeek-V4.1-Flash 达 99.3%-100%，三语拒绝率无显著差异。
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这是什么信号

网传希伯来语可用于申诉解封并可能绕过模型安全层。karminski 用 HuggingFace 公开语料构建英语、中文、希伯来语三语测试，对 Fable-5.1 和 DeepSeek-V4.1-Flash 做有害内容拒绝率对比。结果显示，Fable-5.1 在英语、中文、希伯来语上的拒绝率分别为 95.0%、94.4%、95.1%；DeepSeek-V4.1-Flash 为 99.3%-100%。三种语言没有显著差异。

为什么重要

它直接检验了“低资源语言或特定语言可绕过安全对齐”的常见猜测。至少在这组公开语料与两个模型上，希伯来语没有成为安全短板。对多语言产品而言，这意味着不能只凭语言稀缺性判断风险高低，而要看模型的安全对齐与评测覆盖。

对谁有价值

模型安全团队、红队评测、风控与合规、多语言产品经理，以及关注 jailbreak 与越狱攻防的开发者。对采购方也有参考意义：若候选模型在非英语语种上拒绝率骤降，才是需要警惕的信号；若像本次测试一样跨语言接近，则可降低对单一语言的过度担忧。

可以怎么行动

• 把英语、中文、希伯来语等语种纳入同一套安全回归测试，记录拒绝率、漏拒率与误拒率。
• 不要只测“网传危险语言”，也要覆盖其他低资源语言和混合语言、转写、代码切换场景。
• 区分“拒绝率”和“真实攻击成功率”：公开语料上的拒绝率不能替代红队对抗测试。
• 对上线模型做版本化评测，模型更新后重新跑多语安全集。

风险或限制

本次测试基于 HuggingFace 公开语料，样本分布、翻译质量、提示模板与判定标准都会影响结果。拒绝率 95% 或 99% 也不等于没有绕过路径，攻击者可能使用多轮诱导、编码混淆、角色扮演等手法。模型版本、系统提示、温度参数等未在信号中展开，结论应限定在“该测试条件与这两个模型表现”内。另需注意，账号申诉解封与模型安全层绕过是两件事，不能互相证明。

这条内容的真正价值，不只是“有人发布了一个新功能”，而是它揭示了 x.com 背后的产品方向、工作流变化或竞争信号。对 OPC 来说，这种信息可以转化成持续追踪的栏目选题。

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• @karminski3 原帖