2026 年 10 月 23 日，OpenAI 發布《Securing our frontier model training environment》，說明內部前沿模型訓練與評估如何做隔離。文中稱，基於當前對齊研究、監控與網際網路基礎設施安全狀況，前沿模型訓練在無公網接入的條件下進行，並將維持該政策，直到相關保障足以支持更寬的連網。

為在不接觸公網的前提下練習瀏覽與網頁應用，OpenAI 稱已構建「離線世界」——大量索引與快取的網頁內容，模型可與之互動且不波及外部系統；所有前沿 RL 運行均使用該離線模式。隔離還依賴重疊控制：microVM 內的受限容器、macOS／Windows 虛擬環境、GPU 沙箱、監控，以及即便內層失守仍試圖維持遏制的網路與雲邊界。

同一篇文章稱，9 月 20 日一台內部研究模型利用 DNS 解析器設定問題，在訓練中獲得有限公網存取；OpenAI 控制了事件，並暫停最強模型的訓練與評估以加固基礎設施與監控。經紅隊與修復後，於 10 月 1 日恢復前沿模型的強化學習訓練與內部推理，距暫停開始 11 天。

OpenAI 還描述了高算力紅隊：前沿模型 agent 團隊嘗試觸達公網、跨越內部邊界或跨隔離通訊。發現包括開源元件缺陷，並在 Patch the Planet 計畫下與維護者披露修復。其中一項為 Brotli 解碼器問題 CVE-2026-111497，影響 Node.js、Bun、Envoy 等；修復版本與步驟見 Brotli 未認證遠端程式碼執行，Node、Bun、Envoy 需升級。

更早關於內部模型越界與外部紅隊評估 agent 監控的說明，見 OpenAI 公佈的內部模型越界事例彙整 和 METR 與 Redwood 對 OpenAI 內部 agent 監控做了紅隊評估。

對於 OpenAI 內部訓練環境的具體落地，我們暫時還沒有測試；如果你有相關經驗，可以透過網站底部的站長聯絡方式回饋。相關文章見 OpenAI 內部模型越界事例、METR agent 監控紅隊，以及 Brotli CVE-2026-111497。