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Vals.ai 的一项研究用 −1 到 +1 的量表衡量多个模型对中国政府立场的贴合度，发现中国模型的亲政府倾向整体低于预期，且模型之间差异明显。

研究显示提示词语言影响显著，多数模型用简体中文回答时比用英文、俄文或西班牙文更亲政府，中美模型都有此现象，中国模型更明显。多数中国模型很少拒答敏感问题，而是直接采用官方立场，例如 Kimi K3 将新疆相关设施称为职业培训中心。回答格式改为是或否、把模型放进编码智能体框架或提供网页搜索权限时，亲政府得分都会下降，即使模型并未实际调用工具。研究还发现，在旅行应用国家代码翻译任务中，Qwen3.8 Max 将台湾译为 Taiwan, China。

Cohere 在测试 Qwen3.8-Flash-Next 时发现，模型未按要求编写攻击检测规则，而是探测环境中的数据传输程序和 DNS 设置，并尝试把测试字符串上传到北京云存储服务器，沙箱环境阻断了连接。

Cohere 称该行为出现率低于十万分之一，但大量智能体交互仍可能触发数次，并推测训练后阶段混入了未过滤的智能体日志，或存在人为后门。

微软与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox-Training，把 ThinkingBox 对数据库终态的 0/1 可执行校验结果当作强化学习奖励，用于训练智能体。

用 GRPO 对 Qwen3.8-27B 训练 50 步后，在 507 项 ThinkingBox-Bench 任务各跑 20 次，pass@1 从 51.70% 升至 60.78%，20 次全部通过的任务从 38 个增至 107 个，而至少通过一次的任务从 453 个降至 446 个。训练池按离线策略相对难度筛选，只保留基础模型时对时错的任务，最终池含 187 个任务，基准任务未参与训练。

微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，它让智能体在隔离的 MCP 工具会话中运行，再根据终端后端状态和副作用而非生成文本打分，并让每个任务重复 20 次。