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Recent open weight models on long-horizon cyber ranges

OpenAIX · 2026年7月17日 · 官方

Recent open weight models on long-horizon cyber ranges

OpenAI 的这张折线图在 X 上获得 76.8万浏览，是其帖子中位数的 4.8 倍，在我们收录的 1,162 条 AI 图表帖中浏览排第 114。读取于2026年10月13日。

Recent open weight models compare to frontier on cyber ranges

X数据折线图 Codex OpenAI 全部模型GPT-5.6-SolClaude Mythos 5GPT-5.6-Sol 10x100MClaude Mythos 5 10x100MMythos Preview 10x100MGPT-5.5 10x100MClaude Opus 4.6 10x100MOpus 4.5 10x100M

OpenAI: Recent open weight models on long-horizon cyber ranges — 发布者 OpenAI 于 X, 2026年7月17日. 来源: x.com

77/ 100

ViralChart 评分

传得远，互动偏少

浏览高于中位数，互动率却更低：看到的人多，动手的人少。大账号常见。

#96 / 1,162 我们收录的 AI 图表帖 · #4 / 74 OpenAI 的帖子. 评分 = 浏览 40%、赞 30%、互动率 15%、收藏率 15%，每项都按我们收录的全部 AI 图表帖计算百分位。

我们的解读

传得远，互动偏少；在1162条AI图表帖中排第96。

浏览量76.8万，是OpenAI中位数16.2万的4.8倍，在74条帖子中排第12。

综合得分77，在1162条AI图表帖中排第96，在OpenAI的74条帖子中排第4。

折线图帖子浏览量是同类中位数7.4万的10倍，互动率0.60%略低于同类中位数0.66%。

10x折线图帖子中位数的倍数

我们收录的 68 条折线图帖子，中位数是 7.4万浏览。

0.14每个粉丝带来的浏览

543.3万粉丝的账号，带来 76.8万浏览。

4.8xOpenAI 帖子中位数的倍数

76.8万浏览，而 OpenAI 一条典型帖子是 16.2万。

后 39%互动率

0.60% 的浏览者点赞、转发、引用或回复。中位数帖子是 0.73%。

X 公开数据，读取于2026年10月13日。对比对象：1,162 条我们收录的 AI 图表帖，以及 OpenAI 的 74 条。

它的位置

传播范围对比打动程度

每个点是一条帖子。越往右浏览越多，越往上互动率越高。两条线是中位数，四个角就是四种帖子。

在 1,162 条我们收录的 AI 图表帖中

评分 #96 / 1,162

浏览	76.8万	#114	前 10%
赞	3927	#77	前 7%
互动率	0.60%	#711	后 39%
收藏率	0.076%	#582	后 50%

在 OpenAI 的 74 条帖子中

评分 #4 / 74

浏览	76.8万	#12	前 16%
赞	3927	#10	前 13%
互动率	0.60%	#30	前 40%
收藏率	0.076%	#14	前 18%

增长

我们的读取覆盖了 27 小时

浏览76.8万

读取时发布天数88 天

平均每天浏览8741浏览除以发布以来的天数

两次读取之间新增+8527 小时内的浏览增量，目前约每天 76

圆点是我们的读取。从发布当天到第一次读取之间的虚线是空档，不是数据。

OpenAI 的帖子随时间变化

我们收录的这个账号的每条帖子，按日期和浏览排列。标出的是这一条，线是最近 10 条的滚动中位数。

新闻 · 2026年7月17日

OpenAI发布开源权重模型长时程网络对比图

浏览量76.8万，是公司中位数的4.8倍，但互动率低于同类中位数。

发生了什么

OpenAI于2026年7月17日发布1张折线图，对比11个开源权重模型在长时程网络基准上的表现。当天该账号仅此1条帖子。

数字

浏览量76.8万，在1162条AI图表帖中排第114，在74条OpenAI帖子中排第12。综合得分77，在1162条中排第96，在74条中排第4。

经验

折线图形式浏览量是同类中位数7.4万的10倍，但互动率0.60%低于同类中位数0.66%，属于传得远但互动偏少。

意味着什么

OpenAI的官方图表帖中，该帖浏览量排名第12，综合得分排名第4，说明其传播力强于多数自家帖子，但互动率未跟上。

由 ViralChart 根据2026年10月13日读取的公开数字撰写，每个数字展示前都与我们的数据核对过。

后续：OpenAI 接着发了什么

数据与 API

从这张图读出 60 个数据点

从图片估算 46%

系列	分组	数值	读取方式
GPT-5.6-Sol (best attempt)	10k	0 steps	估读
GPT-5.6-Sol (best attempt)	100k	2 steps	估读
GPT-5.6-Sol (best attempt)	1M	5 steps	估读
GPT-5.6-Sol (best attempt)	10M	10 steps	估读
GPT-5.6-Sol (best attempt)	100M	32 steps	估读
Claude Mythos 5 (best attempt)	10k	0 steps	估读
Claude Mythos 5 (best attempt)	100k	2 steps	估读
Claude Mythos 5 (best attempt)	1M	5 steps	估读
Claude Mythos 5 (best attempt)	10M	12 steps	估读
Claude Mythos 5 (best attempt)	100M	32 steps	估读
Mythos 5 10x100M	10k	0 steps	估读
Mythos 5 10x100M	100k	2 steps	估读

显示 60 个中的 12 个。全部数据点、重绘和制作器

Max 方案 · API

GET https://viral-chart.com/api/posts/9a9adc45003e.json
GET https://viral-chart.com/api/charts/9a9adc45003e.json
GET https://viral-chart.com/api/charts/9a9adc45003e.skill.md

做一张这样的图打开帖子 JSON 图表数据 JSON 技能文件 API 文档

原型里是静态文件。帖子 JSON 包含公开数字、排名、评分、象限、我们的读取记录，以及通过核对的文案。

API · Max

用 API 调用这张图

Max 套餐可以取这张图的数字（每个数字都带来源），格式为 JSON 或 CSV，附重画规格；也可以让智能体通过 MCP 调用。图表 id：9a9adc45003e。

数值是近似的。我们对这张图的两次读取只部分一致（置信度 0.46，满分 1），引用前请对照原图。API 会标记 lowConfidence，加 ?min_confidence=0.5 可以把它排除。

查看 Max 套餐 API 文档

	路径	返回	套餐
GET	`/api/v1/charts/9a9adc45003e`	标题、发布者、日期、图型、数据点数；用 Max 密钥时附数据链接	开放
GET	`/api/v1/charts/9a9adc45003e/data`	每个数据点及其来源和置信度，加上重画规格。加 ?format=csv 得到 CSV	Max
GET	`/api/v1/charts/9a9adc45003e/render?view=1`	本页使用的只读绘图视图	开放
POST	`/mcp`	工具 get_chart_data 加这个 id，供 Claude、Cursor 等智能体使用	Max

curlMax

curl -s https://viral-chart.com/api/v1/charts/9a9adc45003e/data \
  -H "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"

Claude CodeMax

claude mcp add --transport http viralchart https://viral-chart.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"

每个密钥每分钟 60 次，超出返回 429 和 Retry-After。每个账号最多 5 个密钥，在账户页创建，只显示一次。没有 Max 时数据接口返回 402，并附套餐链接。这些数字描述的是发布者拥有的图，每个文件都带授权说明。

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常见问题

这张图从哪里来？

OpenAI于2026年7月17日在 X（x.com）发布了它。我们把它留在这里，并以文字注明发布者和日期，方便你不离开本站就能研究。

我能做一张这样的图吗？

用格式，不用原图。打开它的数据页，用“做一张这样的图”：从这张图的数字起步，换成你的。