Vals AI测试：开源模型网络攻击能力逼近闭源
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Vals AI测试：开源模型网络攻击能力逼近闭源
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AI 综述
Vals AI 用模拟企业网络的 CyberOffense 基准测试 AI 智能体的自主攻击能力。OpenAI 受限网络项目 Daybreak 中的 GPT-6 Sol 目标完成率最高，为 80.8%；可免费获取的开源权重模型 Deepseek V4.1 Flash 1017 以 72.8% 紧随其后，单次运行成本约 3 美元，而 GPT-6 Sol 约 22 美元。 Vals 研究人员称，模型权重一旦公开，任何提供方都无法控制或限制其用途。测试还显示，Deepseek 在前 2500 万 token 内未取得任何结果，大部分进展出现在 1 亿 token 之后。
AI 根据报道生成 · 17 小时前更新
最新进展11月7日 23:35
Vals AI 基准：开源与闭源模型的网络攻击能力差距持续缩小报道时间线
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11月7日
- The Decoder精选Vals AI 基准：开源与闭源模型的网络攻击能力差距持续缩小
Vals AI 用模拟企业网络的 CyberOffense 基准测试 AI 智能体的自主攻击能力，OpenAI 受限网络项目中的 GPT-6 Sol Daybreak 取得 80.8% 的目标完成率，开源权重模型 Deepseek V4.1 Flash 1017 以 72.8% 紧随其后，单次运行成本约 3 美元而非约 22 美元。
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