Vals AI：开源模型网络攻击能力逼近闭源
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Vals AI：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 智能体自主入侵能力，结果显示开源权重模型与闭源模型的网络攻击能力差距正在缩小。OpenAI 受限 Daybreak 网络项目中的 GPT-6 Sol 在 Nova 测试中完成约 80.8% 的攻击目标，居首；可自由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，而前者约 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，多数模型需处理超过 1 亿 token 才出现明显进展。
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最新进展11月7日 23:35
Vals AI 基准显示开源与闭源模型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 基准显示开源与闭源模型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 智能体自主入侵能力，OpenAI 受限项目中的 GPT-6 Sol Daybreak 在 Nova 测试中达成约 80% 攻击目标，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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