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Vals评测显示开放与封闭模型网络攻击能力接近
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AI 综述
11月7日，The Decoder 报道了 Vals AI 的 CyberOffense 测试结果。测试显示，AI 智能体能够在无人协助的情况下入侵模拟企业网络，开放权重模型的网络攻击能力接近受限模型，开放与封闭模型之间的能力差距持续缩小。具体结果中，GPT-6 Sol 达成了80.8%的目标，Deepseek V4.1 Flash 1017 达成了72.8%的目标；两者单次运行成本分别约为22美元和3美元。这项评测呈现了两款模型在模拟网络攻击任务中的目标达成率及运行成本差异。
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最新进展11月7日 23:35
Vals AI测试显示开放模型攻击能力接近封闭模型，Deepseek单次运行约3美元。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月7日
- The DecoderVals AI 测试显示开放与封闭模型的网络攻击能力差距持续缩小
Vals AI 的 CyberOffense 测试显示，AI 智能体能无人协助地入侵模拟企业网络，开放权重模型的攻击能力接近受限模型。GPT-6 Sol 达成 80.8% 的目标，Deepseek V4.1 Flash 1017 达成 72.8%，单次运行成本分别约为 $22 和 $3。
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