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Vals AI 评测：开源与闭源模型网络攻击能力差距缩小

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AI 综述

评测机构 Vals AI 公布网络攻防基准测试结果：OpenAI 的 GPT-6 Sol Daybreak 在模拟企业网络环境下达成 80.8% 的攻击目标，开源权重模型 DeepSeek V4.1 Flash 达到 72.8%，成本仅约前者的十分之一。目前没有官方或第三方对评测结果发表进一步结论，核心结论来自 Vals AI 的基准数据。分析师在报告中指出，由于开源权重模型已无法被限制，防御者可利用的时间窗口正在快速缩小。评测范围为模拟企业网络环境下的攻击目标达成率，不涉及真实攻击事件。

一句话影响开发者：做红队或防御测试时可参考该基准，注意开源模型攻击能力接近闭源且成本更低，需加强自身网络防御评估。投资者：开源与闭源模型安全能力差距缩小，或推动企业安全防御与模型评测环节需求增长。

待核实评测得分与“开源模型无法被限制、防御窗口缩小”的说法仅来自 Vals AI 基准及分析师观点，尚无官方文件或第三方证实

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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 AI 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

23:35
The Decoder
Vals AI 基准显示：开源与闭源 AI 模型的网络攻击能力差距持续缩小
在 Vals AI 的网络攻防基准测试中，OpenAI 的 GPT-6 Sol Daybreak 在模拟企业网络环境下达成 80.8% 的攻击目标，而开源权重模型 DeepSeek V4.1 Flash 达到 72.8%，成本仅为其十分之一。分析师指出，由于开源模型已无法被限制，防御者可利用的时间窗口正在快速缩小。

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