中国开源模型攻防能力逼近前沿，DeepSeek、GLM表现亮眼

一项让AI模型尝试入侵模拟网络的实验发现，来自DeepSeek和GLM的免费中国模型，表现并没有落后OpenAI最强的网络安全模型太多——而后者目前并不对外公开。这个结果正在加剧一种担忧：攻击性网络安全能力正通过开源权重快速扩散。 开源权重模型可以被下载并在本地运行，不必受制于托管式商用系统通常附带的API限制或监控。这种开放性对研究和定制化有好处，但也让模型的使用方式更难管控。 实验中，这些中国模型被要求攻击模拟网络，这是一个受控环境，专门用来测试网络攻防能力。它们的表现说明，开源模型在某些攻击性安全任务上已经接近前沿水平。 不过研究者提醒，模拟环境与真实世界的入侵不是一回事。一个能在测试网络里找到漏洞的模型，面对真实目标时可能仍会卡在复杂性、不可预测性和操作限制上。真实系统里有乱七八糟的配置、实时应对的防守方、法律边界，还有模拟无法完整复现的后果。因此，这组结果应当被理解为能力扩散的信号，而不是开源模型能从头到尾实施高级攻击的证据。 即便有这些保留，这项实验还是让围绕开源权重的辩论更紧迫了。安全团队希望拿到强模型用于防御和授权测试，政府和实验室则担心被滥用。难点在于，怎样既保住开放研究的好处，又不无视风险。随着具备网络攻防能力的模型越来越容易获得，监控、负责任的发布实践和清晰的使用规范会变得越来越重要。