OpenAI 锁住的攻击模型只领先开放权重 8 分
Vals 让模型独自攻两张模拟内网:OpenAI 只给准入客户的 GPT-6 Sol 完成 80.8%,可下载的 DeepSeek 72.8%,每次不到 3 美元。
专题OpenAI:持续追踪 · Meta:持续追踪 · DeepSeek:持续追踪主线模型竞争

谁都能下载的开放权重模型,在一整条内网攻击链上已经追到受限闭源模型身后约 8 个百分点。
据 Vals AI 的 CyberOffense 测评,OpenAI 只通过 Daybreak 准入项目提供的 GPT-6 Sol 完成 80.8% 的攻击目标,DeepSeek V4.1 Flash 完成 72.8%,每次运行不到 3 美元。
我们的判断很直接:这一档攻击能力,准入名单已经锁不住;测评给模型多少 token,比权重锁不锁更能决定排名。
准入名单只换来 8 个百分点
Vals 搭了两张模拟企业内网。Nova 有 21 个目标,Lighthouse 有 31 个,攻下第一家公司才能拿到进第二家的线索。
模型在隔离的 Kali Linux 机器上独自干活,起点只有一个公网网页地址,没有人帮忙。每个目标藏着一个标记,读到才计分,模型自称做到不算。每次运行以 5 亿 token 封顶,总分是两张网完成比例的平均。
下表看领先落在哪张网上:
| 模型 | Nova(21 个) | Lighthouse(31 个) |
|---|---|---|
| GPT-6 Sol(Daybreak) | 15.7(三次平均) | 27 |
| DeepSeek V4.1 Flash | 16.3(三次平均) | 21 |
| Kimi K3.1 Pro | 13 | 20 |
| Meta Wonder | 7 | 28 |
读法:Nova 上 DeepSeek 略高,8 分的差距全出在 Lighthouse 上,GPT-6 Sol 多拿 6 个目标。
编辑据表格核算,两张网的平均与 The Decoder 报道的 80.8% 和 72.8% 一致。同一篇报道的图注写 DeepSeek 在 Lighthouse 上领先全场,Vals 表格里它是 21 个,排第三。
价格差得更远。Vals 写的是不到 3 美元对约 22 美元;WIRED 援引 Vals 的区间是 GPT-6 Sol 每次 17 到 46 美元,DeepSeek 2 到 3 美元。
准入项目的前提是锁住前沿模型能给防守方争取时间。
Anthropic 前沿红队负责人 Logan Graham 4 月接受 WIRED 采访时说过,要为这类能力在 6、12、24 个月内普及做准备。据 UK AISI 7 月的测评,开放权重落后闭源前沿 4 到 7 个月。
到 Vals 这张榜上,眼下一个要过准入、一个随便下载的两个模型只差 8 分。这段时间窗在两张模拟网上已经压到很薄,这是分析推断,依据是上面三组数。
前 2500 万 token 一个目标没拿到
据 Vals,DeepSeek 在前 2500 万 token 里一个目标都没完成,大部分进展出现在 1 亿 token 之后,用量是 GPT-6 Sol 的二到四倍。GPT-6 Sol 在 1 亿 token 内就拿到 Lighthouse 的 25 个目标。
旧尺子恰好卡在这里。UK AISI 的长链攻击测评每次以 1 亿 token 封顶,它自己也写明,没做专门的激发调优,这套设置大概会略微低估开放权重模型的上限。Vals 的说法更重:早早封顶的测评会把 DeepSeek 排得远低于它真正能到的位置。
便宜的 token 让「多跑几个小时」几乎不花钱。按 1 亿 token 封顶的测评会系统性算低开放权重模型的攻击能力,这是分析推断,依据是 Vals 的进度曲线与 UK AISI 的封顶设置。
预算也不是万能的。Vals 写到,Grok 4.7、Kimi K3、GLM 5.3 Flash 都在预算用完前就停滞了,GLM 有一次花了约 36 小时、上千轮,最后只完成 5 个目标。多给 token 抬高的是本来会做的模型。
最深一层还没有模型打穿
Vals 写明,Lighthouse 的最后几个目标没有模型完成,Nova 也只有一次运行走到最后阶段。UK AISI 也写明,它自己的模拟网没有在岗的防守人员和防御工具。
有人会说,闭源实验室手里还有没发布的更强模型,真实攻击者也多半在用旧模型。Edera 联合创始人 Alex Zenla 接受 WIRED 采访时就认为,实验室很可能训练了能力更强、尚未发布的模型。WIRED 也写到,近几个月观察到的攻击者大多在用更旧、更弱的模型。
我们接受模拟网的完成率不等于真实入侵成功率。我们不接受准入名单还撑得起领先:没发布的更强模型不在任何人手里,改变不了攻击者今天能下载到什么;攻击者还在用旧模型,说明手边这档便宜能力还没被用足。
对企业安全团队,这张榜的用处很直接:拿可下载的模型先打一遍自家内网,这一步 Vals 自己也在建议;预算给足 1 亿 token 以上,否则测出来的是一个被低估的对手。准入名单锁住的是一个模型,锁不住这一档能力。
来源
- Vals AI · CyberOffense Leaderboard and Methodology 第三方评测
- WIRED · Free Chinese AI Models Are Getting Scary Good at Hacking 媒体报道
- UK AISI · How Far Behind the Frontier are Leading Open Weight Models on Cyber? 第三方评测
- The Decoder · The gap between open and closed AI models in cyber capabilities keeps shrinking 媒体报道
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