AISI评估：开源AI模型网络攻击能力已追近闭源前沿，差距缩至4-7个月
开源AI模型的网络攻击能力正快速追赶闭源前沿，差距缩至半年以内，且成本优势显著，闭源护栏也非牢不可破，防御窗口收窄。
英国AI安全研究所最新报告显示，开源模型（如GLM-5.2、DeepSeek V4-Pro）在网络攻防能力上已逼近闭源前沿模型（如Opus 4.6、Mythos 5），能力差距从去年的6-10个月缩至4-7个月；且同等攻击能力下，开源模型成本低一到两个数量级。报告同时指出闭源模型的安全护栏并不牢固，防御窗口正在收缩。
正文摘录
 新智元报道  GPT-5.6-Sol 的攻防能力超越了 Claude Mythos 5！ 英国 AI 安全研究所（AISI）7 月 17 日发布了一份评估报告，第一次公开量化了开源 AI 模型与闭源前沿模型在网络攻击能力上的差距：4 到 7 个月。  https://www.aisi.gov.uk/blog/how-far-behind-the-frontier-are-leading-open-weight-models-on-cyber 去年同类内部测试中，这个差距是 6 到 10 个月。 防御窗口在收缩，而攻击前沿在加速。 今年 4 月，Mythos Preview 和 GPT-5.5 在 AISI 的评估中制造了自 2023 年开始测试以来最大的一次网络攻击能力飞跃，多国政府随即发出警告。 开源模型还没有复现这次跳跃，但它们追赶的脚步比去年更快了。  4 到 7 个月：怎么测的，差在哪 AISI 用两套体系评估模型的网络攻击能力。