一句话看懂：AI能力评测公司Vals的测试显示，可自由下载的开源权重模型DeepSeek在模拟网络攻击任务中完成73%的目标，已接近仅限受信伙伴使用的闭源模型Daybreak的81%。这意味着“限制闭源模型访问即可延缓黑客能力扩散”的思路，正面临现实考验。
事件核心：发生了什么
Vals在两类模拟企业网络上测试各AI模型执行多步骤网络入侵指令的能力：一类是可通过公开网站访问的模拟内网，另一类要求先攻破一家公司网络、再借此进入第二家。结果显示，OpenAI仅向受信合作伙伴开放的最强网络安全模型Daybreak平均完成81%的任务；中国的开源权重模型DeepSeek平均完成73%，且部分任务两者得分相同。成本差距同样明显：Vals称GPT-6-Sol执行一次攻击的token成本为17至46美元，DeepSeek仅需2至3美元。
原文发布时间为2026年11月6日。Vals研究员Nikil Ravi表示，此前被锁在实验室、只能通过受信计划获取的前沿模型，正开始被任何人都能下载的开源模型追上。
为什么重要
这直接触及前沿实验室的发布策略。Anthropic自2026年4月的Claude Mythos Preview起，以“受控访问只能争取时间”为前提限制新模型发布，其Project Glasswing项目意在提前武装防御方。红队负责人Logan Graham当时表示，要为6至24个月后能力广泛可用做准备。七个月后，这一时间表似乎已到点。目前公开信息显示，闭源模型在网络安全能力上不再具有决定性优势，单纯依靠访问门槛来延缓能力扩散的效果可能有限。不过，Vals CEO Rayan Krishnan也指出，开源模型可自建部署，反而给防御方降低成本提供了动机。
对用户/开发者/创作者的影响
对企业安全团队而言，低成本开源模型意味着漏洞扫描与网络探测的门槛下降，采购和自建本地推理方案变得更具吸引力。对开发者来说，若基于开源权重模型构建安全工具，需要自行承担安全对齐与滥用防护，因为“abliterated”等去除安全训练的变体已在流传。普通用户短期内不必恐慌：数月来的实际攻击观察显示，网络犯罪者仍多用较旧、较弱的模型以节省资源；最有钱、动机最强的攻击者则可能早已通过其他渠道接触闭源模型。
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值得关注的后续
一是Vals的评测是否会扩展任务集与样本量，现有结论仅限其两类模拟场景。二是闭源实验室是否推出未公开的更强网络安全模型，Edera CTO Alex Zenla认为这很可能存在，攻防仍是猫鼠游戏。三是开源模型的安全对齐与滥用防护能否跟上能力提升，以及监管是否会影响其分发。
来源：Wired AI
