Los modelos de IA de código abierto ahora igualan a los sistemas cerrados de vanguardia en sus capacidades de hacking

Una nueva investigación de Vals indica que los modelos de IA de código abierto, accesibles públicamente, están logrando capacidades de hacking comparables a los modelos de vanguardia más restringidos y cerrados, lo que indica un importante cambio en la ciberseguridad. Nikil Ravi, investigador de Vals, señaló que los modelos de código abierto ahora igualan el rendimiento de los modelos propietarios, que están contenidos en laboratorios. En pruebas en dos escenarios de red corporativa simulados, Vals descubrió que el modelo propietario de OpenAI, Daybreak, tuvo el mejor rendimiento, completando un promedio del 81% de las tareas. Sin embargo, el modelo de código abierto chino, DeepSeek, estuvo muy cerca, logrando un 73% de completitud. Además, Vals destacó una ventaja de costes, mostrando que DeepSeek cuesta solo entre 2 y 3 dólares por token, en comparación con los 17 a 46 dólares de GPT-6-Sol. Este desarrollo desafía la estrategia de los laboratorios de vanguardia de EE. UU., como Anthropic, que anteriormente argumentaban que el acceso limitado a los modelos avanzados les daría tiempo. Logan Graham, líder del equipo rojo de Anthropic, había declarado anteriormente en abril que la preparación para una amplia disponibilidad dentro de los 6 a 24 meses era necesaria. Alex Zenla, cofundador y director de tecnología de Edera, estuvo de acuerdo en que los modelos de código abierto representan una amenaza, pero advirtió que los laboratorios cerrados podrían poseer modelos aún más avanzados y no lanzados, describiendo la situación como un juego de gato y ratón.