Modelos de IA de código aberto agora atingem o desempenho dos sistemas fechados de ponta em habilidades de hacking

Nova pesquisa da Vals indica que modelos de IA de código aberto, acessíveis publicamente, estão alcançando capacidades de hacking comparáveis às dos modelos de ponta mais restritos e fechados, sinalizando uma mudança significativa na segurança cibernética. Nikil Ravi, pesquisador da Vals, observou que os modelos de código aberto agora estão atingindo o desempenho dos modelos proprietários, mantidos em laboratórios. Em testes em dois cenários de rede corporativa simulados, a Vals descobriu que o modelo proprietário Daybreak da OpenAI teve o melhor desempenho, concluindo 81% das tarefas em média. No entanto, o modelo de código aberto chinês DeepSeek ficou logo atrás, atingindo 73% de conclusão. Além disso, a Vals destacou uma vantagem de custo, mostrando que o DeepSeek custa apenas de US$ 2 a US$ 3 por token, em comparação com US$ 17 a US$ 46 para o GPT-6-Sol. Este desenvolvimento desafia a estratégia de laboratórios de ponta dos EUA, como a Anthropic, que argumentavam anteriormente que o acesso limitado a modelos avançados compraria tempo. Logan Graham, líder da equipe vermelha da Anthropic, havia declarado em abril que a preparação para a disponibilidade ampla dentro de 6 a 24 meses era necessária. Alex Zenla, cofundador e CTO da Edera, concordou que os modelos de código aberto representam uma ameaça, mas alertou que os laboratórios fechados podem possuir modelos ainda mais avançados e não lançados, descrevendo a situação como um jogo de gato e rato.