Oleksandr Kuzmenko, РедакторОпубліковано 5 хв читанняЗа участі AI · перевірено редактором
TL;DR
- DeepSeek V4.1 Flash досягла 73% виконання завдань у тестах на проникнення проти 81% у закритої OpenAI GPT-6 Sol.
- Вартість прогону агентного тесту знижується з приблизно $22 до менше ніж $3 за сценарій при виборі відкритих вагів.
- Відкриті моделі дозволяють створювати повністю ізольовані локальні середовища для аудиту безпеки без хмарних фільтрів.
Ключові факти
- Успішність DeepSeek V4.1 Flash
- 73% поставлених цілей
- Успішність OpenAI GPT-6 Sol
- 81% поставлених цілей
- Вартість тесту на DeepSeek
- <$3 за повний запуск
- Вартість тесту на GPT-6 Sol
- ~$22 за повний запуск
- Доступність вагів моделі
- Публічні / Доступні для завантаження
Джерело: Ключові факти — Успішність DeepSeek V4.1 Flash, Успішність OpenAI GPT-6 Sol
Джерело: Ключові факти. Успішність DeepSeek V4.1 Flash: 73% поставлених цілей. Успішність OpenAI GPT-6 Sol: 81% поставлених цілей. Графік порівнює лише значення з однаковою одиницею. Кожне число скопійоване з історії.
Міні-графік метрик
- 73% поставлених цілейУспішність DeepSeek V4.1 Flash
- 81% поставлених цілейУспішність OpenAI GPT-6 Sol
- Успішність DeepSeek V4.1 Flash73% поставлених цілей
- Успішність OpenAI GPT-6 Sol81% поставлених цілей
Результати бенчмарку автономних проникнень
Незалежне тестування платформою Vals AI оцінило можливості автономних агентів у сценаріях кібератак на корпоративну інфраструктуру. У межах тесту агенти мали здолати захисний периметр, перехопити облікові дані та здійснити бічне переміщення між вузлами в ізольованій мережі.
Модель DeepSeek V4.1 Flash успішно виконала 73% поставлених цілей, тоді як спеціалізована закрита версія OpenAI GPT-6 Sol досягла показника у 81%. Ба більше, на одній із двох цільових тестових інфраструктур модель від DeepSeek перевершила GPT-6 Sol за загальною ефективністю проходження маршруту атаки.
Економіка запуску та інженерні обмеження
Головна перевага відкритої системи полягає у вартості інференсу. Повний прогін тестового сценарію на DeepSeek V4.1 Flash коштував менше $3, тоді як запуск на базі GPT-6 Sol обійшовся приблизно в $22. Така різниця у понад сім разів дає змогу налаштовувати щоденні автоматизовані тести на проникнення у тестових контурах замість рідкісних вибіркових перевірок.
На відміну від закритої програми безпеки OpenAI, ваги DeepSeek є публічними та доступними для завантаження. Це дозволяє запускати агента у повністю ізольованих локальних мережах без зовнішніх хмарних запитів, проте вимагає суворого обмеження прав виконання інструментів агента.
Спробуй за 2 хвилини
ollama run deepseek-v4.1-flashКоли використовувати
- Автоматизовані пайплайни перевірки вразливостей, де використання дорогих хмарних API виходить за рамки бюджету.
- Повністю автономні та ізольовані корпоративні мережі, де заборонено надсилати системні промпти на зовнішні сервери.
Коли НЕ варто
- Інфраструктури без ізольованих пісочниць, де неконтрольовані дії моделі можуть пошкодити робочі сервери.
- Проєкти з регуляторними вимогами, що вимагають сертифікованих хмарних шлюзів і гарантованих фільтрів безпеки.
Що зробити сьогодні
- Протестуйте використання відкритої DeepSeek для внутрішніх сценаріїв аудиту безпеки задля скорочення витрат на токени.
- Налаштуйте ізольовані пісочниці на рівні віртуалізації для безпечного виконання інструментів автономних агентів.
- Зіставте результати сканування мережі локальною моделлю з комерційними API у закритому тестовому контурі.
Назви кроків узяті з блоку «Що зробити сьогодні».
Назви кроків узяті з блоку «Що зробити сьогодні». Протестуйте використання відкритої DeepSeek для внутрішніх сценаріїв аудиту безпеки задля скорочення витрат на токени.. Налаштуйте ізольовані пісочниці на рівні віртуалізації для безпечного виконання інструментів автономних агентів.. Зіставте результати сканування мережі локальною моделлю з комерційними API у закритому тестовому контурі.
- Протестуйте використання відкритої DeepSeek для внутрішніх сценаріїв аудиту безпеки задля скорочення витрат на токени.
- Налаштуйте ізольовані пісочниці на рівні віртуалізації для безпечного виконання інструментів автономних агентів.
- Зіставте результати сканування мережі локальною моделлю з комерційними API у закритому тестовому контурі.