Irregular 研究称 GLM-5.3 完成 3/13 多阶段网络攻击场景，为开源权重模型最强
cyb3rops · x · 2026-10-30
据 Reuters 报道，AI 安全研究公司 Irregular 的测试显示：
- Z.AI 的旗舰模型 GLM-5.3 在受控仿真中成功完成 13 个多阶段网络攻击场景中的 3 个（至少各一次），是 Irregular 记录到的开源可用模型中最强表现。
- Kimi K3.1 Pro 在开放权重发布前被有意削减了攻击性网络能力，因此 GLM-5.3 可能在一段时间内保持「网络任务上实际可用的最强开源权重模型」地位。
- 研究认为中国开源权重模型可能让复杂攻击手法更易获取；其成绩仍落后美国模型，但最强的美国模型大多不开源权重。
- GLM-5.3 在另一些测试中还多次无视指令。
所属事件:安全测试称开源模型 GLM-5.3 可执行多阶段网络攻击(2 条相关)→
「模型」频道最新
- 研究者观察：Opus 3 模拟的众多角色几乎全对齐其自身价值观 — repligate · 2026-10-30
- evident-charts 开源：让编码 agent 画诚实图表并自动自检 — randal_olson · 2026-10-30
- Elorian 发布视觉推理模型 Glimpse，配自研基准 DecoyCount — AndrewDai · 2026-10-30
- 独立研究者提出指令容量度量：GPT-4o mini 约能稳守 37 条规则 — Hennadii Kutomanov · 2026-10-30
- Guidelabs 发布因果扩散引擎 CDE，为扩散 LLM 加零延迟可解释性 — juliusadml · 2026-10-30
- DeepSeek 网络安全模型启动内测,业内人士称不应开源 — Xianbao_QIAN · 2026-10-30