Research·
نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة الأوزان تقلص الفجوة مع الأنظمة المغلقة في اختبارات الهجوم السيبراني
يُظهر بحث جديد من شركة Vals أن نماذج صينية مفتوحة الأوزان مثل DeepSeek حققت نسبة نجاح 73% في مهام اختراق الشبكات المحاكاة، مقتربة من نموذج Daybreak المغلق من OpenAI البالغ 81% — بتكلفة حسابية أقل بكثير.
أجرت شركة التقييم المستقلة Vals اختبارات على عدة نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة عبر سيناريوهات اختراق شبكات واقعية متعددة الخطوات تحاكي بيئات الشركات. تصدر نموذج Daybreak من OpenAI — وهو نموذج مغلق يقتصر على شركاء موثوقين — بنسبة إنجاز مهام بلغت 81%. تبعه عن كثب نموذج DeepSeek، وهو نموذج صيني مفتوح الأوزان متاح للتحميل العام، بنسبة 73%، مساوياً Daybreak في عدة أهداف فردية.
الفجوة في التكلفة لافتة: تقدر Vals تكلفة تشغيل تسلسل هجومي على GPT-6-Sol بين 17 و46 دولاراً من إنفاق التوكنات، بينما ينجز DeepSeek عملاً مشابهاً بتكلفة 2–3 دولارات. ولأن النماذج مفتوحة الأوزان يمكن استضافتها ذاتياً، تتجنب المؤسسات رسوم التوكنات لكل استخدام تحتفظ بالتحكم الكامل في بياناتها وبنية الاستدلال.
لماذا هذا مهم لبنية GPU / الذكاء الاصطناعي التحتية
مع انتشار القدرات الهجومية السيبرانية في النماذج المتاحة علناً، تزداد حافزية المدافعين لنشر وكلاء مفتوحين خاصين بهم على عناقيد GPU مخصصة. الاستدلال المستضاف ذاتياً على أجهزة مملوكة — سواء في الموقع أو عبر مزودي سحابة سياديين — يزيل الاعتماد على بائع واحد، ويقلل زمن الاستجابة لصيد التهديدات في الوقت الفعلي، ويبقي بيانات القياس الحساسة داخل محيط الأمان. للفرق التي تبني عمليات أمنية أصلية بالذكاء الاصطناعي، أصبحت الاقتصاديات تميل لصالح النماذج المفتوحة التي تعمل على حوسبة مضبوطة.
- aigpu
- ai gpu
- ai gpu cloud
- aigpu dubai
- open-weight models
- cybersecurity
- deepseek
- ai research
بقلم AiGpu Editorial · إعادة صياغة تحريرية استناداً إلى تقارير عامة (Wired AI)
→ كل المقالات