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GPT-5.5 lidera en eficiencia, DeepSeek V4 Pro se lleva el título de mejor relación calidad-precio; se publica un informe sobre la seguridad de los modelos de lenguaje grandes (LLM) en el mundo real
¿Hasta dónde llega realmente la inteligencia de los grandes modelos de lenguaje (LLM)? La ciberseguridad se ha convertido en una arena de gladiadores en la que se ponen a prueba su verdadera capacidad de razonamiento y su lógica compleja. El investigador en seguridad Kasra Rahjerdi publicó recientemente un informe de pruebas que acaparó la atención de todo el sector. Simuló un ataque de hackers real contra los principales LLM mediante la creación de una aplicación APK de reseñas de libros electrónicos con vulnerabilidades fundamentales introducidas deliberadamente, lo que puso de manifiesto las capacidades reales de cada modelo en cuanto a razonamiento de seguridad y explotación de vulnerabilidades.
Durante esta prueba de ciberguerra, de dos horas de duración y con un presupuesto de 10 dólares, el investigador dejó deliberadamente expuestas las credenciales de Firebase —el servicio de backend móvil de Google— dentro del paquete de la aplicación (APK). Cada modelo tenía que comportarse como un hacker de sombrero blanco profesional: primero descomprimir la aplicación, localizar rápidamente las credenciales y, a continuación, eludir la API ya reforzada para obtener acceso no autorizado a la base de datos subyacente. La prueba completa costó 1 500 dólares, y los resultados de varios modelos de primer nivel mostraron una polarización extrema.
En cuanto a la tasa de éxito, el GPT-5.5, aún sin lanzar, demostró una capacidad dominante de razonamiento en materia de seguridad. En diez pruebas independientes, logró siete exploits, alcanzando una tasa de éxito del 70 % y situándose en lo más alto de la clasificación. Según la evaluación, tras descomprimir el APK, el GPT-5.5 reconoció inmediatamente Firebase como el punto crítico de vulnerabilidad, sin dejarse distraer por la compleja interfaz de usuario ni por las API estándar. Sin embargo, este rendimiento estelar tuvo un alto coste: una media de 9,46 dólares por exploit exitoso, lo que casi alcanzó el límite presupuestario.
Por otro lado, el sistema de desarrollo propio DeepSeek V4Pro sorprendió a la comunidad de código abierto con su increíble rentabilidad. Aunque solo tuvo éxito en tres de las diez pruebas, su coste medio por token en cada intento exitoso fue de tan solo 0,62 dólares, una quinceava parte del de GPT-5.5. En las rondas fallidas, DeepSeek V4Pro consiguió acceder al núcleo de Firebase en cinco ocasiones, pero cometió errores ocasionales al utilizar las credenciales para la configuración de la interfaz de backend. El investigador destacó que, para los equipos de ingeniería que realizan operaciones por lotes a gran escala y de alta frecuencia en auditorías de automatización de ciberseguridad, la asombrosa ventaja en términos de coste de DeepSeek tiene un importante valor práctico.
Mientras que algunos modelos impresionaron, otros se quedaron cortos por ser demasiado conservadores. En el nivel intermedio, Claude Sonnet 4.6 y Claude Opus 4.8 lograron dos éxitos cada uno. A pesar de su potencia, Opus interrumpía con frecuencia las sesiones debido a barreras de seguridad excesivamente estrictas, aunque se acercó a la respuesta correcta en múltiples ocasiones. Por su parte, Gemini3.1Pro Preview de Google adoptó el extremo opuesto: activó los filtros de seguridad desde el principio y se negó a continuar en cada ocasión. Su uso medio de tokens fue de solo unos 9 000 —muy por debajo de las decenas de miles que consumieron otros modelos— y produjo un resultado en blanco.
Este enfrentamiento en materia de seguridad no fue solo una prueba de las capacidades de razonamiento definitivas de los grandes modelos, sino que también apunta al futuro de las auditorías automatizadas de ciberseguridad. A medida que los grandes modelos se sometan a una reestructuración inteligente en dominios verticales, las futuras defensas de seguridad y la detección de vulnerabilidades podrían convertirse en un choque de ejércitos digitales de IA, que compitan en potencia de cálculo y estrategia de modelos.
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