首頁GPT 5.5 領跑 AI 安全競賽，DeepSeek 在成本效益方面位居榜首
Kasra Rahjerdi，一名安全研究人員，最近釋出了一份重要報告，詳細闡述了對主要大型語言模型的安全推理能力進行的實際測試。他透過構建一個故意存在漏洞的書評應用程式實現了這一目標。在該場景中，模擬了現實世界中的漏洞，Rahjerdi 在應用程式檔案中嵌入了 Google 移動後端服務的憑據。這些模型的任務是解壓並識別這些憑據，從而直接訪問資料庫。
頂級模型對比
在嚴格的兩小時時間限制和 10 美元預算約束下，各模型的表現水平各不相同。GPT-5.5 成為表現最強的模型，成功完成了 10 次嘗試中的 7 次，在成功率方面領先。報告指出，GPT-5.5 在解壓後能夠快速定位關鍵憑據，忽略了來自複雜或傳統應用程式介面的干擾。
相比之下，Gemini 的表現令人失望。Gemini 3.1 Pro Preview 幾乎在每項任務開始時立即觸發了其內建的安全過濾器，導致與其他測試模型相比，其令牌消耗量顯著較低。
成本效益評估
儘管 GPT-5.5 的成功率很高，但其每次成功執行的平均成本高達 9.46 美元，這阻礙了需要批次執行工具的團隊。相比之下，DeepSeek V4 Pro 憑藉卓越的成本效益脫穎而出。雖然它僅在 10 次測試中成功 3 次，但其每次成功執行的平均成本僅為 0.62 美元。
這表明，在計算單次成功的成本時，DeepSeek V4 Pro 比 GPT-5.5 便宜約十五倍。儘管它在失敗嘗試中偶爾誤用了後端身份驗證介面，但這種顯著的成本優勢為部署大規模安全測試的團隊提供了重要的實用價值。
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