首頁GPT-5.5 效率居冠，DeepSeek V4 Pro 榮獲性價比冠軍；實務應用大型語言模型（LLM）安全報告發布
大型語言模型（LLMs）的智慧究竟能延伸到何種程度？網路安全已演變成一座角鬥場，其真正的推理能力與複雜邏輯皆在此接受考驗。資安研究員卡斯拉·拉赫傑迪（Kasra Rahjerdi）近期發表了一份測試報告，引發了業界的廣泛關注。 他透過構建一個刻意植入核心漏洞的電子書評論 APK，對領先的大型語言模型進行了模擬真實世界駭客攻擊的挑戰，藉此揭露各模型在安全推理與漏洞利用方面的實際能力。
在這場耗時兩小時、預算僅 10 美元的網路戰測試中，該研究員刻意將 Google 的行動後端服務 Firebase 憑證暴露在應用程式套件（APK）內。 每個模型都必須像專業的白帽駭客一樣行事：首先解壓縮應用程式，迅速找出憑證，然後繞過已經經過強化防護的 API，以未經授權的方式存取底層資料庫。整項測試耗資 1,500 美元，而多款頂級模型的測試結果呈現極度兩極化的現象。
就突破率而言，尚未公開的 GPT-5.5 展現了壓倒性的安全推理能力。在十次獨立測試中，它成功執行了七次攻擊，達成 70% 的成功率，位居榜首。 根據評估報告，GPT-5.5 在解壓縮 APK 後，立即將 Firebase 識別為關鍵突破點，並未因複雜的用戶介面或標準 API 而偏離正軌。然而，這項卓越表現的代價高昂：每次成功攻擊的平均成本達 9.46 美元，幾乎觸及預算上限。
另一方面，自主研發的 DeepSeek V4Pro 則以其驚人的成本效益震撼了開源社群。儘管在十項測試中僅成功三次，但每次成功嘗試的平均代幣成本僅為 0.62 美元——僅為 GPT-5.5 的十五分之一。 在失敗的測試輪次中，DeepSeek V4Pro 仍成功五次存取 Firebase 核心，但在使用憑證進行後端介面配置時偶爾會出現錯誤。研究人員強調，對於在網路安全自動化稽核中執行大規模、高頻率批次操作的工程團隊而言，DeepSeek 驚人的成本優勢具有重大的實務價值。
雖然有些模型表現令人印象深刻，但其他模型則因過於保守而未能達標。在中階組別中，Claude Sonnet4.6 和 Claude Opus4.8 各取得兩次成功。儘管 Opus 功能強大，但由於安全屏障過於嚴格，即使多次接近正確答案，仍經常中斷連線。 與此同時，Google 的 Gemini3.1Pro Preview 則走向了另一個極端：它從一開始就觸發了安全過濾機制，每次都拒絕繼續進行。其令牌使用量的中位數僅約 9,000——遠低於其他模型消耗的數萬個令牌——且產出的結果為空白。
這場安全對決不僅是對大型模型終極推理能力的考驗，更預示了自動化網路安全稽核的未來。隨著大型模型在垂直領域進行智慧重構，未來的安全防禦與漏洞發現，可能會演變為數位 AI 軍隊之間的對決，在運算能力與模型策略上展開競爭。
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