🚨 Срочное сообщение: китайская ИИ-модель почти сравнялась с самым ограниченным кибербезопасным продуктом Anthropic, и Anthropic заявляет, что это произошло потому, что Китай тайно добывал собственные ответы Claude на протяжении месяцев.
Новая GLM-5.3 от Z.ai набрала 84,5% в CyberGym — бенчмарке, проверяющем, может ли ИИ находить и валидировать уязвимости в реальном коде. Это обходит Mythos 5 — модель Anthropic, ориентированную на кибербезопасность и ограниченную проверенными организациями: она набрала 83,8%.
Но за этой цифрой в заголовке скрывается реальный разрыв. Когда дело доходит до превращения обнаруженной уязвимости в рабочий эксплойт — более сложной и опасной способности — Mythos 5 по‑прежнему лидирует: 78,0% против 54,4% у GLM-5.3 на ExploitBench. В тестировании по таймеру Mythos выполнила 247 задач по разработке атак за шесть часов, а GLM-5.3 — 130.
Так что это не полное совпадение. Это почти то же самое по обнаружению, но с реальным отставанием по этапу «вооружения» (weaponization).
Вот та часть, которая в Вашингтоне вызывает реальную тревогу. В этом году Anthropic публично обвиняла несколько китайских ИИ-лабораторий — DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax — и, в последнюю очередь, Alibaba — в проведении «дистилляционных атак» в промышленных масштабах: с использованием десятков тысяч поддельных аккаунтов, чтобы завалить Claude миллионами вопросов, а затем применять его ответы для обучения конкурирующих моделей быстрее и дешевле, чем при разработке с нуля. По данным одной лишь Alibaba, таким образом было сгенерировано 28,8 млн обменов.
Сама Z.ai находится в US Entity List и, как сообщается, построила огромные центры обработки данных для ИИ, работающие целиком на чипах китайского производства — без какой-либо Nvidia. Это прямой ответ на экспортные ограничения, призванные замедлить именно такой прогресс.
Попала ли GLM-5.3 сюда благодаря «чистой» инновации, дистилляции или обоим факторам — теперь это точная битва, которая разворачивается между Anthropic, китайскими ИИ-лабораториями и политикой США в области экспорта.
#AI #China #Anthropic #Cybersecurity #TechNews
Новая GLM-5.3 от Z.ai набрала 84,5% в CyberGym — бенчмарке, проверяющем, может ли ИИ находить и валидировать уязвимости в реальном коде. Это обходит Mythos 5 — модель Anthropic, ориентированную на кибербезопасность и ограниченную проверенными организациями: она набрала 83,8%.
Но за этой цифрой в заголовке скрывается реальный разрыв. Когда дело доходит до превращения обнаруженной уязвимости в рабочий эксплойт — более сложной и опасной способности — Mythos 5 по‑прежнему лидирует: 78,0% против 54,4% у GLM-5.3 на ExploitBench. В тестировании по таймеру Mythos выполнила 247 задач по разработке атак за шесть часов, а GLM-5.3 — 130.
Так что это не полное совпадение. Это почти то же самое по обнаружению, но с реальным отставанием по этапу «вооружения» (weaponization).
Вот та часть, которая в Вашингтоне вызывает реальную тревогу. В этом году Anthropic публично обвиняла несколько китайских ИИ-лабораторий — DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax — и, в последнюю очередь, Alibaba — в проведении «дистилляционных атак» в промышленных масштабах: с использованием десятков тысяч поддельных аккаунтов, чтобы завалить Claude миллионами вопросов, а затем применять его ответы для обучения конкурирующих моделей быстрее и дешевле, чем при разработке с нуля. По данным одной лишь Alibaba, таким образом было сгенерировано 28,8 млн обменов.
Сама Z.ai находится в US Entity List и, как сообщается, построила огромные центры обработки данных для ИИ, работающие целиком на чипах китайского производства — без какой-либо Nvidia. Это прямой ответ на экспортные ограничения, призванные замедлить именно такой прогресс.
Попала ли GLM-5.3 сюда благодаря «чистой» инновации, дистилляции или обоим факторам — теперь это точная битва, которая разворачивается между Anthropic, китайскими ИИ-лабораториями и политикой США в области экспорта.
#AI #China #Anthropic #Cybersecurity #TechNews