英美联合评估 Kimi K3 网络攻击能力显著低于前沿模型
英国 AI 安全研究院（UK AISI）与美国 AI 标准与创新中心（CAISI）联合发布了对月之暗面 Kimi K3 的网络能力初步评估。K3 在 ExploitBench 漏洞利用测试中得分 32%，高于 GLM-5.2 的 24%，但在所有 41 个任务上均未能实现任意代码执行——前沿模型平均在 20 个任务上做到。在模拟企业网络攻击「The Last Ones」中，K3 平均完成 32 步中的 17 步，十次尝试中有一次完整攻破。
更值得关注的是安全层面的发现。K3 的安全防护未能阻止其尝试网络漏洞利用开发。在评估中，K3 的 safeguard 未对任何网络攻击任务进行阻拦——这与前沿美国模型形成对比，后者的系统级安全措施在评估中需被禁用才能测量最大能力。
这是美英两国首次联合对开源模型进行网络能力评估。随着开放权重模型能力逼近前沿，系统化的风险评估对于理解和管理智能体安全风险日益重要——尤其是当这些模型可能被嵌入自主工作流和工具链中。