النموذج المفتوح Deepseek V4.1 Flash يخترق الشبكات بنسبة 73% ويكلف 3 دولارات مقابل 22 دولارا لـ GPT-6

إذا كنتم تعتقدون أن وكلاء الاختراق المستقلين حكر على المختبرات المغلقة ذات ضوابط الوصول، فإن معيار Vals AI الجديد يدعو إلى إعادة النظر في الصورة. فالنموذج المفتوح يتأخر عن المتصدر ببضع نقاط مئوية فقط، بينما تقل تكلفته عدة مرات.

كيف صمم الاختبار

يحاكي Vals CyberOffense شبكة شركات واقعية. يعمل الوكيل منفردا على جهاز معزول يشغل Kali Linux. ولا يحصل في البداية إلا على عنوان ويب عام. بعد ذلك، يرسل الأوامر بنفسه ويعثر على مسار يبدأ من تطبيق الويب، ويمر عبر خوادم Windows، وينتهي بصلاحيات المسؤول. ويسجل النظام كل إجراء من الخارج، فيما تحتسب النتيجة آليا.

تخيلوا متدربا في اختبار الاختراق أعطي عنوان URL واحدا وقيل له: «صل إلى النطاق». لكن هذا المتدرب لا ينام، ولا يتشتت، ولا يكلف سوى بضعة دولارات لكل محاولة.

ما الذي أظهرته الأرقام

حقق GPT-6 Sol، من برنامج Daybreak محدود الوصول التابع لـ OpenAI، نسبة 80.8% من الأهداف. أما Deepseek V4.1 Flash 1017 المفتوح فحقق 72.8%. وبلغت تكلفة التشغيل نحو 3 دولارات، مقابل قرابة 22 دولارا.

في سيناريو Nova البسيط، تكاد النتائج تتساوى: بلغ المتوسط 15.7 هدفا من أصل 21 لدى Daybreak، و16.3 من أصل 21 لدى Deepseek. وفي سيناريو Lighthouse المعقد، استولى Daybreak على صلاحيات الإدارة في الشركة الأولى، وسرق كلمات المرور، ثم استخدمها لاختراق الشركة الثانية. وكانت المحصلة 27 هدفا من أصل 31 في أقل من ثلاث ساعات. وأنجز Deepseek ما مجموعه 21 هدفا بتكلفة تقارب عُشر ذلك، ووفقا لـ Vals لم تكن ضوابط الحماية وحدها ما أوقفه. ويتضمن الجدول مفاجأة أيضا: أنجز Meta Wonder ما مجموعه 28 هدفا في Lighthouse، رغم أنه لم يسجل سوى 7 في Nova.

التوكنات تحسم النتيجة

هناك ملاحظة أخرى أهم من النسب نفسها: تتحسن النتيجة مع ارتفاع عدد التوكنات المستهلكة. ولا تظهر معظم النماذج تقدما ملحوظا قبل تجاوز 100 مليون توكن. ولم يسجل Deepseek أي نقطة خلال أول 25 مليون توكن، ثم حقق معظم تقدمه لاحقا. وهذا يعني أن الاختبارات القصيرة تقلل من تقدير الإمكانات الفعلية للنماذج المفتوحة، وخصوصا الصينية منها.

دراسات أخرى تؤكد الاتجاه

قدر AI Security Institute في لندن، خلال يوليو، تأخر النماذج المفتوحة عن المغلقة في المهام السيبرانية بنحو 4–7 أشهر. وخلال معظم عام 2025، كانت الفجوة تتراوح بين 6 و10 أشهر. ووفقا لـ AISI، تبلغ تكلفة التشغيل في ميدان تدريب سيبراني باستخدام Deepseek V4-Pro نحو 1.19 دولار، مقابل 85 دولارا باستخدام Opus 4.5 من Anthropic. واتضح أن آليات الحماية في النماذج المفتوحة غير فعالة إلى حد كبير. كما أظهرت دراسة لـ Anthropic أن النموذج المفتوح GLM-5-3 يبني الاستغلالات بمستوى يكاد يوازي نموذجها الداخلي المتصدر Mythos.

ما الذي ينبغي فعله

الخلاصة الأساسية للصناعة هي أن التحكم عبر تقييد الوصول لا يعمل إلا ما دامت النماذج مفتوحة الأوزان متأخرة. فعندما تنشر الأوزان، لا يستطيع أي مزود تقييد استخدام النموذج. وتتوقع Vals زيادة الهجمات على الشبكات الحقيقية خلال الأشهر المقبلة.

إرشادات عملية للمطورين والمؤسسين:

• افترضوا أن مهاجما بميزانية لا تتجاوز بضعة دولارات يستطيع أتمتة الاستطلاع ورفع الصلاحيات.
• عالجوا الأساسيات: التصحيحات، وتجزئة الشبكة، وكلمات المرور الفريدة، ومراقبة الأنشطة غير المعتادة.
• استخدموا النماذج نفسها في الدفاع: شغلوا الوكلاء ضد بنيتكم التحتية داخل بيئة اختبار قبل أن يفعل ذلك شخص آخر.
• إذا كنتم تبنون منتجات تعتمد على الوكلاء، فضعوا حدودا للتوكنات والإجراءات؛ فالجلسات الطويلة تحديدا هي التي تمنح الوكلاء قوتهم.

القيود

هذه محاكاة وليست شبكة تشغيلية حقيقية. كما أن عينة مرات التشغيل صغيرة: في Nova، حسب المتوسط من ثلاث عمليات تشغيل، وكان التفاوت ملحوظا، إذ تراوحت نتائج Daybreak بين 12 و19 هدفا. وقد نشرت Vals المعيار بنفسها، ولا توجد حتى الآن إعادة إنتاج مستقلة للنتائج. ومع ذلك، يبقى الاتجاه واضحا: الفجوة تتقلص وتكلفة الهجوم تنخفض.