研究：Kimi K3 網絡攻擊測試得分 32.2%，落後美國前沿模型超 40 個百分點

深潮 TechFlow 消息，7 月 24 日，英國人工智能安全研究所與美國人工智能標準與創新中心聯合評估顯示，Moonshot AI 的 Kimi K3 可在缺乏實質性阻攔的情況下協助執行漏洞利用開發和模擬網絡攻擊，但其整體網絡安全能力仍明顯落後於美國領先模型。

在漏洞利用基準 ExploitBench 中，Kimi K3 成功率為 32.2%，高於中國的 GLM-5.2，但遠低於美國領先模型的 76.2%，且未能在任何測試中達到“任意代碼執行”最高攻擊級別。在模擬企業內網攻擊測試中，Kimi K3 平均完成 32 個步驟中的 17 步，僅在 10 次嘗試中成功 1 次完成全流程。

報告認為，中國開放權重模型在網絡安全任務上持續進步，但與美國系統仍存在明顯差距；同時，相關結果也與外界關於 Kimi K3 可能依賴蒸餾訓練、導致高級攻擊能力不足的說法相吻合。