Новые тесты компании AISLE показали, что компактные и дешёвые ИИ-системы справляются со сложным анализом уязвимостей на уровне продвинутых решений, если встроены в правильно настроенную архитектуру.
Все 8 протестированных моделей, среди которых была система с 3,6 миллиарда параметров и стоимостью около 0,11 доллара за миллион токенов, нашли серьёзную уязвимость в ядре FreeBSD. Результаты ставят под сомнение представление о том, что качество анализа напрямую зависит от размера и цены модели. Поводом для исследования стал громкий выход Claude Mythos от Anthropic и запуск инициативы Project Glasswing, после которых индустрия заговорила о способности продвинутых моделей находить уязвимости, остававшиеся незамеченными десятилетиями. AISLE решила проверить, насколько эти возможности уникальны. В одном из тестов открытая модель воспроизвела цепочку анализа ошибки в OpenBSD, которая существовала почти 27 лет. Небольшие системы при правильной настройке оказались способны конкурировать с куда бо