本地开源模型漏洞复现评测：小模型可解多数简单任务
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本地开源模型漏洞复现评测：小模型可解多数简单任务
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先了解这件事
AI 综述
Jorge García-Carrasco 等作者发布预印本，评测十二种本地开源权重模型配置在十个 CyberGym 漏洞复现任务上的表现，每种配置运行三次并公开完整产物。 结果显示，所有配置（包括 4B 模型）都能解决六个较简单任务中的大部分；配置差异只体现在其余四个更难任务上，这些任务需要 27B 模型。评测覆盖三代模型、两种架构和三种量化级别。
AI 根据报道生成 · 20 分钟前更新
最新进展11月5日 13:00
本地开源权重 LLM 智能体在漏洞复现任务上的表现分析报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv cs.SE本地开源权重 LLM 智能体在漏洞复现任务上的表现分析
研究评估了十二种本地开源权重模型配置（跨三代、两种架构、三种量化级别）在十个 CyberGym 漏洞复现任务上的表现，每种配置运行三次并公开完整产物。所有配置（包括 4B 模型）都能解决六个较简单任务中的大部分，配置差异只体现在其余四个更难任务上，这些任务需要 27B 模型。
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