English(EN) I made my own cybersecurity benchmark and ran Qwen3.8 27B, here's how a local model actually does at hacking

本地AI模型Qwen3.8 27B在新网络安全基准测试中接受测试

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-02 12:15

开发了一个网络安全基准测试，用于评估本地AI模型的能力，特别是Qwen3.8 27B。该基准测试在隔离的Docker环境中进行，涉及pwn、Web漏洞利用和取证等任务，结果显示Qwen3.8 27B首次尝试得分28.1%。相比之下，MiMo 2.6 Flash和GPT-6 Luna等商业模型表现出显著更高的性能，分别解决了73.7%和90.9%的任务。创建者还指出，基准测试任务是保密的，以防止它们被纳入未来的训练数据。 AI

影响该基准测试为理解本地LLM在网络安全方面的实际能力提供了见解，让开发人员和安全专业人员了解其潜力和局限性。

排序理由该集群描述了一个自定义构建的基准测试及其特定AI模型的结果，属于研究范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/lbgos_Loss783 · 2026-10-02 12:15

我创建了自己的网络安全基准测试，并运行了 Qwen3.8 27B，本地模型在黑客攻击方面的实际表现如何

<div class="md"><p>Hey local AI community, I've been working on this for a while and finally feel ok sharing it.</p> <p>It's a cyber benchmark where the model gets a shell in an isolated docker box and has to find the exact flag. Pwn, web, crypto, rev, forensics, a…

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报道来源 [1]

我创建了自己的网络安全基准测试，并运行了 Qwen3.8 27B，本地模型在黑客攻击方面的实际表现如何

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