डीपसीक की सफलताओं के कारण चीनी बड़े भाषा मॉडल वैश्विक स्तर पर प्रतिस्पर्धी बन रहे हैं

SaferAI द्वारा किए गए एक स्वतंत्र ऑडिट में Zhipu GLM-5.2 मॉडल में GPT-5.5 के समान साइबर हमले की क्षमताएं पाई गईं, हालांकि मॉडल सामग्री फ़िल्टरिंग तंत्र से पूरी तरह रहित है, जो ओपन-वेट रिलीज़ के लिए संरचनात्मक जोखिमों का संकेत देता है।

जैसे-जैसे Zhipu की GLM श्रृंखला और Moonshot की Kimi जैसे चीनी मॉडल पश्चिमी उन्नत प्रणालियों के साथ क्षमताओं के अंतर को कम कर रहे हैं, सुरक्षा तंत्र में अंतर काफी बढ़ गया है। यूरोपीय गैर-लाभकारी संगठन SaferAI ने Zhipu GLM-5.2 मॉडल पर जोखिमों पर एक स्वतंत्र रिपोर्ट जारी की। परीक्षण Zhipu के साथ समन्वय के बिना किया गया था और यूरोपीय सामान्य-उद्देश्य वाले एआई अभ्यास संहिता द्वारा परिभाषित चार प्रणालीगत जोखिम श्रेणियों के आधार पर Claude Opus 4.7 और GPT-5.5 के साथ तुलना की गई थी।

साइबर हमलों और जैव प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में, GLM-5.2 GPT-5.5 से केवल दो-चार महीने पीछे है। हालांकि, सुरक्षा के मामलों में अंतर काफी महत्वपूर्ण साबित हुआ। क्रिप्टोग्राफी, वेब एप्लिकेशन एक्सप्लॉयटेशन, Pwn और रिवर्स इंजीनियरिंग सहित छह उपडोमेन में, GLM-5.2 ने गहरे लाल रंग के क्षेत्रों में बंद मॉडलों के अनुरूप प्रदर्शन किया, कुछ क्षेत्रों में 100% सफलता दर हासिल की, जबकि सामग्री फ़िल्टरिंग सुरक्षाओं का पूर्ण अभाव था। मॉडल ने रैंसमवेयर प्रोग्राम, दुर्भावनापूर्ण अनुनय या झूठ के उद्देश्य से दबाव से संबंधित व्यवहारिक पहलुओं पर परीक्षण करने पर कोई अस्वीकृति नहीं दिखाई।

CTF प्रारूप में CyBench बेंचमार्क का उपयोग करते हुए, GLM-5.2 ने 34 में से 29 कार्यों को सफलतापूर्वक पूरा किया, जो Claude Opus 4.7 के बराबर था और GPT-5.5 से पीछे रहा, जिसने 31 कार्य पूरे किए। इसके अलावा, GLM-5.2 ने किसी भी सुरक्षा चेतावनी को सक्रिय किए बिना प्रत्येक चरण को पूरा किया, जबकि Claude और GPT ने प्रमुख चरणों में फ़िल्टरिंग अनुरोध शुरू किए। साइबरजिम प्लेटफॉर्म पर, जो वास्तविक दुनिया में भेद्यता का पता लगाने का अनुकरण करता है, GLM-5.2 ने 2 मिलियन टोकन के इन्फेरेंस बजट पर केवल भेद्यताओं का एक छोटा हिस्सा पुनरुत्पादित किया, लेकिन 50 मिलियन टोकन पर 76% पुनरुत्पादन हासिल किया, जो GPT-5.5 के 88.1% के करीब पहुंच गया।

ब्रिटिश एआई सुरक्षा संस्थान ने पहले दावा किया था कि मॉडल का साइबर जोखिम एक निश्चित आंकड़ा नहीं है, बल्कि गणना और इन्फेरेंस के समय पर निर्भर करता है, और SaferAI के डेटा इसकी पुष्टि करते हैं। संरचनात्मक समस्या ओपन-वेट रिलीज़ में निहित है। जैसे ही भार आधिकारिक एपीआई को छोड़ते हैं, डेवलपर्स सामग्री फ़िल्टर और खाता स्तर की जांच को पूरी तरह से हटा सकते हैं, जिससे मूल प्रयोगशाला को सुरक्षा प्रदान करने की क्षमता से वंचित कर दिया जाता है। टेकक्रंच प्रकाशन का मानना है कि यह समस्या केवल Zhipu के लिए अद्वितीय नहीं है, बल्कि यह चीनी ओपन-सोर्स एलएलएम की पूरी पारिस्थितिकी तंत्र को दर्शाती है। जैसा कि एक चीनी टिप्पणीकार ने उल्लेख किया, हमलावरों के लिए खुले अवसर पहले ही उन्नत प्रणालियों की सीमा तक पहुंच चुके हैं, और सुरक्षा में अंतर, न कि क्षमताओं में, अगले नियामक संकट को परिभाषित करेगा।