Kimi K3 在网络攻击方面落后于美国模型，蒸馏技术可能解释了原因
moonshot ai 的 kimi k3 在 exploitbench 上得分 32.2%，低于美国模型的 76.2%，这表明蒸馏技术可能在缺乏安全对齐的情况下生成了网络能力。
英国AISÍ和美国CAISI的联合评估显示，Moonshot AI的Kimi K3在网络攻击行动中，特别是在漏洞开发和网络攻击方面，远远落后于美国领先的模型。在Exploitbench测试中，Kimi K3得分32.2%，未能在任何任务中实现任意代码执行，而美国顶级模型的平均得分为76.2%，并成功实现了20次ACE漏洞利用。尽管存在这一差距，Kimi K3在模拟测试中表现出自主攻击易受攻击的企业网络的能力，优于中国的GLM-5.2。研究人员认为，Kimi K3的性能特征与Moonshot AI提炼更先进模型的指控相符，表明能力转移而没有相应的安全对齐。这些结果突出了开放权重模型可以执行网络攻击但缺乏其前沿前辈的拒绝行为的风险。