Открытые модели догнали закрытые по кибератакам - и стоят в 10 раз дешевле

Разрыв сократился - и это уже не академическая новость

Еще в начале 2025 года казалось, что закрытые модели типа Claude и GPT сохранят свое преимущество в области кибербезопасности на годы вперед. Британский Институт безопасности ИИ (AISI) только что опроверг эту иллюзию в своем первом публичном сравнительном анализе открытых и закрытых моделей по киберпотенциалу. Вывод короткий и тревожный: разрыв сокращается быстрее, чем успевают реагировать защитники.

По данным AISI, ведущие открытые модели - GLM-5.2 (Z.ai, июнь 2026) и DeepSeek V4-Pro - сейчас отстают от закрытого фронтира на 4-7 месяцев. В начале 2025 года этот разрыв составлял 6-10 месяцев. Казалось бы, разница небольшая - но для индустрии кибербезопасности это принципиальный сдвиг.

Что именно тестировали и какие получили результаты

AISI использовала два независимых метода оценки. Первый - "Узкие киберзадачи" (Narrow Cyber Tasks): 70 заданий четырех уровней сложности, от базовых технических до экспертных. Охват - уязвимости, реверс-инжиниринг, веб-эксплуатация, криптография.

GLM-5.2 на этом бенчмарке показал результат, сопоставимый с Opus 4.6 (февраль 2026) - то есть отставание около 4 месяцев. DeepSeek V4-Pro дотянулся до уровня Opus 4.5 (ноябрь 2025).

Второй метод - Cyber Ranges: симуляция автономных кибератак в виртуальных сетях. Ключевой сценарий "The Last Ones" воспроизводит 32-шаговую атаку на корпоративную сеть с четырьмя подсетями и ~20 хостами. По оценке AISI, человеку-эксперту на это потребовалось бы около 20 часов. Здесь GLM-5.2 показал результат уровня Opus 4.5, DeepSeek V4-Pro - несколько хуже. Лучший результат среди всех протестированных моделей показал GPT-5.6-Sol, опередив Claude Mythos 5. Разрыв в этом тесте - около 7 месяцев, что больше, чем в узких задачах, но AISI оговаривается: выборка сценариев меньше, а реальные условия атак включают активных защитников, которых в симуляции не было.

Цена вопроса: разница в 10-50 раз

Даже если бы открытые модели уступали закрытым по возможностям - их экономика уже переворачивает рынок. GLM-5.2 стоит $1,40/$4,40 за миллион токенов (ввод/вывод). Для сравнения: GPT-5.4 - $2,50/$15,00, Claude Opus 4.8 - около $7,50/$22,50. Реальные команды сообщают о снижении затрат в 10-50 раз при переходе на открытые модели для задач массовой обработки.

История из практики, которая облетела индустрию: пятичеловечная команда разработчиков платила за Claude API $4 200 в месяц. После переключения на DeepSeek V4 Flash - около $90 за тот же объем работы. Стартап Lindy перевел 100% трафика с Anthropic на DeepSeek, по словам CEO Flo Crivello, это сэкономит компании миллионы долларов в течение нескольких месяцев.

GLM-5.2 от Z.ai стал первой открытой моделью, возглавившей рейтинг Intelligence Index от Artificial Analysis, заняв пятое место среди всех моделей - включая закрытые. На Vercel модель показала 27-кратный рост суточного объема токенов и 80-кратный рост числа пользователей в первую полную неделю после релиза.

Почему это проблема для кибербезопасности

Здесь важно понять логику AISI. Закрытые модели дают защитникам временной буфер: пока топовые киберинструменты доступны только через контролируемые API, организации успевают подготовить контрмеры. Когда открытые модели достигают того же уровня - этот буфер исчезает.

Открытые веса нельзя "отозвать". Их можно скачать, модифицировать, убрать защитные барьеры, запустить на собственном железе - и никто не узнает. AISI называет это "постоянным и необратимым риском злоупотреблений". Защитные механизмы открытых моделей, по данным института, обходятся значительно легче, чем у закрытых аналогов.

При этом сами AISI признают: открытые модели несут и очевидные преимущества - приватность данных, независимость от провайдера, возможность кастомизации и научных исследований, включая исследования безопасности.

Китайские модели как отдельный фактор

Нельзя игнорировать географическую составляющую. GLM-5.2 - продукт китайской Z.ai. DeepSeek - тоже китайская разработка. По данным OpenRouter, доля китайских открытых моделей в токен-трафике американских компаний выросла с 4,5% в первой половине 2025 года до более 30% еженедельно в 2026-м, достигая пика в 46%. Модель MiMo V2 Pro от Xiaomi обрабатывает 4,79 триллиона токенов в неделю - первое место с трехкратным отрывом от ближайшего конкурента.

С точки зрения практики для российских разработчиков: большинство этих моделей доступны через API без ограничений по географии - DeepSeek, GLM-5.2 работают через собственные сайты и агрегаторы типа OpenRouter. Оплата принимается картами международных платежных систем, что в 2026 году по-прежнему требует определенной инфраструктуры, но модели доступны через множество посредников.

Что это означает для разработчиков и бизнеса

Логика выбора модели принципиально изменилась. Если в начале 2025 года по умолчанию брали закрытую фронтирную модель и только при необходимости смотрели на открытые альтернативы, то сейчас разумная стратегия - маршрутизация по задаче. Сложные многошаговые рассуждения, работа с нестандартными ситуациями, vision-задачи - закрытые модели. Массовая обработка кода, документов, агентные циклы - открытые модели с 70%+ экономией на токенах.

AISI планирует в ближайшее время протестировать Kimi K3 - как только его веса будут публично опубликованы (анонсировано на конец июля 2026 года). Судя по траектории, разрыв продолжит сокращаться.

Информация подтверждена несколькими независимыми публикациями и первичным отчетом AISI.