英国人工智能安全研究所（UKAISI）与美国人工智能标准与创新中心（CAISI）于近日发布了一项联合评估报告，对月之暗面（MoonshotAI）最新推出的模型KimiK3的网络安全能力进行了深入测评。评估结果显示，尽管KimiK3的网络能力超越了此前公认最强的开源模型GLM-5.2，但与目前顶级的美国前沿闭源模型相比，仍存在较为明显的差距。
本次测试重点考察了KimiK3在网络漏洞利用开发及模拟网络攻击等领域的实际表现。在卡内基梅隆大学开发的知名网络安全基准ExploitBench评测中，KimiK3取得了32%的成功率，高于GLM-5.2的24%。然而，在代表最高威胁级别的“任意代码执行”（ACE）漏洞利用开发测试中，顶尖闭源模型平均能够完成20项任务，而KimiK3的得分则为零，未能成功开发出任何可实现任意代码执行的漏洞利用程序。
在模拟企业网络攻击的“TheLastOnes”复杂网络靶场测试中，该任务包含跨越4个子网和约20台主机的32个攻击步骤。测试数据显示，KimiK3平均能够推进至第17步，优于GLM-5.2的平均11步，且在10次尝试中有1次成功通关整套攻击路径。作为对比，目前最顶尖的美国模型在此靶场中平均可推进至28.5步，通关率高达60%至70%。这表明KimiK3在获得初始访问权限后，具备自主攻击弱防护小型企业系统的潜能，但其整体稳定性与深度攻击能力距离前沿水平仍有距离。
此外，评估还指出，KimiK3现有的安全防护机制未能有效阻断其在智能体（Agentic）模式下尝试网络漏洞利用开发或进攻性网络安全操作。据了解，KimiK3于2026年7月16日正式发布，并计划于7月27日前开源。英美两国AI安全机构表示，本次评估仅基于初步测试集，未来还将对前沿AI模型的安全边界与能力演进保持持续跟踪。
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