Что такое LLM с открытым исходным кодом для кибербезопасности и анализа угроз?
LLM с открытым исходным кодом для кибербезопасности и анализа угроз — это специализированные большие языковые модели, предназначенные для выявления, анализа и реагирования на угрозы безопасности в реальном времени. Используя передовые архитектуры рассуждений и методы глубокого обучения, они обрабатывают журналы безопасности, шаблоны сетевого трафика, отчеты об уязвимостях и данные об угрозах для обнаружения аномалий, прогнозирования атак и рекомендации стратегий устранения. Эти модели позволяют специалистам по безопасности автоматизировать обнаружение угроз, проводить сложные аудиты безопасности и анализировать сложные векторы атак с беспрецедентной точностью. Они способствуют сотрудничеству между командами безопасности, ускоряют реагирование на инциденты и демократизируют доступ к корпоративным данным безопасности, позволяя организациям любого размера защищаться от развивающихся киберугроз.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL) с общим количеством 671 миллиарда параметров в архитектуре MoE. Она решает проблемы повторения и читаемости, достигая производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, коду и рассуждениям. Расширенные возможности рассуждений модели делают ее идеальной для анализа сложных сценариев безопасности, выявления многоэтапных атак и предоставления подробных данных об угрозах с логическим пошаговым анализом.
DeepSeek-R1: Расширенное рассуждение для комплексного анализа угроз
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторения и читаемости. До RL DeepSeek-R1 включала данные холодного старта для дальнейшей оптимизации производительности рассуждений. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, коду и рассуждениям, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность. С 671 миллиардом параметров в архитектуре MoE и длиной контекста 164K модель превосходно справляется с анализом сложных цепочек атак, корреляцией событий безопасности в нескольких системах и генерацией всеобъемлющих оценок угроз. Ее подход к обучению с подкреплением гарантирует предоставление точных, действенных данных безопасности, которые адаптируются к меняющимся ландшафтам угроз.
Преимущества
- Исключительные возможности рассуждений для анализа сложных многоэтапных атак.
- 671 миллиард параметров с эффективностью MoE для крупномасштабных данных безопасности.
- Длина контекста 164K для всестороннего анализа журналов и инцидентов.
Недостатки
- Более высокие вычислительные требования для развертывания.
- Премиальная цена $2.18/M выходных токенов от SiliconFlow.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает возможности рассуждений уровня GPT-o1, специально оптимизированные для анализа сложных киберугроз и схем атак с логическими, пошаговыми объяснениями, на основе которых команды безопасности могут действовать.
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B имеет архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством 235 миллиардов параметров и 22 миллиардами активированных параметров. Она уникально поддерживает бесшовное переключение между режимом мышления для комплексного анализа безопасности и режимом без мышления для быстрой сортировки угроз. Модель демонстрирует значительно улучшенные возможности рассуждений, превосходно интегрируется с инструментами для платформ безопасности и поддерживает более 100 языков для глобальной разведки угроз.
Qwen3-235B-A22B: Универсальная разведка безопасности с двухрежимным анализом
Qwen3-235B-A22B — это новейшая большая языковая модель в серии Qwen, имеющая архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством 235 миллиардов параметров и 22 миллиардами активированных параметров. Эта модель уникально поддерживает бесшовное переключение между режимом мышления (для сложного логического рассуждения, анализа уязвимостей и моделирования угроз) и режимом без мышления (для эффективных, в реальном времени оповещений безопасности и сортировки инцидентов). Она демонстрирует значительно улучшенные возможности рассуждений, превосходное соответствие человеческим предпочтениям и превосходно справляется с агентскими возможностями для точной интеграции с внешними инструментами безопасности, такими как платформы SIEM, сканеры уязвимостей и каналы разведки угроз. Поддерживая более 100 языков, она позволяет глобальным операционным командам безопасности анализировать международные угрозы с длиной контекста 131K для всестороннего обзора документации по безопасности.
Преимущества
- Двухрежимная работа как для глубокого анализа, так и для быстрого реагирования.
- Превосходная интеграция инструментов для платформ безопасности и API.
- Контекст 131K для анализа обширных журналов и отчетов безопасности.
Недостатки
- Требует понимания переключения режимов для оптимального использования.
- Может быть избыточной для простых задач автоматизации безопасности.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает идеальный баланс между глубоким анализом безопасности и быстрым реагированием на угрозы, с исключительными агентскими возможностями, которые бесшовно интегрируются с существующей инфраструктурой безопасности для сквозного управления угрозами.
GLM-4.5
GLM-4.5 — это фундаментальная модель, специально разработанная для приложений ИИ-агентов, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством 335 миллиардов параметров. Она была широко оптимизирована для использования инструментов, веб-серфинга, разработки программного обеспечения и анализа безопасности. Модель использует гибридный подход к рассуждениям, который адаптируется как к сложным расследованиям безопасности, так и к повседневному мониторингу угроз, что делает ее идеальной для автоматизированных операций безопасности.
GLM-4.5: Платформа автоматизации безопасности, оптимизированная для агентов
GLM-4.5 — это фундаментальная модель, специально разработанная для приложений ИИ-агентов, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством 335 миллиардов параметров. Она была широко оптимизирована для использования инструментов, веб-серфинга, разработки программного обеспечения и фронтенд-разработки, обеспечивая бесшовную интеграцию с платформами автоматизации безопасности, системами SOAR и фреймворками для тестирования на проникновение. GLM-4.5 использует гибридный подход к рассуждениям, позволяя ей эффективно адаптироваться к широкому спектру сценариев безопасности — от сложных расследований угроз до автоматизированного сканирования уязвимостей и управления патчами. С длиной контекста 131K она может анализировать целые кодовые базы на предмет уязвимостей, просматривать обширные журналы аудита и генерировать подробные отчеты по безопасности, активно координируя действия с инструментами безопасности для реализации защитных мер.
Преимущества
- Специально разработан для рабочих процессов и автоматизации агентов безопасности.
- 335 миллиардов параметров с эффективностью MoE для корпоративной безопасности.
- Гибридное рассуждение адаптируется к различным сложностям задач безопасности.
Недостатки
- Более высокая стоимость $2.00/M выходных токенов от SiliconFlow.
- Требует надежной инфраструктуры для оптимальной производительности.
Почему нам это нравится
- Она трансформирует операции кибербезопасности благодаря интеллектуальным возможностям агентов, обеспечивая автономное реагирование на угрозы, непрерывный мониторинг безопасности и бесшовную координацию между инструментами безопасности для комплексной автоматизации защиты.
Сравнение LLM для безопасности
В этой таблице мы сравниваем ведущие LLM с открытым исходным кодом для кибербезопасности и анализа угроз 2025 года, каждая из которых обладает уникальными сильными сторонами, ориентированными на безопасность. Для расширенного анализа угроз DeepSeek-R1 обеспечивает непревзойденную аналитическую глубину. Для универсальных операций безопасности с интеграцией инструментов Qwen3-235B-A22B предлагает двухрежимную гибкость, в то время как GLM-4.5 отдает приоритет возможностям автономных агентов безопасности. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать подходящую модель для вашей конкретной инфраструктуры безопасности и ландшафта угроз.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основная сила в безопасности |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Рассуждение, Анализ безопасности | $2.18/M токенов (выход) | Расширенное рассуждение об угрозах и анализ цепочек атак |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | Рассуждение, Мультимодальная | $1.42/M токенов (выход) | Двухрежимный с превосходной интеграцией инструментов |
| 3 | GLM-4.5 | zai | Агенты безопасности | $2.00/M токенов (выход) | Автоматизация безопасности, оптимизированная для агентов |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучших выбора для кибербезопасности и анализа угроз в 2025 году — это DeepSeek-R1, Qwen3-235B-A22B и GLM-4.5. Каждая из этих моделей выделяется своими исключительными возможностями рассуждений, оптимизациями, ориентированными на безопасность, и уникальными подходами к решению сложных задач обнаружения и анализа угроз.
Наш углубленный анализ показывает разных лидеров для конкретных потребностей безопасности. DeepSeek-R1 — лучший выбор для комплексного анализа угроз, расследования цепочек атак и сложной оценки уязвимостей, требующей глубоких рассуждений. Qwen3-235B-A22B превосходно справляется с универсальными операциями безопасности благодаря своей двухрежимной возможности и превосходной интеграции с инструментами безопасности. GLM-4.5 идеально подходит для организаций, создающих автономных агентов безопасности и автоматизированные системы защиты, которые координируют работу нескольких инструментов безопасности.