什么是用于网络安全和威胁分析的开源LLM？
用于网络安全和威胁分析的开源LLM是专门的大型语言模型，旨在实时识别、分析和响应安全威胁。它们利用先进的推理架构和深度学习技术，处理安全日志、网络流量模式、漏洞报告和威胁情报，以检测异常、预测攻击并推荐补救策略。这些模型使安全专业人员能够自动化威胁检测、进行复杂的安全审计，并以前所未有的准确性分析复杂的攻击向量。它们促进安全团队之间的协作，加速事件响应，并使企业级安全情报的获取民主化，使各种规模的组织都能够抵御不断演变的网络威胁。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，采用MoE架构，总参数量为671B。它解决了重复性和可读性问题，同时在数学、代码和推理任务上实现了与OpenAI-o1相当的性能。该模型先进的推理能力使其非常适合分析复杂的安全场景、识别多阶段攻击，并提供逻辑分步分析的详细威胁情报。
DeepSeek-R1：复杂威胁分析的先进推理
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1引入了冷启动数据以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务上实现了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，提升了整体效率。该模型采用MoE架构，拥有671B参数和164K上下文长度，擅长分析复杂的攻击链，关联多个系统中的安全事件，并生成全面的威胁评估。其强化学习方法确保它提供准确、可操作的安全洞察，以适应不断演变的威胁格局。
优点
- 卓越的推理能力，适用于复杂的多阶段攻击分析。
- 671B参数，MoE效率，适用于大规模安全数据。
- 164K上下文长度，用于全面的日志和事件分析。
缺点
- 部署需要更高的计算资源。
- SiliconFlow输出令牌定价较高，为$2.18/M。
我们喜爱它的理由
- 它提供GPT-o1级别的推理能力，专门优化用于分析复杂的网络威胁和攻击模式，并提供逻辑性的分步解释，供安全团队采取行动。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B采用混合专家（MoE）架构，总参数量为235B，激活参数量为22B。它独特地支持在用于复杂安全分析的思考模式和用于快速威胁分类的非思考模式之间无缝切换。该模型展示了显著增强的推理能力，擅长安全平台的工具集成，并支持100多种语言，以实现全球威胁情报。
Qwen3-235B-A22B：双模式分析的多功能安全智能
Qwen3-235B-A22B是通义系列中最新大型语言模型，采用混合专家（MoE）架构，总参数量为235B，激活参数量为22B。该模型独特地支持在思考模式（用于复杂的逻辑推理、漏洞分析和威胁建模）和非思考模式（用于高效、实时的安全警报和事件分类）之间无缝切换。它展示了显著增强的推理能力、卓越的人类偏好对齐，并在代理能力方面表现出色，可与SIEM平台、漏洞扫描器和威胁情报源等外部安全工具进行精确集成。它支持100多种语言，使全球安全运营团队能够利用131K的上下文长度进行全面的安全文档审查，从而分析国际威胁。
优点
- 双模式操作，兼顾深度分析和快速响应。
- 卓越的工具集成能力，适用于安全平台和API。
- 131K上下文长度，用于分析大量的安全日志和报告。
缺点
- 需要理解模式切换才能实现最佳使用。
- 对于简单的安全自动化任务可能过于强大。
我们喜爱它的理由
- 它在深度安全推理和快速威胁响应之间提供了完美的平衡，具有卓越的代理能力，可与现有安全基础设施无缝集成，实现端到端的威胁管理。
GLM-4.5
GLM-4.5是一个基础模型，专门为AI代理应用设计，采用混合专家（MoE）架构，总参数量为335B。它已针对工具使用、网页浏览、软件开发和安全分析进行了广泛优化。该模型采用混合推理方法，可适应复杂的安全调查和日常威胁监控，使其成为自动化安全操作的理想选择。
GLM-4.5：代理优化的安全自动化平台
GLM-4.5是一个基础模型，专门为AI代理应用设计，采用混合专家（MoE）架构，总参数量为335B。它已针对工具使用、网页浏览、软件开发和前端开发进行了广泛优化，可与安全自动化平台、SOAR系统和渗透测试框架无缝集成。GLM-4.5采用混合推理方法，使其能够有效适应各种安全场景——从复杂的威胁搜寻调查到自动漏洞扫描和补丁管理。凭借131K的上下文长度，它可以分析整个代码库中的安全漏洞，审查大量的审计日志，并生成详细的安全报告，同时积极协调安全工具以实施防御措施。
优点
- 专为安全代理工作流和自动化而构建。
- 335B参数，MoE效率，适用于企业安全。
- 混合推理适应各种安全任务的复杂性。
缺点
- SiliconFlow输出令牌成本较高，为$2.00/M。
- 需要强大的基础设施才能实现最佳性能。
我们喜爱它的理由
- 它通过智能代理能力改变网络安全运营，实现自主威胁响应、持续安全监控以及安全工具之间的无缝协调，从而实现全面的防御自动化。
安全LLM比较
在此表中，我们比较了2025年领先的用于网络安全和威胁分析的开源LLM，每个模型都具有独特的安全优势。对于高级威胁推理，DeepSeek-R1提供了无与伦比的分析深度。对于具有工具集成的多功能安全操作，Qwen3-235B-A22B提供了双模式灵活性，而GLM-4.5则优先考虑自主安全代理能力。这种并排比较有助于您为特定的安全基础设施和威胁环境选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心安全优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理，安全分析 | $2.18/M令牌（输出） | 高级威胁推理和攻击链分析 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 推理，多模态 | $1.42/M令牌（输出） | 双模式，具有卓越的工具集成能力 |
| 3 | GLM-4.5 | zai | 安全代理 | $2.00/M令牌（输出） | 代理优化的安全自动化 |
常见问题
我们2025年网络安全和威胁分析的三大首选是DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B和GLM-4.5。这些模型都因其卓越的推理能力、以安全为重点的优化以及解决复杂威胁检测和分析挑战的独特方法而脱颖而出。
我们的深入分析显示，针对特定的安全需求有不同的领导者。DeepSeek-R1是复杂威胁分析、攻击链调查和需要深度推理的复杂漏洞评估的首选。Qwen3-235B-A22B凭借其双模式能力和与安全工具的卓越集成，擅长多功能安全操作。GLM-4.5非常适合构建自主安全代理和协调多个安全工具的自动化防御系统的组织。