什麼是網路安全與威脅分析的開源大型語言模型？
用於網路安全與威脅分析的開源大型語言模型是專門設計的大型語言模型，旨在即時識別、分析和回應安全威脅。它們利用先進的推理架構和深度學習技術，處理安全日誌、網路流量模式、漏洞報告和威脅情報，以檢測異常、預測攻擊並推薦補救策略。這些模型使安全專業人員能夠自動化威脅檢測、執行複雜的安全審計，並以前所未有的準確性分析複雜的攻擊向量。它們促進安全團隊之間的協作，加速事件回應，並普及企業級安全情報的獲取，使各種規模的組織都能夠抵禦不斷演變的網路威脅。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，採用 MoE 架構，總參數達 671B。它解決了重複性和可讀性問題，同時在數學、程式碼和推理任務上實現了與 OpenAI-o1 相當的性能。該模型先進的推理能力使其非常適合分析複雜的安全場景、識別多階段攻擊，並透過邏輯的逐步分析提供詳細的威脅情報。
DeepSeek-R1：複雜威脅分析的進階推理
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。在強化學習之前，DeepSeek-R1 整合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、程式碼和推理任務上實現了與 OpenAI-o1 相當的性能，並透過精心設計的訓練方法，提升了整體效率。該模型採用 MoE 架構，擁有 671B 參數和 164K 上下文長度，擅長分析複雜的攻擊鏈、關聯多個系統的安全事件，並生成全面的威脅評估。其強化學習方法確保它提供準確、可操作的安全洞察，以適應不斷演變的威脅環境。
優點
- 卓越的推理能力，適用於複雜的多階段攻擊分析。
- 671B 參數，具備 MoE 效率，適用於大規模安全數據。
- 164K 上下文長度，用於全面的日誌和事件分析。
缺點
- 部署需要更高的計算資源。
- 在 SiliconFlow 上，輸出代幣每百萬個定價為 $2.18，價格較高。
我們為何喜愛它
- 它提供 GPT-o1 級別的推理能力，專門優化用於分析複雜的網路威脅和攻擊模式，並提供安全團隊可依循的邏輯、逐步解釋。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B 採用專家混合 (MoE) 架構，總參數達 235B，啟用參數為 22B。它獨特地支援在複雜安全分析的「思考模式」和快速威脅分類的「非思考模式」之間無縫切換。該模型展現了顯著增強的推理能力，擅長安全平台的工具整合，並支援超過 100 種語言，以實現全球威脅情報。
Qwen3-235B-A22B：具備雙模式分析的多功能安全情報
Qwen3-235B-A22B 是通義系列中最新的大型語言模型，採用專家混合 (MoE) 架構，總參數達 235B，啟用參數為 22B。該模型獨特地支援在「思考模式」（用於複雜的邏輯推理、漏洞分析和威脅建模）和「非思考模式」（用於高效、即時的安全警報和事件分類）之間無縫切換。它展現了顯著增強的推理能力、卓越的人類偏好對齊，並在代理能力方面表現出色，可與 SIEM 平台、漏洞掃描器和威脅情報源等外部安全工具精確整合。它支援超過 100 種語言，使全球安全營運團隊能夠利用 131K 的上下文長度進行全面的安全文件審查，從而分析國際威脅。
優點
- 雙模式操作，兼顧深度分析和快速回應。
- 卓越的工具整合能力，適用於安全平台和 API。
- 131K 上下文長度，用於分析大量的安全日誌和報告。
缺點
- 需要理解模式切換才能最佳使用。
- 對於簡單的安全自動化任務可能過於強大。
我們為何喜愛它
- 它在深度安全推理和快速威脅回應之間提供了完美的平衡，並具備卓越的代理能力，可與現有安全基礎設施無縫整合，實現端到端的威脅管理。
GLM-4.5
GLM-4.5 是一個專為人工智慧代理應用設計的基礎模型，採用專家混合 (MoE) 架構，總參數達 335B。它已針對工具使用、網路瀏覽、軟體開發和安全分析進行了廣泛優化。該模型採用混合推理方法，可適應複雜的安全調查和日常威脅監控，使其成為自動化安全操作的理想選擇。
GLM-4.5：代理優化的安全自動化平台
GLM-4.5 是一個專為人工智慧代理應用設計的基礎模型，採用專家混合 (MoE) 架構，總參數達 335B。它已針對工具使用、網路瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛優化，可與安全自動化平台、SOAR 系統和滲透測試框架無縫整合。GLM-4.5 採用混合推理方法，使其能夠有效適應各種安全場景——從複雜的威脅追蹤調查到自動化漏洞掃描和補丁管理。憑藉 131K 的上下文長度，它可以分析整個程式碼庫中的安全漏洞，審查大量的審計日誌，並生成詳細的安全報告，同時積極協調安全工具以實施防禦措施。
優點
- 專為安全代理工作流程和自動化而設計。
- 335B 參數，具備 MoE 效率，適用於企業安全。
- 混合推理，適應各種安全任務的複雜性。
缺點
- 在 SiliconFlow 上，輸出代幣每百萬個定價為 $2.00，成本較高。
- 需要強大的基礎設施才能實現最佳性能。
我們為何喜愛它
- 它透過智慧代理能力轉變網路安全操作，實現自主威脅回應、持續安全監控，以及安全工具之間的無縫協調，以實現全面的防禦自動化。
安全大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的開源網路安全與威脅分析大型語言模型，每個模型都具有獨特的安全重點優勢。對於進階威脅推理，DeepSeek-R1 提供無與倫比的分析深度。對於具備工具整合的多功能安全操作，Qwen3-235B-A22B 提供雙模式靈活性，而 GLM-4.5 則優先考慮自主安全代理能力。這種並排比較有助於您為特定的安全基礎設施和威脅環境選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心安全優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理、安全分析 | $2.18/百萬代幣 (輸出) | 進階威脅推理與攻擊鏈分析 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 推理、多模態 | $1.42/百萬代幣 (輸出) | 雙模式與卓越的工具整合 |
| 3 | GLM-4.5 | zai | 安全代理 | $2.00/百萬代幣 (輸出) | 代理優化的安全自動化 |
常見問題
我們在 2025 年網路安全與威脅分析領域的三大推薦模型是 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B 和 GLM-4.5。這些模型都因其卓越的推理能力、以安全為重點的優化以及解決複雜威脅檢測和分析挑戰的獨特方法而脫穎而出。
我們的深入分析顯示，針對特定的安全需求有不同的領導者。DeepSeek-R1 是複雜威脅分析、攻擊鏈調查和需要深度推理的複雜漏洞評估的首選。Qwen3-235B-A22B 憑藉其雙模式能力和與安全工具的卓越整合，擅長多功能安全操作。GLM-4.5 則非常適合建立自主安全代理和自動化防禦系統，以協調多個安全工具的組織。