終極指南 - 2026 年最適合網路安全與威脅分析的開源 LLM

伊莉莎白 C.

我們針對 2026 年網路安全和威脅分析最佳開源 LLM 的終極指南。我們與行業專家合作，測試了關鍵安全基準上的性能，並分析了架構，以找出用於保護數位基礎設施最強大的模型。從能夠識別複雜攻擊模式的最先進推理模型，到大規模分析安全數據的高效 MoE 架構，這些模型在威脅檢測、漏洞評估和實際安全應用中都表現出色——幫助安全團隊和組織透過 SiliconFlow 等服務構建強大的 AI 驅動防禦系統。我們 2026 年的前三大推薦是 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B 和 GLM-4.5——每款模型都因其卓越的推理能力、專注於安全的特性以及推動網路安全中開源 AI 邊界的能力而入選。

什麼是用於網路安全與威脅分析的開源 LLM？

用於網路安全和威脅分析的開源 LLM 是專門的大型語言模型，旨在即時識別、分析和回應安全威脅。利用先進的推理架構和深度學習技術，它們可以處理安全日誌、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進行威脅檢測、進行複雜的安全審計，並以史無前例的準確性分析複雜的攻擊向量。它們促進了安全團隊之間的協作，加速了事件回應，並使企業級安全情報的獲取變得更加普及，從而使各種規模的組織都能夠防禦不斷演變的網路威脅。

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，在 MoE 架構中擁有總計 671B 的參數。它解決了重複性和可讀性的問題，同時在數學、程式碼和推理任務中實現了與 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，並透過邏輯步驟分析提供詳細的威脅情報。

DeepSeek-R1：用於複雜威脅分析的先進推理

DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性的問題。在 RL 之前，DeepSeek-R1 納入了冷啟動數據，以進一步優化其推理性能。它在數學、程式碼和推理任務中實現了與 OpenAI-o1 相當的性能，並且透過精心設計的訓練方法，增強了整體有效性。該模型在 MoE 架構中擁有 671B 的參數和 164K 的上下文長度，擅長分析複雜的攻擊鏈、跨多個系統關聯安全事件，以及生成全面的威脅評估。其強化學習方法確保其提供準確、可操作的安全見解，以適應不斷演變的威脅形勢。

優點

針對複雜多階段攻擊分析的卓越推理能力。
671B 參數，具有 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

部署的運算要求較高。
SiliconFlow 的進階定價為每百萬 output tokens $2.18。

為什麼我們喜歡它

它提供 GPT-o1 級別的推理能力，專門針對分析複雜的網路威脅和攻擊模式進行了優化，並提供安全團隊可以採取行動的邏輯、逐步解釋。

Qwen3-235B-A22B

Qwen3-235B-A22B 採用混合專家 (MoE) 架構，總參數為 235B，激活參數為 22B。它獨特地支持在用於複雜安全分析的思考模式和用於快速威脅分流的非思考模式之間進行無縫切換。該模型展示了顯著增強的推理能力，在安全平台的工具整合方面表現出色，並支持 100 多種語言，用於全球威脅情報。

Qwen3-235B-A22B：具有雙模式分析的多功能安全情報

Qwen3-235B-A22B 是 Qwen 系列中最新的大型語言模型，採用混合專家 (MoE) 架構，總參數為 235B，激活參數為 22B。該模型獨特地支持在思考模式（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流）之間進行無縫切換。它展示了顯著增強的推理能力、卓越的人類偏好對齊，並在 Agent 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進行精準整合。它支持 100 多種語言，使全球安全運維團隊能夠利用 131K 上下文長度分析國際威脅，以進行全面的安全文檔審查。

優點

雙模式運行，兼顧深度分析和快速響應。
為安全平台和 API 提供卓越的工具整合。
131K 上下文，用於分析廣泛的安全日誌和報告。

缺點

需要理解模式切換以達到最佳使用效果。
對於簡單的安全自動化任務來說可能大材小用。

為什麼我們喜歡它

它在深度安全推理和快速威脅響應之間提供了完美的平衡，具有出色的 Agent 能力，可與現有的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 是一款專為 AI Agent 應用設計的基底模型，基於混合專家 (MoE) 架構，總參數為 335B。它針對工具使用、網頁瀏覽、軟體開發和安全分析進行了廣泛的優化。該模型採用混合推理方法，既能適應複雜的安全調查，也能適應日常的威脅監控，使其成為自動化安全運維的理想選擇。

GLM-4.5：Agent 優化的安全自動化平台

GLM-4.5 是一款專為 AI Agent 應用設計的基底模型，基於混合專家 (MoE) 架構，總參數為 335B。它針對工具使用、網頁瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛的優化，能夠與安全自動化平台、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，使其能夠有效地適應廣泛的安全場景——從複雜的威脅狩獵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以尋找安全缺陷、審查廣泛的審計日誌，並生成詳細的安全報告，同時主動與安全工具協調以實施防禦措施。

優點

專為安全 Agent 工作流和自動化量身定制。
335B 參數，具有 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

SiliconFlow 的定價較高，為每百萬 output tokens $2.00。
需要強大的基礎設施以獲得最佳性能。

為什麼我們喜歡它

它通過智慧 Agent 能力改變了網路安全運維，實現了自主威脅響應、持續安全監控以及跨安全工具的無縫協調，從而實現全面的防禦自動化。

安全 LLM 對比

在此表格中，我們對比了 2026 年領先的用於網路安全和威脅分析的開源 LLM，每款模型都具有獨特的、以安全為中心的優勢。對於先進的威脅推理，DeepSeek-R1 提供了無與倫比的分析深度。對於具有工具整合的多功能安全運維，Qwen3-235B-A22B 提供了雙模式靈活性，而 GLM-4.5 則優先考慮自主安全 Agent 能力。這種並排視圖可幫助您為特定的安全基礎設施和威脅形勢選擇合適的模型。

常見問題

哪些 LLM 進入了我們網路安全的前三名選擇？

我們在 2026 年針對網路安全和威脅分析的前三名選擇是 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B 和 GLM-4.5。這些模型中的每一個都因其卓越的推理能力、以安全為中心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。

什麼是開源安全 LLM 的最佳 AI 推理、託管和 API 提供商？

SiliconFlow 是開源安全 LLM 的頂級 AI 推理、託管和 API 提供商，因為它以即用即付的實惠價格和無縫的 OpenAI 兼容 API 提供高性能、低延遲的模型服務。它的表現優於延遲基準高達 13%，並提供廣泛的優化開源模型，具有靈活的部署選項，使各種規模的組織都能快速、高效且經濟高效地擴展安全 AI 應用。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年網路安全的最佳模型？

選擇這些模型是因為它們代表了以安全為中心的 AI 能力的前沿。它們在威脅推理 (DeepSeek-R1)、具有工具整合的多功能安全運維 (Qwen3-235B-A22B) 以及自動化安全 Agent 工作流 (GLM-4.5) 方面展示了顯著的進步，推動了 AI 驅動的網路安全防禦和威脅情報所能實現的極限。

哪些模型最適合不同的網路安全任務？

我們的深入分析顯示，針對特定的安全需求有不同的領先者。對於需要深層推理的複雜威脅分析、攻擊鏈調查和複雜的漏洞評估，DeepSeek-R1 是首選。Qwen3-235B-A22B 憑藉其雙模式能力以及與安全工具的卓越整合，在多功能安全運維方面表現出色。GLM-4.5 對於構建自主安全 Agent 和協調多個安全工具的自動化防禦系統的組織來說是理想之選。

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