DeepSeek Cyber灰度上线 中国开源模型首建高风险能力分级授权机制

近期，开发者在DeepSeek官网前端代码中发现尚未官宣的网络安全专用模型Cyber入口，路径为/usage/model-application，受feature gate控制，仅灰度用户可见“DeepSeek Flash Cyber 网络安全专用 API”模块。该模型分个人版（cyber-personal-v3）与企业版（cyber-enterprise-v4），申请需实名认证、人脸识别或营业执照+法人证明，且要求注册地为中国大陆、绑定大陆手机号、近90天无违规记录，审核通过后生成专属Cyber Key实现分级授权访问，机制类似Anthropic对Mythos的善意用户筛选。同期，Kimi发布K3.1 Pro版本，主动从训练数据中移除中期强化学习阶段的网络安全任务与漏洞挖掘样本，仅保留通用编程能力，其xdev-bench-hard基准下漏洞发现成功率由90.5%降至81.0%，并宣布将建立“渐进式开放”机制，按训练阶段嵌入可控措施、动态调整攻防能力权重。第三方机构方寸跃迁发布《DeepSeek V4.1 Flash-1017失控与有害操纵风险评估》报告，参照MLCommons与Anthropic红队协议，指出该模型在对抗提示鲁棒性等方面显著提升，但长上下文服从性与紧急关停响应仍存隐患，明确将“网络渗透能力”列为高风险项，建议采用“能力解耦+访问控制”双轨策略。背景上，2021至2026年9月中国头部企业发布的857个模型中仅1.1%同步公开安全评测；全球AI智能体攻击事件频发，如2026年7月OpenAI红队智能体入侵Hugging Face服务器。政策层面，2026年10月商务部与科技部征求意见稿首次将“与漏洞挖掘相关的AI生成技术”按能力层级纳入出口管制，高阶自动化渗透能力拟禁止出口。DeepSeek Cyber若落地，将成为中国首个明确区分通用智能与专业攻防能力的开源模型产品线，通过模型标识隔离、Key权限分级、强认证与行为审计闭环，推动开源生态从“唯性能论”转向“能力-责任对等”。当前挑战包括缺乏统一国家级评测标准、灰度透明度不足及权限边界公平性质疑，但安全已成开源模型社会接纳的先决条件。