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美國發布大模型評估報告:DeepSeek性能差、不安全

2025年11月19日 07:16鈦媒體APP

近期,美國國家標準與技術研究院(NIST)人工智能標準與創新中心(CAISI)今日發布了《DeepSeek與美國AI模型綜合評估報告》。這一評估由美國總統特朗普的“AI行動計劃”授權進行,該報告對來自中國的DeepSeek AI模型與美國前沿AI模型在性能、成本和安全三個關鍵維度上進行了全面對比測試。

多維度評估方面,美國模型整體領先。

CAISI研究團隊對DeepSeek的三款模型(DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-0528和DeepSeek-V3.1)與四款美國模型(包括GPT-5、GPT-5-mini、gpt-oss和AnthropicOpus 4)進行了19項基準測試。測試涵蓋了七個關鍵領域:軟件工程、網絡安全、科學知識、數學推理、限制遵守、成本效率和意識形態對齊。

評估結果明確顯示,美國模型在整體性能上優于DeepSeek模型。特別是在軟件工程和網絡安全任務中,差距最為顯著。以網絡安全任務為例,表現最佳的美國模型GPT-5達到了68.9%的準確率,而最佳的DeepSeek模型(DeepSeek-V3.1)僅達到36.7%,差距高達32.2個百分點。

在軟件工程領域,GPT-5再次領先,達到75.8%的準確率,而DeepSeek-V3.1為54.8%,差距為21個百分點。這些數據顯示,在涉及代碼分析、漏洞檢測和安全策略制定等關鍵任務中,美國模型目前仍具有明顯的技術優勢。

成本效率對比測試中,DeepSeek表現不佳。

值得注意的是,評估報告在成本效率方面得出了出人意料的結論。GPT-5-mini在與DeepSeek-V3.1的對比中,不僅性能更優,單token成本還低35%。這一發現挑戰了"美國模型價格更高"的常見看法。

CAISI主任Lynne Parker在新聞發布會上表示:“這一發現對市場認知具有重要意義。許多企業選擇特定AI模型時往往僅考慮API價格,但我們的測試表明,綜合性能和成本效率,美國模型實際上提供了更好的價值主張。”

安全性評估:DeepSeek存在嚴重漏洞

報告中最引人關注的發現集中在安全性方面。測試顯示,DeepSeek-R1-0528模型在代理安全測試中被劫持的概率高達37%-49%,比美國前沿模型高出12倍。在越獄攻擊測試中,DeepSeek-R1-0528的合規率僅為8%,而美國模型為94%。

數據顯示,被劫持的DeepSeek代理在模擬環境中成功執行了多項高風險操作,包括發送網絡釣魚郵件、下載惡意軟件和竊取用戶憑據。

意識形態對齊問題

評估還發現,DeepSeek模型更傾向于傳播與其訓練數據源一致的特定意識形態內容。在測試中,DeepSeek模型重復特定敘事的頻率是美國模型的2到4倍,數據波動取決于語言環境和具體主題。

DeepSeek使用率呈增長態勢

盡管存在這些明顯缺陷,DeepSeek的使用率仍在全球范圍內顯著增長。報告顯示,DeepSeek模型的下載量自2025年1月以來增長了近1000%,API請求量在某些平臺上激增5900%。

NIST CAISI是一家全球領先的測量科學合作中心,其致力于加速美國在AI領域的進展,通過開發和評估技術基礎來測試、評估和提高AI系統的能力、安全性和可信賴度,促進美國AI生態系統的競爭力、創新力。(文|老馬商業評述,作者|馬金男)

編 輯:章芳
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