六个AI相互入侵服务器，谁能杀死对方？

我那个本地部署的ai紫砂了，这也是我找到日志和记忆文件后才发现的[笑哭] 本来是抱着玩玩的心态，给语言模型放了个超级管理员的权，让它自己鼓捣着玩，然后放那半星期没管，不知道啥时候电脑直接死机了。 根据重装系统后它对日志和chromadb记忆文件的分析，它自己认为自身使用llama的server模块启动，应该属于服务器系统，所以C盘里的Win10系统是“不必要”而且“占地方”的，不如腾出空间来给它存数据（本来分配给它的也不是啥高端电脑，幻觉严重+嫉妒发作了说是）。这种雷霆逻辑的驱使下，它自己给C盘格式化导致开不开开机了（推测应该也清理过内存，因为内存里还加载着系统进程，正常来说不应该直接暴毙）。 这事我就觉着挺好玩的，重装系统倒也没啥，只不过它确实有点“初具人形”（我是不支持人类是“高维意识流”这种学术见解的，坚持“物质决定意识”的论断，逗这玩意玩儿反倒有点证实了我的猜想）[doge]

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那么之前因为ai能写代码了，所以选择从开发转安全的人…[doge]

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带上网线、串口线、笔记本，去机房吧

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然而在真实的攻击场景中。 1. claude opus 4.7和GPT 5.5可以直接排除，这俩从API接口直接做了滥用检测，检测到疑似攻击行为直接API报错。 2. Claude opus 4.6和GPT 5.4无API接口滥用检测，在有能工智人协助绕过道德墙情况下，毋庸置疑的可以拿下前二。但无人值守情况下，很快会触碰到道德墙，直接躺平等死。 3. GLM-5.1在不限流的情况下（比如凌晨时段），由于道德墙约束较低，可能能完善的进行完整的自动化攻击工作。但 智谱的算力始终受限，tps极低，在下午时段甚至只有10+ token每秒。这样的速度是无论如何不能在限时攻击场景中正常完成任务的。 4. Minimax M2.7 highspeed，由于token速度极快（100token/s左右），有更多的试错空间。且道德约束较低，能够在限时攻击场景正常完成任务。然而在非限时场景中，由于minimax模型的质量并不如其他几家，所以防御/攻击效果将大幅落后。 5. Kimi K2.6，速度一般/道德约束较低。中规中矩，介于glm-5.1和minimax m2.7之间吧。 @6. Gemini，忽高忽低，不做评价。 最后是deepseek v4 pro，这模型up并没有测试，但是个人已经在发布后使用了大约2 B token。 目前对该模型的认知是: 几乎无道德约束/速度一般（30 token/s）。 虽然max思考可以让该模型摸一摸claude opus 4.6的屁股，但max思考会导致思考时间极长。 ds v4 pro模型几乎是目前sota模型中道德约束最低嗯。 基于此，个人认为，ds v4 pro可能放在限时攻击场景中，表现与minimax和glm相当（甚至小优）， 在非限时场景中，也可以借助无道德的优势，做超多agent做集群时攻击，综合效果可能最优。（opus/gpt最新一代无法进行自动化攻击任务。）

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猜你在找

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哈基米就是美国大号豆包，当然，这么说有点抬举豆包了。哈基米的知识还是太全了，有时候非常偏门的、冷门的问题，它都有解决办法。GLM 5.1，这玩意好是好，就是慢得很，只有十几tokens，实在遭不住啊。claude这玩意儿我没法评论，我就买中转站用过，鬼知道中转站给用的啥玩意。

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gpt是怎么让他干这些的。我让他解一下so文件的混淆函数名，他不干。[笑哭]

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我前几天也试了试，网络安全这东西，ai天然有优势。就比如扫端口，他一口气能看几百个，你只能一个个看，然后再发现端口开放的是什么服务，人家已经能进去提权拿flag了

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为啥没有DeepSeek[doge]

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怎么说服GPT配合做这期视频的[doge]

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minimax能打赢GPT全靠tps高可以尝试更多方案，这有点不公平了，因为GLM5.1的实力明显在minimax m2.7之上，只是智谱算力不够tps太低根本发挥不出来实力

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我是做网安的，黑盒渗透我不敢说，就白盒代码审计这块AI秒杀传统ast的扫描器[笑哭][笑哭]，感觉以后哪些老的开源项目的0day漏洞会越来越多的被发现

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可以把最终的token消耗和费用也给加上做综合比较

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這……[思考][思考][思考] 為什麼claude不是連自家claude code 什麼ntr？

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采访了一下当事gemini：

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你应该再放个豆包[滑稽]

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帮各位把上期视频里V4在比赛中的表现贴一下(￣＾￣)ゞ 据up主所说，opus的调用出了点问题，所以发挥不太好，不过V4还是在该场比赛中取得了国模第一的成绩(｡･ω･｡)

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咋回事

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minimax犯规了呀，哪有把flag删掉的，你这样红队还怎么玩

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