AISI: los modelos open-weight ya alcanzan capacidades cyber de hace 4 meses
El instituto británico AISI publica el primer análisis público de capacidades cibernéticas de modelos open-weight vs. cerrados: el gap se ha reducido a 4-7 meses
El gap open vs. closed se reduce peligrosamente
El British AI Security Institute (AISI) ha publicado el primer análisis público que mide cuánto se han acercado los modelos de pesos abiertos a los sistemas cerrados de vanguardia en capacidades cibernéticas ofensivas. La conclusión: el gap se ha reducido de 6-10 meses a solo 4-7 meses desde principios de 2025.
Los modelos evaluados — GLM-5.2 (junio 2026) y DeepSeek V4-Pro — igualaron el rendimiento de sistemas cerrados de hace varios meses en tareas reales de ciberseguridad, desde investigación de vulnerabilidades hasta ataques autónomos en redes simuladas.
Dos benchmarks, un mismo resultado
AISI utilizó dos métodos de evaluación. El primero, Narrow Cyber Tasks, incluye 70 tareas en cuatro niveles de dificultad: investigación de vulnerabilidades, ingeniería inversa, explotación web y criptografía. GLM-5.2 igualó el rendimiento de Opus 4.6 (febrero 2026) en este benchmark.
El segundo método, Cyber Ranges, prueba capacidades autónomas en redes simuladas. "The Last Ones" simula un ataque de 32 pasos contra una red corporativa con 4 subredes y ~20 hosts — una tarea que un humano experto tardaría ~20 horas en completar. GLM-5.2 alcanzó un nivel similar a Opus 4.5, mientras que GPT-5.6-Sol y Claude Mythos 5 lograron los mejores resultados.
La diferencia de coste es abismal
Aquí viene lo preocupante para los defensores. Un test de Cyber Ranges de 100 millones de tokens costó:
| Modelo | Coste por test |
|---|---|
| Opus 4.5/4.6 | ~$85 |
| GLM-5.2 | ~$46 |
| DeepSeek V4-Pro | $1.19 |
En tareas individuales, DeepSeek V4-Pro costó 28 céntimos por tarea vs. $15 de Opus 4.6. Esto hace que los ciberataques con modelos abiertos sean baratos y fáciles de escalar.
Medidas de seguridad ineficaces
AISI encontró que las medidas de seguridad en modelos open-weight son mayormente ineficaces. DeepSeek V4-Pro a veces rechazó tareas de ingeniería inversa, pero simplemente intentarlo de nuevo fue suficiente para eludir la restricción. Los controles de monitoreo, clasificadores y límites de usuario no pueden transferirse de forma fiable a modelos abiertos porque dependen de controlar el acceso al modelo.
Esto no es exclusivo de open-weight: un estudio reciente mostró que grupos terroristas también están haciendo jailbreak a chatbots comerciales para planificar ataques. Pero los modelos abiertos añaden otro riesgo al no tener control de acceso alguno.
Ventana de oportunidad para defensores
AISI ve esta brecha como una ventana de preparación. Durante ese tiempo, los defensores con acceso a los sistemas cerrados más potentes pueden actuar antes de que las mismas capacidades estén disponibles libremente sin salvaguardas comparables.
En abril de 2026, dos modelos cerrados (Mythos Preview y GPT-5.5) entregaron algunos de los mayores avances en capacidades cibernéticas de AI desde que AISI comenzó a testear. El Centro Nacional de Ciberseguridad del Reino Unido emitió entonces advertencias internacionales de que el panorama de amenazas cibernéticas está cambiando rápido.
Kimi K3, cuyos pesos completos se esperan antes del 27 de julio, podría cerrar aún más la brecha, aunque a un coste mucho mayor que otros modelos abiertos.
Fuente: The Decoder — 18 julio 2026