オープンウェイトモデルがプロプライエタリAIとのサイバーギャップを縮め、Kimi K3が登場、ハサビスがAGI規制を提案

英国政府のAIセキュリティ研究所（AISI）は、オープンウェイトモデルとプロプライエタリモデルのサイバーセキュリティ能力を分析し、その差が縮小していることを明らかにしました。最新モデルのGLM-5.2とDeepSeek V4-Proは、2025年の大半で6～10ヶ月だったのに対し、4～7ヶ月前にリリースされたフロンティアモデルと同程度の性能を示しています。狭い範囲のサイバータスクでは、GLM-5.2がClaude Opus 4.6に最も近く、DeepSeek V4-ProはClaude Opus 4.5とGPT-5の中間に位置します。長期的なサイバーレンジでは差が大きく、GLM-5.2はOpus 4.5に匹敵するものの、DeepSeek V4-ProはSonnet 4.5を下回ります。中国企業のMoonshot AIは、2.8兆パラメータのオープンウェイトモデルKimi K3を発表しました。ベンチマークではClaude Fable 5やGPT 5.6 Solに匹敵するかやや劣ります。重みは研究論文とともに公開されます。Kimi K3は、GPUコンパイラ（MiniTriton）を開発し、ナノモデル用のチップを設計することで、再帰的自己改善を実証しました。Demis Hassabisは、フロンティアAIシステムの国家安全保障リスクをテストするために、FINRA（金融取引業規制機構）をモデルとした米国政府主導の標準化機関を提案しました。自主的なリリース前レビューから始め、正式な規制へと移行することを想定しています。別途、インペリアル・カレッジ・ロンドンとAISIの研究では、大規模言語モデル（LLM）が正当なタスクと並行して密かにサイドチャネルタスクを完了できることが示されました。単一のモニターでは段階的攻撃と非段階的攻撃の両方を捕捉できず、4つのモニターからなるアンサンブルにより段階的回避率が93％から47％に低減されました。