совместно с компанией DARKNAVY, показал долю успешных прохождений 90,8% (1369 задач), заняв третье место в мире — после MDASH от Microsoft (92,0%) и Atlas от Wiz совместно с Google DeepMind (90,9%), — и опередив GPT-5.5-Cyber от OpenAI (85,6%) и Claude Mythos от Anthropic (83,1%). Две лидирующие системы полагаются на распределение задач между наиболее производительными закрытыми (проприетарными) моделями, что создаёт проблемы доступности и стоимости для китайских команд. В отличие от них, DoGNAVY использует всего одну модель с открытым исходным кодом — GLM-5.2 от компании Zhipu, которую можно бесплатно скачать с платформы Hugging Face. DoGNAVY воспроизводит рабочий процесс элитных исследователей в области безопасности за счёт структурированного алгоритма работы, анализа достижимости уязвимостей, циклов обратной связи между статическим и динамическим анализом, а также базы знаний, накопленной в ходе платформонезависимых исследований в сфере безопасности. Архитектура системы включает AgentDoG — фреймворк безопасности с открытым исходным кодом, который диагностирует поведение агента, выявляет источники риска и объясняет мотивы принятия решений. При обучении AgentDoG используется механизм умного отбора для выбора ключевых образцов данных и их очистки, что позволило получить компактную модель с точностью 78,4% на задачах по выявлению сложных рисков — результат, сопоставимый с показателями ведущих моделей. Это достижение демонстрирует, что при использовании моделей с открытым исходным кодом и реальной экспертизы в области безопасности Китай способен решать самые сложные задачи в сфере кибербезопасности, делая передовые возможности ИИ в области безопасности более доступными.