דיווח: DeepSeek V4.1 Flash עקף את Sol של OpenAI במבחן סייבר התקפי. הנתונים עדיין לא אומתו
לפי פוסט ב-Reddit, חברת ההערכה Vals AI מצאה ש-DeepSeek V4.1 Flash עקף את מודל Sol של OpenAI במשימת סייבר התקפית רב-שלבית. דוח של Vals AI שיאשר את הטענה לא נמצא בחומרי המקור. המודל הסיני הפתוח, שהושק ב-10 בספטמבר, כבר הציג תוצאות חזקות בבנצ'מרקים אחרים במחיר נמוך.
המודל הפתוח DeepSeek-V4.1-Flash של DeepSeek הסינית מושך שוב תשומת לב. לפי פוסט בפורום r/LocalLLaMA, חברת ההערכה Vals AI מצאה שהמודל עקף את GPT 6 Sol של OpenAI במשימת סייבר התקפית רב-שלבית. לפי הפוסט, Sol נבדק דרך Daybreak, תוכנית גישה מהימנה (trusted access). אלה תוכניות שבהן גופים מאושרים מקבלים גישה ליכולות רגישות של מודל.
חשוב לסייג: דוח של Vals AI לא נכלל בחומרי המקור, ולכן לא הצלחנו לאמת את התוצאות, את שיטת המדידה או את הפער בין המודלים. בינתיים צריך להתייחס לטענה כדיווח שלא אומת. יש גם חוסר עקביות בשמות. הפוסט מדבר על "GPT 6 Sol" ועל גרסה המסומנת "1017", אבל הסיקור של השקת המודל משווה אותו ל-GPT-5.6 Sol. לא ברור אם מדובר באותו מודל.
מה ידוע על המודל
DeepSeek הוציאה את V4.1-Flash ב-10 בספטמבר 2026 כמודל פתוח ברישיון MIT. הוא זמין להורדה ב-Hugging Face וב-ModelScope. זהו מודל MoE (Mixture of Experts, ארכיטקטורה שמפעילה בכל פעם רק חלק מהמודל) עם 552 מיליארד פרמטרים בסך הכול. בקריאת הקלט פועלים 8 מיליארד פרמטרים, ובכתיבת הפלט 16 מיליארד. המודל מקבל גם תמונות וגם טקסט.
לפי Wccftech, המודל בנוי מ-40 שכבות: 20 שכבות של encoder שקוראות את הקלט ו-20 שכבות של decoder שכותבות את התשובה. במקום שכל שכבה תשמור "פתקים" משלה, ה-encoder מייצר מאגר זיכרון אחד (KV cache) ומעביר אותו הלאה. לפי Gigazine, מספר הטוקנים ב-KV cache ירד פי 3.9 לעומת DeepSeek-V4-Flash. הזיכרון שנדרש לשמירתו ירד לרבע, ונפח האחסון לשמינית.
כבר באותו סיקור הופיעו טענות על ביצועים בתחום הסייבר. בכותרת הכתבה של Wccftech נטען שהמודל עוקף את GPT-5.6 Sol ואת Claude Opus 5 של אנתרופיק בקוד ובאבטחת סייבר, בעלות נמוכה בכ-86 מונים. גוף ההשוואות המלא לא הופיע בקטע שעמד לרשותנו.
גם גורם צד שלישי בדק את המודל. ב-Artificial Analysis הוא קיבל ציון 40 במדד Intelligence Index v4.3 ועקף את GPT-5.6 Luna. במבחן AutomationBench-AA, שבודק סוכנים במשימות אדמיניסטרטיביות כמו כספים ומשאבי אנוש, הוא הגיע למקום הראשון. מנגד, המודל מייצר יותר טוקני פלט לכל משימה מ-Claude Fable 5.1, ולפי אותה הערכה הוא אמנם עולה על GPT-5.6 Luna בביצועים, אך מעט יקר ממנו.
מחירי ה-API משתנים לפי שעות עומס. בשעות השיא (בימים שני עד שישי, 01:00–04:00 ו-06:00–10:00 UTC) המחיר הוא 0.30 דולר לקלט, 0.006 דולר לקלט שמור במטמון ו-1.20 דולר לפלט. בשאר השעות המחירים יורדים בחצי.
למה זה חשוב
אם Vals AI תאשר את התוצאה, המשמעות ככל הנראה כפולה. ראשית, מודל פתוח וזול שכל אחד יכול להוריד מתחרה במודל מוביל של OpenAI גם בתחום רגיש כמו סייבר התקפי. OpenAI עצמה מגבילה את הגישה ליכולות האלה דרך תוכנית מבוקרת. שנית, הפער הזה מחדד שאלה שמעסיקה רגולטורים וחברות אבטחה: מה הטעם בהגבלת גישה ליכולות התקפיות במודלים סגורים, כשמודלים פתוחים מגיעים לרמה דומה?
עד שיפורסם הדוח המלא, כדאי לקרוא את הנתון בזהירות. תוצאה במשימה אחת, שנמסרה בפוסט ברשת חברתית, עדיין לא מוכיחה עליונות כללית.