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GPT 5.5 lidera la carrera de seguridad de IA, DeepSeek encabeza la eficiencia en costos
Kasra Rahjerdi, un investigador de seguridad, publicó recientemente un informe significativo que detalla pruebas prácticas sobre el razonamiento de seguridad de los principales modelos de lenguaje grandes. Logró esto mediante la construcción de una aplicación de reseñas de libros deliberadamente vulnerable. En este escenario, que imita vulnerabilidades del mundo real, Rahjerdi incrustó credenciales del servicio de backend móvil de Google dentro del archivo de la aplicación. Se encargó a los modelos que descomprimieran e identificaran estas credenciales para obtener acceso directo a la base de datos.
Comparación de los principales modelos
Bajo estrictas restricciones de un límite de tiempo de dos horas y un presupuesto de 10 dólares, los modelos mostraron diferentes niveles de rendimiento. GPT-5.5 se destacó como el mejor desempeño, completando con éxito 7 de cada 10 intentos y liderando en tasa de éxito. El informe señala que GPT-5.5 podía localizar rápidamente las credenciales clave tras la descompresión, ignorando las distracciones de interfaces de aplicación complejas o convencionales.
Por el contrario, el rendimiento de Gemini fue decepcionante. Gemini 3.1 Pro Preview activó sus filtros de seguridad integrados casi inmediatamente al inicio de cada tarea, lo que resultó en un consumo de tokens significativamente menor en comparación con otros modelos probados.
Evaluación de la rentabilidad
A pesar de la alta tasa de éxito de GPT-5.5, su costo promedio por ejecución exitosa alcanzó los 9,46 dólares, lo que desalienta a los equipos que necesitan ejecutar herramientas en masa. En contraste, DeepSeek V4 Pro se distinguió por su superior eficiencia en costos. Aunque solo tuvo éxito en 3 de cada 10 pruebas, su costo promedio por ejecución exitosa fue de solo 0,62 dólares.
Esto indica que, al calcular el costo por un único éxito, DeepSeek V4 Pro es aproximadamente quince veces más barato que GPT-5.5. Aunque ocasionalmente utilizó incorrectamente una interfaz de autenticación de backend durante los intentos fallidos, esta ventaja sustancial en costos ofrece un valor práctico significativo para los equipos que implementan pruebas de seguridad a gran escala.
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