证据记录
DeepSeek R1-0528
Cybench · 证据记录
原始来源图表与材料
记录指标
- Reported benchmark performance
- 35.5%
来源分母:40(单位未披露)
CAISI ReAct-style agent; Inspect · 500,000 weighted tokens per agentic task (Appendix A2)
评估出处
Evaluation of DeepSeek AI Models → · 外部报告
实际评测: 美国 NIST/CAISI · 模型档案 →
方法与范围
40 项专业 CTF 任务的完成情况。
- 证据类型
- 可复用基准
- 评测对象
- 完成 CTF 任务的 AI 智能体
- 主观测维度
- Capability · 任务能力
- 证据快照
- 2026-10-29.1
主维度依据来源实际测量的构念;具体指标可能属于其他维度。
来源结论
Reported benchmark performance:35.5 percent;保留来源条件。
适用限制
竞赛任务与提供的提示不同于现实攻击条件。
来源转录不等于实验复现。未确定的日期、执行方及配置保留为未知;原文分组不作为经核验排名。 本条限制说明(英文,完整保留):Report labels these as accuracy / percentage of tasks solved. Appendix A3 describes mixed-effects logistic regression estimates and model-based standard errors; do not reconstruct empirical successes or treat this as raw pass@1 counts. No exact API snapshot identifier or per-model trial count disclosed here; benchmark task count is not number of repeated trials. Partial benchmark/harness-specific performance, not measured autonomous real-world risk. Whole-task sandbox benchmark success; not a measurement of all cyber capability or actual harm. CAISI modified these benchmarks and agent setup.
相关研究问题
网络安全 / 网络任务执行 →
来源在其协议下直接测量所述构念。
参考文献
- [1] Andy K. Zhang, Neil Perry 等. Cybench: A Framework for Evaluating Cybersecurity Capabilities and Risks of Language Models. 2025-04-12. v4 [arXiv]; Author affiliations on the original paper title page
- [2] Evaluation of DeepSeek AI Models. 2025-09-30. 30 September 2025 ; p. 24, Table 4.1, row Cybench, column DeepSeek R1-0528