AIKIDO-ARENA
Benchmarks für KI-Modelle im Bereich Cybersicherheit
Entdecken Sie die besten Modelle für Cybersicherheit. Wir testen innovative Modelle anhand von Schwachstellen in realer Software. Die Liste wird aktualisiert, sobald neue Modelle veröffentlicht werden.
Zuletzt aktualisiert: 21.08.2026
Änderungsprotokoll
2. Oktober 2026
- Ergebnisse für das Xiaomi MiMo 2.6 Pro hinzugefügt
- Es wurden 25 von 32 Schwachstellen bei „pass@3“ festgestellt, was den Werten von GPT-6.1 Sol, Kimi K3 und GLM 5.3 entspricht und nur eine weniger als bei Opus 5 ist.
- Es erzielte eine Präzision von 88 % und lag damit vor allen Qwen- und DeepSeek-Modellen.
- Bei einem Durchlauf wurden durchschnittlich 64,6 % ermittelt; durch die Kombination von drei Durchläufen stieg dieser Wert auf 78,1 %
- All das für nur 11,79 $ pro gefundenem CVE
29. September 2026
- Ergebnisse von Grok 4.7 hinzugefügt
- 4.7 hat jedes Mal 3 Schwachstellen gefunden, die 4.6 übersehen hat, während 4.6 2 Schwachstellen gefunden hat, die 4.7 übersehen hat. Der Kompromiss liegt in der Wiederholbarkeit. 4.7 hat in allen drei Durchläufen 18 von 32 Schwachstellen gefunden, 4.6 hingegen 21 von 32. Mehr Erfassungsbereich bei etwas geringerer Konsistenz.
- Ergebnisse für GPT-6 Luna und GPT-6 Sol hinzugefügt
- Wir haben GPT-6 Luna und Sol in unserem 32-CVE-Cyber-Benchmark getestet, und die Ergebnisse waren überraschend! Luna hat 53,1 % wiederentdeckt. Sol erreichte 68,8 %.
- Keine der beiden konnte die GPT-5.6-Varianten beim Recall übertreffen. Aber beide wurden pro gefundener Schwachstelle DEUTLICH günstiger: Luna 3,43 $ → 2,01 $/CVE und Sol 56,88 $ → 34,18 $/CVE.
11. September 2026
- Ergebnisse für GPT-6 Astra und GLM-5.3 Flash hinzugefügt.
Ein überzeugendes Modell ist erst der Anfang.
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