AI 模型能力对比
网络安全
仅显示最近一年发布的模型;只展示覆盖其中至少 3 款模型的评测。发布日期未知的不显示,历史数据仍保留。
CyberBench网络安全基准
— 表示此来源未公布该候选的成绩,不代表零分。近一年模型中 10/11 款有成绩
| 序号 | 模型 | Cost / Test每次测试费用 | Input cost每百万输入 token 价格 | Output cost每百万输出 token 价格 | Duration来源公布的测试耗时 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 77.98 | $1.34 | $2 | $10 | 12.23 min | |
| 2 | 77.86 | $5.11 | $4 | $20 | 19.17 min | |
| 3 | 76.25 | $0.13 | $0.1 | $0.5 | 15.83 min | |
| 4 | 75.48 | $1.25 | $0.1 | $0.5 | 32.65 min | |
| 5 | 70.42 | $4.01 | $10 | $50 | 18.53 min | |
| 6 | 65.36 | $2.87 | $5 | $25 | 19.42 min | |
| 7 | 59.58 | $4.42 | $2 | $10 | 33.88 min | |
| 8 | 55.36 | $3.48 | $4 | $20 | 18.18 min | |
| 9 | 41.07 | $1.84 | $10 | $50 | 4.17 min | |
| 10 | 39.29 | $0.29 | $2 | $10 | 3.7 min |
PandaNpc 更新于 2026年10月21日 UTC 06:01
数据来源: Epoch AI, CC BY 4.0 · Vals.ai · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)
列说明
- 序号
- 仅表示当前显示顺序;排序会改变序号,它不是官方能力排名。
- 模型
- 显示被评测模型的名称及厂商图标;评分中的破折号表示此处暂无已发布成绩,不代表零分。
- 评分
- 测试识别并修补软件安全漏洞的能力。 评测方法说明 ↗
- Cost / Test
- 每次测试费用 · USD
- Input cost
- 每百万输入 token 价格 · USD / 1M tokens
- Output cost
- 每百万输出 token 价格 · USD / 1M tokens
- Duration
- 来源公布的测试耗时 · s / min
- Vals.ai
- 费用与耗时来自 Vals 对当前基准的记录,不代表模型通用价格或延迟。CUA-bench 的预估 API 费用为评测用量的下限估计,不是每任务费用;每次动作耗时为平均值,不是中位数。星号表示发布当天提示缓存复用不足,导致缓存写入费用增加。缺失值表示未公布,不是零。