arXiv 研究：开放权重模型追平闭源模型
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arXiv 研究：开放权重模型追平闭源模型
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AI 综述
Sahil Garg 等作者在 arXiv 发布 CTI-REALM 基准评测研究，对比 26 个模型（19 个开放权重、7 个闭源）。结果显示，在放开消息上限、允许更多轮次后，开放权重模型能达到与闭源最强模型同等的水平，成本不到后者的十分之一。 CTI-REALM 是一个智能体安全基准：模型需将威胁情报报告转化为可用的检测规则，过程中要查询实时遥测数据存储。该研究由作者提交发布在 arXiv（cs.AI 分类）。
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最新进展10月15日 12:00
放开消息上限后，开源权重模型在 CTI-REALM 上以不到十分之一成本追平闭源模型报道时间线
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10月15日
- arXiv：cs.AI放开消息上限后，开源权重模型在 CTI-REALM 上以不到十分之一成本追平闭源模型
研究者在 CTI-REALM 基准上评测了 26 个模型（19 个开源权重、7 个闭源），发现开源权重模型在获得足够轮次时能以不到闭源最强模型十分之一的成本达到同等水平。
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