Vals, una empresa que evalúa capacidades de la inteligencia artificial, ha revelado que los modelos de IA de código abierto, especialmente los de origen chino, han reducido la brecha de rendimiento en tareas de ciberataque complejas frente a los modelos cerrados de los principales laboratorios de IA. Según un estudio realizado en redes corporativas simuladas, el modelo DeepSeek, de DeepSeek, completó el 73% de las tareas asignadas, superando a GPT-6-Sol de OpenAI, que logró el 81% pero con un coste significativamente mayor. El análisis demuestra que los modelos abiertos son mucho más económicos de ejecutar, con un coste de entre 2 y 3 dólares por token en comparación con los 17 a 46 dólares de los modelos propietarios. Esta tendencia invalida la premisa de que el acceso restringido a los modelos de frontera es la única vía para mantener la ventaja en ciberseguridad. Expertos señalan que, aunque los atacantes suelen conservar recursos y usar modelos antiguos, la disponibilidad de herramientas avanzadas de bajo coste obliga a los defensores a adaptar sus estrategias. La situación plantea un dilema: mientras los laboratorios cerrados intentan mantener la ventaja mediante modelos no lanzados, los modelos abiertos permiten a los atacantes acceder a capacidades de alto nivel de forma inmediata y económica, creando un escenario de seguridad más complejo y menos predecible.
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