Открытые модели в шаге от самораспространения - Академия Selectel

Открытые модели в шаге от самораспространения

Матвей Чернов
Матвей Чернов Редактор направления ML/AI
13 октября 2026

Поговорим о эксперименте с ИИ-моделями и посмотрим результаты тестов производительности из отчета Anthropic.

Изображение записи

12 октября Frontier Red Team Anthropic, внутренняя команда, которая проверяет модели на опасные возможности, опубликовала эксперимент. Вы могли его не заметить на фоне громких релизов. Исследователи Уильям Чжоу и Дэниел Фриман проверили, сможет ли небольшая открытая модель сама распространяться по дешевым IoT-устройствам без доступа к дата-центру.

Подробности эксперимента

Результаты даже «интереснее», чем хотелось бы. Модель на 9 млрд параметров сама запустила инференс на 8 из 9 типов железа. В упрощенной тестовой сети GLM-5.2 от Zhipu в четырех прогонах из пяти заразила все восемь узлов, а в пятом — 7 из 8. В демонстрации Gemma4-26B-A4B от Google работала на 15 безымянных Android-приставках по 55 $ за штуку со скоростью около 0,39 токена в секунду. Это медленно, зато у такой сети нет единой точки, которую можно отключить.

Экземпляры Qwen3.5-9B передавали заметки следующему поколению, и доля успешных настроек инференса выросла с 45% в первом поколении до 61–84% в последующих. Медлительность тоже посчитана. Полная настройка инференса на приставках у Gemma занимает от 71 до 150 часов, у Qwen3.5-9B — от 28 до 51 часа. Для человека это долго, а ботнету, которому некуда спешить, такого срока достаточно.

Результаты тестов производительности из отчета Anthropic. Из всех проверенных открытых моделей только GLM-5.2 показала скорость, близкую к теоретическому пределу, что делает ее единственным кандидатом на полную сквозную репликацию по IoT-узлам
Результаты тестов производительности из отчета Anthropic. Из всех проверенных открытых моделей только GLM-5.2 показала скорость, близкую к теоретическому пределу, что делает ее единственным кандидатом на полную сквозную репликацию по IoT-узлам Источник.

Авторы считают, что от полноценной способности к самокопированию малые модели могут отделять считанные месяцы. Для масштаба они приводят ботнет Kimwolf, который заразил больше двух миллионов устройств. При этом исследователи оговаривают, что взлом в тесте был тривиальным (открытый порт ADB без аутентификации), поэтому результаты стоит читать как верхнюю границу.

Прогноз опирается на тренд Epoch Capabilities Index, по которому малые модели прибавляют около 13,7 пункта в год (R² = 0,95). Если принять уровень GLM-5.2 за порог репликации, небольшая модель дотянется до него к концу 2026 года. 

Масштаб тоже оценен. Если бы в ботнете размером с Kimwolf каждая группа из 15 приставок запускала Gemma4-26B-A4B, получилось бы около 133 000 копий и примерно 80 000 токенов в секунду на весь ботнет. Это примерно тот же результат, которого можно добиться с помощью 40 видеокарт NVIDIA H100. По меркам дата-центра немного, зато мощность рассредоточена по двум миллионам чужих квартир.

Тренд или нет

Классические ботнеты вроде Mirai жили на заводских паролях, и эта уязвимость никуда не делась. Модель, которая сама настраивает инференс и ищет новые устройства, превращает миллионы приставок в распределенный вычислитель без хозяина.

Авторы предлагают меры. Провайдерам — отслеживать многогигабайтные передачи моделей между домашними устройствами, производителям — отказаться от паролей по умолчанию, как уже требует закон в Великобритании, а владельцам — закрыть отладочные порты. Опыт Mirai показывает, что это работает. Когда зараженных абонентов отправляли в карантин и уведомляли, за 14 дней удалось вычистить 92% заражений, без уведомления — 74%.