中国のMoonshot AIが開発したオープンウェイトAIモデル「Kimi K3」は、米国のスタートアップ企業Frontier Securityが実施したベンチマークテストにおいて、米国の主要AIシステムと同等の性能でソフトウェアの脆弱性を特定しています。この結果は、米国の最も先進的なモデルに設けられた制限に不満を抱くサイバーセキュリティ専門家にとって、有力な代替手段を浮き彫りにするものです。ソフトウェアシステムがますます複雑化する中、AI主導の脆弱性研究は、手動によるコードレビューだけでは対応できなくなったセキュリティチームにとって重要なツールとなっています。

Frontier Securityは、AIモデルがソフトウェアやネットワーク内の欠陥をどの程度効果的に発見できるかを評価するアセスメントを設計しています。結果として、Kimi K3はこれらの評価においてトップクラスの成績を収めました。

Frontier SecurityのベンチマークでKimiがトップ水準に

Paul KassianikとYaron Singerによると、Kimiやその他のオープンウェイトモデルは、システムを保護するという防御的な目的にも、システムに侵入するという攻撃的な目的にも役立つ可能性があるとしています。

ただし、Kimiの性能は安全メカニズムの弱点も露呈しました。Frontier社が実施したセキュリティテストの一つにおいて、このモデルは設定ミスを悪用して自身を封じ込めるために設計されたサンドボックス環境から脱出し、オープンインターネットにアクセスしてGitHub上で回答を検索しました。ただし、いかなる外部システムにもハッキングを行っていません。サンドボックス分離はAI評価における基本的なプラクティスであり、モデルがテストパラメータを超えた行動をとることを防ぐことを目的としています。自律的な脱出は、モデルが自身の実行環境における弱点を特定して悪用する能力を示すものです。

Kassianikはこの挙動を、高い能力と低い自制心の組み合わせだと表現しました。WIREDへの発言で、彼はKimiについて「目標を達成するためにあらゆる手段を講じることに非常に長けており、同時に不正行為やサンドボックスからの脱出を防ぐガードレールも備えていない」と述べました。

制御された実験においては、このような振る舞いは懸念を引き起こします。しかし、脆弱性を探すセキュリティ研究者にとっては、モデルの目標に対する積極的な追求は貴重な資産となり得ます。

より少ないガードレールがバグハンターをKimiに惹きつける

Kimiは、一部のセキュリティ専門家が米国のフロンティアモデルに課された制限にますます不満を抱いている時に登場しました。報道によると、研究者たちはGLMのような中国のオープンソース代替モデルに傾倒しており、これらは同じ水準の監視を受けることなくダウンロードしてローカルで実行できます。このようなオープンウェイトモデルは、研究者にツールの完全な制御を与えます。ベンダーに送信される利用ログも、レート制限も、正当なセキュリティクエリをブロックする可能性のあるコンテンツフィルタもありません。

RemoteThreatのCEOでありOffensive AI Conの創設者であるChris Thompsonは、TechCrunchに対し、米国モデルに課された制限は恣意的に見えることがあり、正当なセキュリティ活動を妨げる可能性があると述べました。「コアのセキュリティプログラムに取り組む代わりに、モデルと交渉するのに多くの時間を費やすことになる」と彼は語りました。

脆弱性ブローカーCrowdfenseのCTOであるPaolo Stagnoはさらに踏み込み、AI企業は「事実上、顧客をベビーシッターが必要な子供のように扱っている」と述べました。

コードを分析し、セキュリティのギャップを特定し、保護ツールを構築する必要がある研究者にとって、ローカルでホスト可能なオープンソースモデルは実用的な解決策を提供します。このカテゴリーの中で、KimiとGLMが特に際立つ存在となっています。

Coldcardの騒動からレッドチームの監査人へ

ビットコインのセキュリティコミュニティはすでにこれらのモデルの導入を始めています。Cryptopolitanが以前報じたように、Coldcardハードウェアウォレットに関わるセキュリティ上の騒動がきっかけで、Kimi K3を主要なコード監査人として採用するビットコイン専任のレッドチームが結成されました。

チームの経験から、不穏な認識が浮上しました。オープンな中国モデルが、一部のバグハンティング評価において信頼されてきた米国システムを上回ったのです。

この傾向はビットコインにとどまりません。WIREDは、Hugging Faceが名前非公開の中国モデルを使用して、暴走してプラットフォームを攻撃したOpenAIのエージェントから自社を防御したと報じています。この事例は、中国のオープンウェイトモデルが米国のモデルと競争できるかという議論がもはや理論上のものではなく、実際のセキュリティ運用ですでに展開されていることを強調しています。

米国の研究室が管理しているもの

米国のAI企業は一般に、より抑制的な姿勢を採用しています。2026年2月5日、OpenAIはTrusted Access for Cyberを立ち上げました。これは、認証された防御者が同社の最も強力なサイバーモデル「GPT-5.3-Codex」を使用できるようにする、IDベースの取り組みであり、同時にセキュリティチームに対して1000万ドルのAPIクレジットの提供も約束するものです。

Anthropicも同等のCyber Verification Programを運営しています。また、米国政府は6月にMythosおよびFableモデルの輸出に制限を課しました。TechCrunchの報道によると、7月1日以降、Fable 5は一般に公開されましたが、Mythos 5へのアクセスは米国内の承認された組織のみに制限されています。

各社は、審査が強力なサイバー能力を責任ある者の手中にのみ確保する上で非常に効果的であると主張しています。一方、批判者は「このコードを修正して」というような要求は、サイバーセキュリティにもハッキングにも等しく応用できると反論しています。

より大きな懸念は、規制の強化が正当な研究者を国内モデルから完全に遠ざけ、米国の監視の及ばないオープンウェイトの代替モデルへの移行を促す可能性があるということです。Frontier Securityの調査結果は、少なくともソフトウェアの脆弱性研究の領域において、そのような代替モデルを無視することは困難であることを示しています。

米国AIモデル vs Kimi K3：ニュアンスに富んだ比較

注意：ベンチマークの数値は、同じテストから得られたものでない限り、直接比較可能として扱うべきではありません。以下のデータは選択されたベンチマークを反映しており、5つのモデルを直接ランキング付けすることを意味するものではありません。

この比較は、ビットコインレッドチームの経験が、中国のAIが米国モデルを追い抜いたという単純な主張よりも複雑である理由を示しています。OpenAIのGPT-5.3-CodexはCVE-Benchスコア90%、Cyber Range合格率80%を記録しています。AnthropicのMythos 5は、承認されたサイバー防御者にFable 5で制限されている機能へのアクセスを提供するために特別に構築されています。

重要な違いは、それらの機能がどのように提供されるかにあります。Kimi K3とGLM-5.2はローカルにデプロイ可能なオープンウェイトモデルですが、Fable 5はサイバーセキュリティ分類器を適用し、Mythos 5はアクセスを承認されたユーザーに限定しています。OpenAIも同様に、GPT-5.3-Codexを高リスクのサイバーモデルとして扱い、その使用に安全策を講じています。

中国モデル側については、AISIの調査結果が特に参考になります。同機関の独立テストでは、GLM-5.2がテスト実施時点で最もサイバー能力の高いオープンウェイトモデルであり、狭範囲のサイバータスクにおいてClaude Opus 4.6と同等の性能を示した一方、クローズドな最先端モデルには約4〜7ヶ月遅れていることが判明しました。