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DeepSeek开源模型风险重点在周边代码

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先了解这件事

AI 综述

关于 DeepSeek 与开源模型安全的结论是，主要风险不在模型权重本身，而在权重运行所依赖的周边代码和基础设施：开源权重通常不执行代码，针对 DeepSeek 的恶意软件或数据担忧有一部分源自 2025 年对其 iOS 应用的审计。 需要重点审计的对象包括 `trustremotecode`、pickle 文件及推理服务器。文章建议将模型置于 OpenAI 兼容端点之后，并维护包含仓库、哈希、基础模型、许可证和训练方的清单，以明确模型来源及其运行边界。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

最新进展10月23日 16:19
DeepSeek 与开源模型安全：真正风险在周边代码而非模型权重

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月23日
  1. AGI Hunt
    DeepSeek 与开源模型安全：真正风险在周边代码而非模型权重

    开源模型权重本身通常不执行代码，针对 DeepSeek 的恶意软件或数据担忧有一部分源于 2025 年对 DeepSeek iOS 应用的审计。真正需要审计的是 `trustremotecode`、pickle 文件及推理服务器。可将每个模型置于 OpenAI 兼容端点之后，并维护包含 repo、hash、基础模型、许可证和训练方的清单。

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