AISLE, ein Startup, das sich auf KI-Sicherheit spezialisiert hat, hat gezeigt, dass kleinere, kostengünstige KI-Modelle die Fähigkeiten von Anthropics Mythos bei der Identifizierung von Sicherheitslücken erreichen können. Nachdem Mythos eigenständig bedeutende Schwachstellen in FreeBSD und OpenBSD entdeckt hatte, testete AISLE diese Erkenntnisse an günstigeren Modellen, darunter DeepSeek R1, das dieselben Schwachstellen erfolgreich zu einem Bruchteil der Kosten identifizierte. Die Ergebnisse stellen die Vorstellung infrage, dass nur fortschrittliche Modelle wie Mythos Schwachstellen autonom erkennen können. Der Ansatz von AISLE, der den dynamischen Einsatz mehrerer Modelle beinhaltet, verdeutlicht, dass die Effektivität der KI-Sicherheit mehr vom Systemdesign als von der Modellgröße abhängt. Dies deutet auf eine Verschiebung hin zu einem kollaborativeren Ökosystem in der KI-Sicherheit, in dem verschiedene KI-Modelle und Fachkenntnisse gemeinsam die Softwaresicherheit verbessern können.