AISLE, một startup chuyên về bảo mật AI, đã chứng minh rằng các mô hình AI nhỏ hơn, tiết kiệm chi phí có thể sánh ngang với khả năng của Mythos của Anthropic trong việc xác định các lỗ hổng bảo mật. Sau khi Mythos tự động phát hiện các lỗ hổng quan trọng trong FreeBSD và OpenBSD, AISLE đã thử nghiệm những phát hiện này trên các mô hình rẻ hơn, bao gồm DeepSeek R1, mô hình này đã thành công trong việc xác định cùng các lỗ hổng đó với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ. Kết quả này thách thức quan niệm rằng chỉ có các mô hình tiên tiến như Mythos mới có thể tự động phát hiện các lỗ hổng. Phương pháp của AISLE, sử dụng nhiều mô hình một cách linh hoạt, nhấn mạnh rằng hiệu quả bảo mật AI phụ thuộc nhiều hơn vào thiết kế hệ thống thay vì kích thước mô hình. Điều này gợi ý một sự chuyển dịch hướng tới một hệ sinh thái hợp tác hơn trong bảo mật AI, nơi các mô hình AI đa dạng và chuyên môn có thể cùng nhau nâng cao an toàn phần mềm.