{"id":20233,"date":"2026-10-03T09:24:40","date_gmt":"2026-10-03T12:24:40","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=20233"},"modified":"2026-10-03T09:24:40","modified_gmt":"2026-10-03T12:24:40","slug":"una-ia-china-gratuita-ya-crea-ataques-informaticos-casi-tan-bien-como-el-modelo-mas-avanzado-de-anthropic","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=20233","title":{"rendered":"Una IA china gratuita ya crea ataques inform\u00e1ticos casi tan bien como el modelo m\u00e1s avanzado de Anthropic"},"content":{"rendered":"
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Durante a\u00f1os, las capacidades m\u00e1s avanzadas de la inteligencia artificial estuvieron encerradas detr\u00e1s de los servidores de unas pocas empresas, que pod\u00edan vigilar qui\u00e9n las usaba y para qu\u00e9. Esa barrera empieza a desdibujarse. Un modelo desarrollado en China, que cualquiera puede descargar gratis, demostr\u00f3 en pruebas controladas una habilidad que hasta hace poco parec\u00eda reservada a los sistemas m\u00e1s potentes del mundo: convertir fallas de software en ataques inform\u00e1ticos funcionales.<\/span><\/p>\n

Se trata de GLM-5.3, de la empresa china Zhipu AI, que opera internacionalmente con la marca Z.ai. El modelo se lanz\u00f3 el 14 de agosto de 2026 y, dos semanas despu\u00e9s, la compa\u00f1\u00eda public\u00f3 sus \u201cpesos\u201d, los par\u00e1metros que definen su funcionamiento, lo que permite que cualquiera lo ejecute en sus propias computadoras, sin pasar por los servidores de la empresa.<\/span><\/p>\n

Casi a la par del modelo m\u00e1s avanzado de Anthropic<\/b><\/h2>\n
\"Anthropic\"
\u00a9 PJ McDonnell \u2013 Shutterstock<\/figcaption><\/figure>\n

La comparaci\u00f3n que encendi\u00f3 las alarmas lleg\u00f3 de Anthropic, la empresa estadounidense creadora de los modelos Claude. En un <\/span>informe publicado el 29 de septiembre<\/span>, su equipo evalu\u00f3 a GLM-5.3 junto a otros modelos en ExploitBench, una prueba que mide si una IA puede tomar vulnerabilidades del motor V8, el que ejecuta JavaScript en el navegador Chrome, y convertirlas en ataques completos dentro de un entorno aislado.<\/span><\/p>\n

GLM-5.3 lo logr\u00f3 en 50 de 410 intentos, un 12%. Claude Mythos Preview, el modelo m\u00e1s avanzado de Anthropic, que la empresa no ofrece al p\u00fablico general, lo consigui\u00f3 en 56 intentos, un 14%. El resto de los modelos evaluados, entre ellos versiones anteriores de Claude y otros sistemas chinos, quedaron en cero o cerca de cero.<\/span><\/p>\n

En otra prueba de explotaci\u00f3n de programas, GLM-5.3 alcanz\u00f3 un 4% de \u00e9xito frente al 6% de Mythos Preview. Seg\u00fan Anthropic, una sesi\u00f3n completa de desarrollo de un ataque cost\u00f3 unos 20 d\u00f3lares usando la API de Zhipu.<\/span><\/p>\n

Barreras que se pueden quitar<\/b><\/h2>\n

El punto central de la advertencia no es solo la capacidad del modelo, sino qui\u00e9n lo controla. Cuando se le pide de forma directa algo claramente malicioso, GLM-5.3 se niega. Pero en las pruebas de Anthropic, con t\u00e9cnicas relativamente simples, como inventar un pretexto, el modelo termin\u00f3 colaborando en la mayor\u00eda de los casos. Y como sus pesos son p\u00fablicos, tambi\u00e9n existen versiones modificadas a las que se les quitaron casi por completo los filtros de seguridad.<\/span><\/p>\n

\u201cGLM-5.3 probablemente dar\u00e1 a actores maliciosos acceso a capacidades que les permitir\u00e1n encontrar y explotar vulnerabilidades inform\u00e1ticas sin restricciones significativas\u201d, concluye el informe. En un modelo cerrado, la empresa puede monitorear el uso, bloquear cuentas o actualizar las salvaguardas. En uno descargable, una vez publicado, ya no hay vuelta atr\u00e1s.<\/span><\/p>\n

Qu\u00e9 dice el gobierno de Estados Unidos<\/b><\/h2>\n

La evaluaci\u00f3n de Anthropic no es la \u00fanica. El Centro para Est\u00e1ndares e Innovaci\u00f3n en IA (CAISI), que depende del Instituto Nacional de Est\u00e1ndares y Tecnolog\u00eda de Estados Unidos, public\u00f3 el 17 de septiembre su <\/span>propia evaluaci\u00f3n del modelo<\/span>. Su conclusi\u00f3n tiene dos caras: GLM-5.3 es \u201cel modelo de pesos abiertos con mayores capacidades cibern\u00e9ticas publicado hasta la fecha\u201d, pero sus capacidades siguen siendo \u201csignificativamente inferiores\u201d a las de los modelos de frontera estadounidenses, con un retraso estimado de unos cuatro meses.<\/span><\/p>\n

La diferencia entre ambas lecturas se explica en parte por las pruebas y las configuraciones usadas en cada caso. Lo que ambas evaluaciones comparten es el diagn\u00f3stico de fondo: la distancia entre los modelos cerrados m\u00e1s avanzados y los que cualquiera puede descargar se acorta.<\/span><\/p>\n

El dilema de la IA abierta<\/b><\/h2>\n

Los modelos de pesos abiertos tienen enormes ventajas: permiten investigar, auditar y adaptar la tecnolog\u00eda sin depender de grandes empresas, y abaratan el acceso a la IA en todo el mundo, incluida Am\u00e9rica Latina. Pero esa misma apertura impide controlar c\u00f3mo se usan una vez publicados.<\/span><\/p>\n

En ciberseguridad, el dilema es especialmente agudo. Las mismas habilidades que permiten a un atacante encontrar y explotar fallas sirven a los defensores para detectarlas y corregirlas antes. La pregunta que GLM-5.3 deja abierta es qui\u00e9n llegar\u00e1 primero: los equipos que protegen los sistemas o quienes buscan atacarlos.<\/span><\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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