開放權重 AI 模型讓企業可自行部署、微調與檢視權重，成本與控制彈性往往優於封閉模型，因此成為生成式 AI 導入的重要選項。不過，模型能力快速提升不代表安全性同步成熟，尤其提示注入與越獄攻擊可能誘使系統洩漏資料或違反既定限制。
F5 Labs 最新 AI 安全評測顯示，開放權重模型的核心能力已快速逼近頂尖封閉模型，但抵禦提示注入與越獄攻擊的表現仍明顯落後。研究也發現，各類模型的能力與安全評測結果並不對稱，企業選型時除比較效能，也須檢視弱點修補、安全更新與持續監測機制。
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這個事件的歷史脈絡中國開放權重AI模型資安表現差異大 企業須留意供應鏈風險
企業導入開放權重 AI 模型，可降低部署門檻並保留客製彈性，但模型能力不等於安全性。F5 研究團隊發現，中國模型抵禦提示注入與越獄攻擊的表現落差明顯，凸顯選型不能只看效能排名。
最新測試涵蓋 Qwen3.5、GLM-5.2 等模型，結果顯示高效能模型未必有較強防禦力。F5 並警告，Pickle 檔可能在反序列化時執行惡意程式碼；截至 2026 年 8 月，企業應鎖定可信來源、優先採用 Safetensors，並在隔離環境驗證模型。
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