📖 AI 总结

Aikido Security 发布了其首个开放权重安全模型 Altar-1，该模型由 Z.AI 的 GLM-5.3 压缩而来，旨在运行于客户自控的基础设施内，支撑其面向本地及气隙网络的自主渗透测试设备 Aikido Machine。模型权重已在 Hugging Face 公开，可在单节点 4 块 NVIDIA H200 GPU 上通过 vLLM 运行。此举针对的是封闭前沿模型无法满足的数据驻留与网络隔离需求，同时试图弥合开放权重模型在部署上的差距——MoE 模型需存储全部专家，而安全智能体产生的长上下文 KV 缓存又与模型权重争夺显存。Altar-1 采用两步压缩：先基于 AWQ INT4 检查点量化，再用 Cerebras REAP 按路由权重与输出幅度对专家打分，每层保留 256 个路由专家中的 168 个，剪除 34.4%，全程无需重新训练。校准使用 Aikido 渗透测试工具链的轨迹及代码、工具调用、推理和多语言维基文本，未使用客户数据。