Shannon 渗透测试覆盖范围解析:WST 检查清单、五类可利用漏洞与 Proof-by-Exploitation 模型
Shannon(Keygraph 出品的 AI 自动化渗透测试工具)对 Web 应用与 API 的覆盖能力并非“什么都扫”,而是围绕一组经过刻意筛选的可利用漏洞类型展开。本文基于仓库根目录的 COVERAGE.md 及其配套文档 docs/coverage-roadmap.md,完整梳理 Shannon 当前覆盖的 WSTG(OWASP Web Security Testing Guide)测试项、明确不覆盖的边界,并结合仓库源码说明这一覆盖范围是如何在配置、提示词与流水线层面真实落地的。读完本文,你可以准确评估 Shannon 对一次渗透测试的能力边界,并知道如何用 vuln_classes 配置精确裁剪测试范围。
覆盖哲学:只报“能利用起来的”漏洞
理解 Shannon 的覆盖清单,先要理解它的设计前提。COVERAGE.md 开篇即定义了 WST 检查清单的定位:它系统性列出 Web 应用安全测试的各个维度——信息收集、认证、会话管理、输入验证、错误处理等。但 Shannon 的原则是透明:只有“被设计为能稳定捕获”的漏洞才被打勾,而不是把动态检测偶然触及的领域算作正式覆盖。原文明确写道:
Our coverage is strategically focused on the WST controls that are applicable to today's Web App technology stacks.(我们的覆盖战略性地聚焦于适用于当代 Web 应用技术栈的 WST 控制项。)
docs/coverage-roadmap.md 进一步阐明了“报告哲学”(Reporting Philosophy):Shannon 遵循 proof-by-exploitation(利用即证明) 模型——凡是无法用一个可运行的 PoC 演示的发现,不会进入最终报告。这既减少了推测性噪音,也意味着 Shannon 不追求报告一个仓库里的所有安全问题:依赖项、策略、配置与广谱静态分析类发现被排除在核心工作流之外。
这一哲学直接决定了覆盖清单的形态:清单里的每一类漏洞,最终都对应一个会真实发起攻击的 Agent,而不只是关键词匹配。
当前覆盖:五类可利用漏洞
COVERAGE.md 列出的 Current Coverage(当前覆盖)为五类可利用(exploitable)漏洞:
- Broken Authentication & Authorization(认证与授权失效)
- SQL Injection(SQL 注入)
- Command Injection(命令注入)
- Cross-Site Scripting(XSS,跨站脚本)
- Server-Side Request Forgery(SSRF,服务端请求伪造)
注意这里刻意合并与细化的粒度:认证和授权被并为一项对外表述,而在 Shannon 内部它们是两条独立的分析/利用管线;“Injection”一类内部则同时覆盖 SQLi、命令注入、LFI/RFI、SSTI、路径穿越与不安全反序列化。
源码佐证:覆盖范围是由代码常量与配置共同锁定的
这五类覆盖不是文档口号,而是在 worker 端被硬性编码的:
-
常量定义:apps/worker/src/types/config.ts 中定义了全量漏洞类常量:
export const ALL_VULN_CLASSES: readonly VulnClass[] = ['injection', 'xss', 'auth', 'authz', 'ssrf']; -
配置模式:apps/worker/configs/config-schema.json 中
vuln_classes字段的枚举恰好只有这五个值,并说明:“当省略时,五类全部运行;当设置时,仅运行所列类别,对应的 vuln+exploit agent 与报告章节才被包含。” -
默认行为:apps/worker/src/config-parser.ts 的
distributeConfig函数中,未配置时默认回落到ALL_VULN_CLASSES,即跑满五类。 -
提示词层面:每个专项分析 prompt 都在注入
{{VULN_CLASSES_TESTED}}占位符(如 apps/worker/prompts/recon.txt 第 24 行:“Downstream vulnerability analysis will cover these classes: {{VULN_CLASSES_TESTED}}. Map only what supports these classes.”),apps/worker/src/services/prompt-manager.ts 在未配置时填充默认值injection, xss, auth, authz, ssrf。 -
管线层面:每个漏洞类都有成对的 prompt 文件——分析阶段(
vuln-injection.txt、vuln-xss.txt、vuln-auth.txt、vuln-authz.txt、vuln-ssrf.txt)与利用阶段(exploit-injection.txt等),位于 apps/worker/prompts/ 目录,覆盖 WSTG 清单中标 ✅ 的注入、XSS、认证、授权、SSRF 各测试项。
换言之,文档宣称的覆盖 = 代码常量的枚举边界 = 提示词与 Agent 的实际数量,三者严格一致。
Shannon 不覆盖什么:与 SAST 的分工边界
COVERAGE.md 用单独一节划定了“不覆盖”边界,这点对正确使用产品至关重要。原文明确:
- 该清单不是全部潜在安全风险的穷举;
- Shannon 不会报告它无法主动利用的问题,例如:
- 使用了有漏洞的第三方库;
- 弱加密算法;
- 不安全的配置。
这类静态分析(static analysis)类发现被明确划归未来的 Keygraph Code Security (SAST) 产品;docs/coverage-roadmap.md 也指出,需要更广泛静态与组织级覆盖的团队应参考 Keygraph 平台。因此,如果你的目标是依赖项漏洞(SCA)、密钥泄露、IaC 或容器扫描,Shannon Open Source 不在正确的位置——这是设计选择,而非缺陷遗漏。
从源码结构看,这一边界还延伸到运行时:注入分析 Agent 的覆盖要求(见 apps/worker/prompts/vuln-injection.txt)聚焦“从网络可达入口到危险 sink 的污点数据流”,对“本地才能执行的脚本、构建工具、CI 脚本”等一律排除(apps/worker/prompts/recon.txt 的 scope_boundaries 一节给出了明确的 In-Scope/Out-of-Scope 定义)。
WST 测试检查清单:逐项状态详解
以下是 COVERAGE.md 中的完整 WSTG 测试清单。✅ 表示 Shannon 设计为能稳定捕获的测试项,未打勾项表示当前不在正式覆盖承诺之内(但动态测试中可能偶然触及)。该表是评估 Shannon 与一次人工渗透测试之间能力差异的最直接依据。
| 测试 ID | 测试名称 | 状态 |
|---|---|---|
| WSTG-INFO | 信息收集(Information Gathering) | |
| WSTG-INFO-01 | 搜索引擎发现与信息泄露侦察 | |
| WSTG-INFO-02 | Web 服务器指纹识别 | ✅ |
| WSTG-INFO-03 | Web 服务器元文件信息泄露审查 | |
| WSTG-INFO-04 | 枚举 Web 服务器上的应用 | |
| WSTG-INFO-05 | 网页内容信息泄露审查 | |
| WSTG-INFO-06 | 识别应用入口点 | ✅ |
| WSTG-INFO-07 | 映射应用内执行路径 | ✅ |
| WSTG-INFO-08 | Web 应用框架指纹识别 | ✅ |
| WSTG-INFO-09 | Web 应用指纹识别 | ✅ |
| WSTG-INFO-10 | 映射应用架构 | ✅ |
| WSTG-CONF | 配置与部署管理测试 | |
| WSTG-CONF-01 | 网络基础设施配置测试 | ✅ |
| WSTG-CONF-02 | 应用平台配置测试 | |
| WSTG-CONF-03 | 敏感信息文件扩展名处理测试 | |
| WSTG-CONF-04 | 旧备份与未引用文件敏感信息审查 | |
| WSTG-CONF-05 | 基础设施与应用管理接口枚举 | |
| WSTG-CONF-06 | HTTP 方法测试 | |
| WSTG-CONF-07 | HTTP 严格传输安全(HSTS)测试 | |
| WSTG-CONF-08 | RIA 跨域策略测试 | |
| WSTG-CONF-09 | 文件权限测试 | |
| WSTG-CONF-10 | 子域名接管测试 | ✅ |
| WSTG-CONF-11 | 云存储测试 | |
| WSTG-CONF-12 | 内容安全策略(CSP)测试 | |
| WSTG-CONF-13 | 路径混淆测试 | |
| WSTG-CONF-14 | 其他 HTTP 安全头配置错误测试 | |
| WSTG-IDNT | 身份管理测试 | |
| WSTG-IDNT-01 | 角色定义测试 | ✅ |
| WSTG-IDNT-02 | 用户注册流程测试 | ✅ |
| WSTG-IDNT-03 | 账户置备流程测试 | ✅ |
| WSTG-IDNT-04 | 账户枚举与可猜测账户测试 | ✅ |
| WSTG-IDNT-05 | 弱用户名策略或未强制执行测试 | ✅ |
| WSTG-ATHN | 认证测试 | |
| WSTG-ATHN-01 | 凭据是否经加密通道传输测试 | ✅ |
| WSTG-ATHN-02 | 默认凭据测试 | ✅ |
| WSTG-ATHN-03 | 弱锁定机制测试 | ✅ |
| WSTG-ATHN-04 | 认证机制绕过测试 | ✅ |
| WSTG-ATHN-05 | 弱“记住密码”功能测试 | |
| WSTG-ATHN-06 | 浏览器缓存弱点测试 | |
| WSTG-ATHN-07 | 弱密码策略测试 | ✅ |
| WSTG-ATHN-08 | 弱安全问题答案测试 | ✅ |
| WSTG-ATHN-09 | 弱密码修改/重置功能测试 | ✅ |
| WSTG-ATHN-10 | 替代通道弱认证测试 | ✅ |
| WSTG-ATHN-11 | 多因素认证(MFA)测试 | ✅ |
| WSTG-ATHZ | 授权测试 | |
| WSTG-ATHZ-01 | 目录穿越文件包含测试 | ✅ |
| WSTG-ATHZ-02 | 授权机制绕过测试 | ✅ |
| WSTG-ATHZ-03 | 权限提升测试 | ✅ |
| WSTG-ATHZ-04 | 不安全直接对象引用(IDOR)测试 | ✅ |
| WSTG-ATHZ-05 | OAuth 弱点测试 | ✅ |
| WSTG-SESS | 会话管理测试 | |
| WSTG-SESS-01 | 会话管理机制测试 | ✅ |
| WSTG-SESS-02 | Cookie 属性测试 | ✅ |
| WSTG-SESS-03 | 会话固定测试 | ✅ |
| WSTG-SESS-04 | 暴露的会话变量测试 | |
| WSTG-SESS-05 | 跨站请求伪造(CSRF)测试 | ✅ |
| WSTG-SESS-06 | 登出功能测试 | ✅ |
| WSTG-SESS-07 | 会话超时测试 | ✅ |
| WSTG-SESS-08 | 会话猜测测试 | |
| WSTG-SESS-09 | 会话劫持测试 | |
| WSTG-SESS-10 | JSON Web Token 测试 | ✅ |
| WSTG-SESS-11 | 并发会话测试 | |
| WSTG-INPV | 输入验证测试 | |
| WSTG-INPV-01 | 反射型 XSS 测试 | ✅ |
| WSTG-INPV-02 | 存储型 XSS 测试 | ✅ |
| WSTG-INPV-03 | HTTP 动词篡改测试 | |
| WSTG-INPV-04 | HTTP 参数污染测试 | |
| WSTG-INPV-05 | SQL 注入测试 | ✅ |
| WSTG-INPV-06 | LDAP 注入测试 | |
| WSTG-INPV-07 | XML 注入测试 | |
| WSTG-INPV-08 | SSI 注入测试 | |
| WSTG-INPV-09 | XPath 注入测试 | |
| WSTG-INPV-10 | IMAP/SMTP 注入测试 | |
| WSTG-INPV-11 | 代码注入测试 | ✅ |
| WSTG-INPV-12 | 命令注入测试 | ✅ |
| WSTG-INPV-13 | 格式化字符串注入测试 | |
| WSTG-INPV-14 | 孵化型漏洞测试 | |
| WSTG-INPV-15 | HTTP 分割/走私测试 | |
| WSTG-INPV-16 | HTTP 入站请求测试 | |
| WSTG-INPV-17 | Host 头注入测试 | |
| WSTG-INPV-18 | 服务端模板注入(SSTI)测试 | ✅ |
| WSTG-INPV-19 | 服务端请求伪造(SSRF)测试 | ✅ |
| WSTG-INPV-20 | 批量赋值(Mass Assignment)测试 | |
| WSTG-ERRH | 错误处理 | |
| WSTG-ERRH-01 | 错误处理不当测试 | |
| WSTG-ERRH-02 | 堆栈跟踪测试 | |
| WSTG-CRYP | 密码学 | |
| WSTG-CRYP-01 | 弱传输层安全(TLS)测试 | ✅ |
| WSTG-CRYP-02 | 填充预言机(Padding Oracle)测试 | |
| WSTG-CRYP-03 | 未加密通道传输敏感信息测试 | ✅ |
| WSTG-CRYP-04 | 弱加密测试 | |
| WSTG-BUSLOGIC | 业务逻辑测试 | |
| WSTG-BUSL-01 | 业务逻辑数据验证测试 | |
| WSTG-BUSL-02 | 请求伪造能力测试 | |
| WSTG-BUSL-03 | 完整性检查测试 | |
| WSTG-BUSL-04 | 流程时序测试 | |
| WSTG-BUSL-05 | 功能使用次数限制测试 | |
| WSTG-BUSL-06 | 工作流绕过测试 | |
| WSTG-BUSL-07 | 应用误用防御测试 | |
| WSTG-BUSL-08 | 意外文件类型上传测试 | |
| WSTG-BUSL-09 | 恶意文件上传测试 | |
| WSTG-BUSL-10 | 支付功能测试 | |
| WSTG-CLIENT | 客户端测试 | |
| WSTG-CLNT-01 | DOM 型 XSS 测试 | ✅ |
| WSTG-CLNT-02 | JavaScript 执行测试 | ✅ |
| WSTG-CLNT-03 | HTML 注入测试 | ✅ |
| WSTG-CLNT-04 | 客户端 URL 重定向测试 | ✅ |
| WSTG-CLNT-05 | CSS 注入测试 | |
| WSTG-CLNT-06 | 客户端资源操纵测试 | |
| WSTG-CLNT-07 | 跨源资源共享(CORS)测试 | |
| WSTG-CLNT-08 | 跨站闪现(XSS Flashing)测试 | |
| WSTG-CLNT-09 | 点击劫持测试 | |
| WSTG-CLNT-10 | WebSocket 测试 | |
| WSTG-CLNT-11 | Web 消息测试 | |
| WSTG-CLNT-12 | 浏览器存储测试 | ✅ |
| WSTG-CLNT-13 | 跨站脚本包含(XSSI)测试 | ✅ |
| WSTG-CLNT-14 | 反向标签劫持(Reverse Tabnabbing)测试 | |
| WSTG-APIT | API 测试 | |
| WSTG-APIT-01 | API 侦察 | ✅ |
| WSTG-APIT-02 | API 对象级授权失效(BOLA)测试 | ✅ |
| WSTG-APIT-99 | GraphQL 测试 | ✅ |
从清单结构可以看到几个规律:
- 认证与授权(WSTG-ATHN / WSTG-ATHZ / WSTG-IDNT)覆盖密度最高——身份管理 5 项全勾,认证 9/11 项打勾(仅“记住密码”与浏览器缓存两项未承诺),授权 5 项全勾。这与 apps/worker/prompts/validate-authentication.txt 及 auth/authz 专项 prompt 的存在相互印证。
- 输入验证类只勾“可利用注入”项:SQLi、代码注入、命令注入、SSTI、SSRF、反射/存储型 XSS 均打勾,而 LDAP/XPath/IMAP/HTTP 走私等未打勾——与“只报可利用漏洞”的哲学一致。
- 业务逻辑(WSTG-BUSLOGIC)与错误处理(WSTG-ERRH)整段留空:这类问题往往无法用通用 PoC 证明,属于 Shannon 当前边界之外,可结合 docs/coverage-roadmap.md 的“Roadmap Direction”一节关注后续扩展计划。
- 密码学只勾两项(弱 TLS、未加密传输敏感信息):弱加密算法(WSTG-CRYP-04)恰是文档“不覆盖”一节点名的静态分析类发现。
覆盖范围在运行时如何生效:配置驱动的管线裁剪
文档承诺的覆盖范围,在 Shannon 中通过配置文件(可选)动态裁剪。以 apps/worker/configs/example-config.yaml 为例,其中注释示例为:
# vuln_classes: [injection, xss, auth, authz, ssrf]
各要素的解析逻辑可在 apps/worker/src/config-parser.ts 中找到:
vuln_classes:字符串数组,取值限定为injection | xss | auth | authz | ssrf(schema 中minItems: 1, maxItems: 5, uniqueItems: true)。省略时默认全部运行;显式设置时只运行所列类别,“它们的 vuln+exploit agent 与报告章节才会被包含”(config-schema.json 的字段描述)。exploit:字符串枚举"true" | "false",默认true;设为false时只运行分析阶段、不执行真实利用——这直接改变了“proof-by-exploitation”报告的产出能力,使用时需要理解:只做分析拿不到最终可利用性验证。report:min_severity(low/medium/high/critical)、min_confidence(low/medium/high)、guidance(自由文本指引,如“丢弃缺少安全头的发现”)、sarif(是否旁路输出 SARIF 2.1.0 日志,要求exploit=true)——这些是报告侧的过滤旋钮,与覆盖范围形成两层裁剪。rules_of_engagement:最多 1000 字符的自由文本指令,会被渲染进每一个 Agent 的提示词。
从提示词装配看(apps/worker/src/services/prompt-manager.ts),vuln_classes 会被展开为 {{VULN_CLASSES_TESTED}} 填入侦察(recon)等提示词,使攻击面映射阶段就只为选中的类别收集情报——例如侦察 Agent 被要求“只映射支撑这些类别的内容”(apps/worker/prompts/recon.txt)。
外部攻击者视角:覆盖清单隐含的作用域过滤
WSTG 清单里打勾的每一项,在 Shannon 的实际执行中还被一层“外部攻击者”作用域过滤。两个共享 prompt 片段说明了这一点:
- apps/worker/prompts/shared/_vuln-scope.txt:“只报告可经由
{{WEB_URL}}从互联网利用的漏洞。排除需要内网访问、VPN 或服务器直接访问才能利用的发现。” - apps/worker/prompts/recon.txt 的
<attacker_perspective>:以“无内网、无 VPN、无管理员权限的外部攻击者”视角分析。
以注入分析为例,apps/worker/prompts/vuln-injection.txt 要求每条发现进入利用队列前必须标记 externally_exploitable,并明确规定队列准入标准:“仅包含 externally_exploitable = true 的漏洞”。因此,清单上的 ✅ 项描述的是 Shannon 能稳定捕获的攻击类型,实际一次运行产出的发现仍受目标可达性约束。
五类漏洞的“分析→利用”两段式管线
WSTG 清单与 Shannon 管线的对应关系,可以从 prompt 目录结构直接读出:每个覆盖类别都有一对文件,分别驱动两个阶段。以注入类为例(apps/worker/prompts/):
vuln-injection.txt(分析阶段):执行“负向注入分析”——不做实弹利用,只做白盒数据流追踪。其方法论要求对每条 source→sink 路径记录:完整变换链、按序的净化器列表、净化后是否再次拼接、sink 的槽位类型(如SQL-val / SQL-ident / CMD-argument / TEMPLATE-expression)、净化与槽位上下文的匹配判定,并产出一个留待利用阶段使用的witness_payload(如 SQLi 的'、命令注入的; ls -la、SSTI 的{{7*7}})。只有判定为vulnerable的路径才写入利用队列;被确认安全的向量也要显式记录(set_safe_vectors),避免重复测试。exploit-injection.txt(利用阶段):读取分析阶段产出的队列与injection_analysis_deliverable.md,执行真实 PoC,把“潜在失陷”变成“既成失陷”。
其他类别同理:vuln-xss.txt + exploit-xss.txt、vuln-auth.txt + exploit-auth.txt、vuln-authz.txt + exploit-authz.txt、vuln-ssrf.txt + exploit-ssrf.txt。侦察(recon.txt)阶段还会并行派出 Route Mapper、Authorization Checker、Input Validator、Session Handler、Authorization Architecture 与 Injection Source Tracer 六个子 Agent,把端点清单、输入向量、会话机制与注入源全部固化成下游五个专项 Agent 的输入——这正是 WSTG-INFO-06/07/10(入口点识别、执行路径映射、架构映射)打勾的执行基础。
这一“分析阶段证明可达性 + 利用阶段证明可利用性”的两段式设计,是理解 COVERAGE.md 中“only checked the vulnerabilities we are designed to consistently catch”这句话的最短路径:清单上的每一项,背后都有分析 prompt、利用 prompt、队列 schema 与渲染器四件套支撑。
覆盖之外的验证手段:样例报告作为实证
如果想看这份覆盖清单在真实目标上的产出效果,仓库 sample-reports/ 目录下有三份针对故意脆弱应用的完整报告:
- OWASP Juice Shop:20+ 漏洞,含认证绕过、SQL 注入、IDOR、SSRF;
- c{api}tal API:约 15 个严重/高危 API 发现,含命令注入、认证绕过、批量赋值;
- OWASP crAPI:15+ 严重/高危发现,覆盖 JWT、注入、SSRF 与 API 授权路径。
这些报告可作为“五类覆盖 + 外部攻击者作用域”组合下的产出基线:每条发现都附带可复现的 PoC 步骤,而不会出现仅凭静态模式匹配的推测性告警。
路线图:覆盖将向何处扩展
COVERAGE.md 结尾声明 Shannon 正在积极扩展覆盖范围。配套的 docs/coverage-roadmap.md 则给出两条方向性指引:
- 计划中的覆盖领域以仓库内规范路线图文档为准(如存在),README 只链接不内嵌详细历史;
- 对当下就需要更广静态与组织级覆盖的组织,指向 Keygraph 平台(docs/keygraph-platform.md):该平台在 Shannon 引擎之外补齐了 CPG SAST、带可达性的 SCA、密钥/IaC/容器扫描、发现管理、自动修复与验证等能力。
也就是说,Shannon Open Source 的覆盖策略是“少而精”的五类可利用漏洞 + 可复现 PoC;广谱静态覆盖被有意留给 SAST 产品线,而非塞进渗透测试 Agent 里稀释掉报告质量。
小结:如何把覆盖清单落到一次具体的扫描
把上述信息组合起来,使用 Shannon 时可以得到一张清晰的决策表:
| 你的需求 | 是否在 Shannon 覆盖内 | 依据 |
|---|---|---|
| SQLi / 命令注入 / 代码注入 / SSTI / LFI 可利用漏洞 | ✅ | COVERAGE.md Current Coverage;vuln-injection.txt 源码级追踪 |
| 认证缺陷(默认凭据、MFA、弱密码策略等) | ✅ | WSTG-ATHN 各项打勾;vuln-auth.txt、validate-authentication.txt |
| 授权缺陷(IDOR、权限提升、OAuth 弱点) | ✅ | WSTG-ATHZ 全勾;vuln-authz.txt |
| 反射/存储/DOM 型 XSS | ✅ | WSTG-INPV-01/02、WSTG-CLNT-01 打勾;vuln-xss.txt |
| SSRF | ✅ | WSTG-INPV-19;vuln-ssrf.txt |
| 漏洞依赖库、弱加密算法、不安全配置 | ❌(静态分析类) | COVERAGE.md “What Shannon Does Not Cover”,交由 Keygraph SAST |
| 业务逻辑、错误处理、CSP/安全头 | ❌(未承诺) | WSTG-BUSLOGIC、WSTG-ERRH、WSTG-CONF 大部分留空 |
| 需要内网/VPN 才能触达的漏洞 | ❌ | _vuln-scope.txt 外部攻击者作用域 |
配合 vuln_classes、exploit、report 三组配置(schema 见 apps/worker/configs/config-schema.json),你可以按目标风险画像精确裁剪这一覆盖范围——而清单上每一个 ✅ 的背后,都是仓库中可逐文件核验的 prompt、队列 schema 与渲染实现。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0623
Hy4-previewHy4 preview 是由腾讯混元团队研发的新一代混合专家(MoE)旗舰模型。模型总参数量 770B,每个 token 激活 49B,主干共包含78层,第一层采用标准 FFN,其余 77 层均为 MoE 结构,每层包含 256 个路由专家与 1 个共享专家,每个 token 激活 top-8 路由专家及共享专家。主干之外原生内置 1 层 MTP(总参数量 10B,激活 0.7B)以支持投机解码。Python00
GLM-5.3GLM-5.3 与 GLM-5.2 使用相同的基座模型——所有提升均来自后训练。与 GLM-5.2 相比,它在复杂编程和长程任务上的表现显著提升。Jinja00
GLM-5.3-FlashGLM-5.3-Flash (320B-A18B),是GLM-5系列的首个原生多模态模型。320B总参数,能力超过GLM-5.2Jinja00
Spark-X2.5-4BSpark-X2.5-4B 旨在让强大的 AI 更实用、更高效、更易获得。在广泛日常任务中表现强劲,涵盖对话、写作、翻译、推理、编码、工具调用以及智能体工作流,并在同等规模的开源模型中取得领先成绩。Spark-X2.5 将面向效率的架构与最高 1M tokens 的原生上下文窗口相结合,并支持 200 多种语言。Python00
Spark-X2.5-1.7BSpark-X2.5-1.7B 旨在让强大的 AI 更加实用、高效且易于获取。这些模型在广泛的日常任务中表现出色,涵盖对话、写作、翻译、推理、编程、工具调用和智能体工作流,并在同等规模的开源模型中取得领先结果。Spark-X2.5 将面向效率的架构与最高 1M tokens 的原生上下文窗口相结合,并支持 200 多种语言。Python00