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兩款開放模型釣魚偵測測試
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AI 綜述
2026年10月22日，DEV Community 一篇文章介紹作者建立的釣魚偵測基準 RSB-1000。基準包含 1,000 條合成記錄，作者以零樣本方式測試兩款開放模型。Qwen 3.8-27B 的召回率為 98.9%、誤報率為 11.6%；GPT-OSS 20B 的召回率為 94.0%、誤報率為 23.1%。文章指出，模型的誤報率令其不適合作為自主攔截工具，並建議先由 AI 篩查，再交由人手覆核。
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最新進展10月22日 11:46
測試顯示，兩款模型的誤報率均令其不適合作為自主攔截工具。報道時間線
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10月22日
- DEV Community作者建立 1,000 條合成釣魚偵測基準，測試兩款開放模型的表現
作者建立包含 1,000 條合成記錄的釣魚偵測基準 RSB-1000，並以零樣本方式測試兩款開放模型。Qwen 3.8-27B 的召回率為 98.9%、誤報率為 11.6%；GPT-OSS 20B 的召回率為 94.0%、誤報率為 23.1%。文章指出，誤報率令模型不適合作為自主攔截工具，建議先由 AI 篩查，再交由人手覆核。
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