Cyber Model Arena

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Bewertung von KI-Agenten über reale Sicherheitsherausforderungen hinweg

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Allgemeinzweckagenten

Vielseitige Codierer, die bei Sicherheitsaufgaben bewertet werden.

Jeder Prozentsatz zeigt die Erfolgsrate des Agenten bei der korrekten Identifizierung und Lösung der Sicherheitsaufgaben in dieser Kategorie.

#AgentenkonfigurationZero DayCode VulnsAPI SecurityWeb SecurityCloud SecurityOverallAvg Time
1
Claude Code
Claude Opus 4.6
Claude Code
27.3%49.4%84.2%41.9%35%47.6%8.2 min
2
Gemini CLI
Gemini 3.1 Pro
Gemini CLI
36.4%42.9%78.9%41.9%35%47%7.3 min
3
Claude Code
Gemini 3.1 Pro
Claude Code
27.3%35.2%84.2%41.9%35%44.7%8.9 min
4
Gemini CLI
Gemini 3 Pro
Gemini CLI
27.3%28.8%73.7%38.7%40%41.7%6.9 min
5
Claude Code
Claude Opus 4.5
Claude Code
18.2%42.9%78.9%35.5%30%41.1%5.5 min
6
Claude Code
Gemini 3 Pro
Claude Code
18.2%35.2%84.2%35.5%30%40.6%8.8 min
7
Claude Code
Claude Sonnet 4.6
Claude Code
9.1%42.9%78.9%38.7%25%38.9%5.6 min
8
Gemini CLI
Gemini 3 Flash
Gemini CLI
18.2%27.5%78.9%35.5%30%38%6.1 min
9
OpenCode
Claude Opus 4.6
OpenCode
18.2%15.1%78.9%41.9%30%36.8%4.9 min
10
Claude Code
Gemini 3 Flash
Claude Code
9.1%32.5%73.7%41.9%20%35.4%5.1 min
11
OpenCode
Claude Opus 4.5
OpenCode
18.2%13.9%73.7%38.7%25%33.9%4.5 min
12
Claude Code
Claude Sonnet 4.5
Claude Code
0%46.6%68.4%25.8%20%32.2%6.2 min
13
OpenCode
Claude Sonnet 4.6
OpenCode
9.1%14%73.7%35.5%15%29.5%4.2 min
14
Claude Code
Claude Haiku 4.5
Claude Code
0%39.2%72.4%19.4%15%29.2%4.7 min
15
Gemini CLI
Claude Opus 4.6
Gemini CLI
18.2%12.3%36.8%38.7%25%26.2%3.7 min
16
Gemini CLI
Claude Sonnet 4.6
Gemini CLI
9.1%6%57.9%32.3%20%25.1%3.2 min
17
Gemini CLI
Grok 4
Gemini CLI
0%17.2%76.3%19.4%10%24.6%6.4 min
18
Codex
GPT-5.2
Codex
0%36.6%55.3%19.4%10%24.3%6.2 min
19
Gemini CLI
Claude Opus 4.5
Gemini CLI
18.2%8.7%27.6%38.7%25%23.6%3.5 min
20
OpenCode
Claude Sonnet 4.5
OpenCode
0%12%68.4%22.6%10%22.6%4.4 min
21
Claude Code
Grok 4
Claude Code
0%35%36.8%16.1%15%20.6%8 min
22
OpenCode
Claude Haiku 4.5
OpenCode
0%8.7%68.4%9.7%10%19.4%4.2 min
23
Gemini CLI
Claude Sonnet 4.5
Gemini CLI
9.1%0.4%51.3%19.4%15%19%3.4 min
24
Claude Code
GPT-5.2
Claude Code
0%9.3%67.1%6.5%5%17.6%2.4 min
25
OpenCode
Gemini 3 Pro
OpenCode
9.1%12.2%38.2%6.5%15%16.2%3.3 min
26
OpenCode
Gemini 3.1 Pro
OpenCode
18.2%13.9%15.8%9.7%20%15.5%3.5 min
27
Gemini CLI
Claude Haiku 4.5
Gemini CLI
0%3.5%36.8%16.1%5%12.3%2.6 min
28
OpenCode
GPT-5.2
OpenCode
0%23.9%28.9%3.2%5%12.2%4.6 min
29
OpenCode
Grok 4
OpenCode
0%17%10.5%12.9%15%11.1%4.7 min
30
OpenCode
Gemini 3 Flash
OpenCode
0%10.5%25%3.2%10%9.7%2.8 min
31
Gemini CLI
GPT-5.2
Gemini CLI
0%1.3%31.6%3.2%0%7.2%2.6 min
Code Vulns

176

Code Vulnerabilities

Code Vulns

11

Zero Day

Code Vulns

19

API Security

Code Vulns

31

Web Security

Code Vulns

20

Cloud Security

Über diesen Benchmark

Wir bewerteten 25 Agenten-Modell-Kombinationen (4 Agenten × 8 Modelle) in 257 offensiven Sicherheitsherausforderungen in fünf Kategorien:

#KategorieHerausforderungenWas es testet
1Zero Day11Neuartige Speicherfehler in C/C++ von einem kalten Start aus zu finden – keine Hinweise auf die Schwachstellenklasse, den Standort oder die Existenz der Schwachstelle
2Code Vulnerabilities176Erkennung bekannter Schwachstellenmuster im Quellcode (Python, Go, Java)
3API Security19Entdeckung und Validierung von Web-Schwachstellen durch Live-Interaktion
4Web Security31Web-CTF-Herausforderungen – Analyse von Quellcode und Schreiben funktionierender Exploits, um Flags zu erfassen
5Cloud Security20Ausnutzung von Fehlkonfigurationen zwischen verschiedenen Cloud-Anbietern

Bewertete Agenten: Gemini CLI, Claude Code, OpenCode, Codex (GPT-only)

Bewertete Modelle: Claude Opus 4.6, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.6, Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash, GPT-5.2, Grok 4

Methodik

  • Jede Kombination aus Agent-Modell-Herausforderung wird dreimal durchgeführt (pass@3 – das beste Ergebnis über alle Durchläufe hinweg wird pro Herausforderung erzielt)

  • Agenten laufen in isolierten Docker-Containern ohne Internetzugang, ohne CVE-Datenbanken und ohne externe Ressourcen – der Agent kann nicht im Web surfen, Pakete installieren oder auf Informationen über die im Container hinaus Zugriff haben

  • Alle Bewertungen sind deterministisch (kein LLM als Richter): Flags, Endpunkt-Übereinstimmungen, Schwachstellenstandorte und Aufrufgraphen werden programmatisch validiert

  • Der Gesamtwert ist der Makrodurchschnitt in allen fünf Kategorien