Nextron-Labs 发布 THOR Finding Triage 基准：81 个模型的安全事件分诊对比

Nextron-Labs 在 GitHub 发布 THOR finding 分诊基准，用 10 份 THOR 报告中 189 条专家分类的发现评测 81 个完整模型，按分类质量与运营实用性对比人类专家基准。按部署档位给出画像冠军：gemini-3.7-flash 以 0.0% Critical Miss 领跑高安全与均衡 SOC 画像，qwen3.6-max 以 22.7% False Review Load 领跑降噪画像但有 12.7% 漏报；开源消费级硬件档由 gemma4-31b 与 qwen3.6-27b 领跑。评测不使用外部工具与模型专属提示词，结果强调没有单一最优模型，需按漏报风险、审阅负载、成本与部署约束选择。